考虑复杂交通规则的最优路径算法在GIS中的实现

传统的最优路径算法大多是基于网络图加权计算得到的,较少考虑道路网络的实际交通状况。对传统的Dijkstra算法进行改进使之适用于城市交通诱导系统,在综合考虑复杂交通规划的情况下,实现了1种改进的最优路径算法。算法在极少增加网络节点的情况下,满足城市复杂交通规则,并通过排除不符合交通规则的节点,提高其运行效率。基于Visual Basic和Super Map软件,开发了广州市交通诱导系统,通过实际算例验证算法的有效性与准确性。     

基于改进A*算法的高速公路互联网地图最短路径搜索研究

为解决高速公路互联网地图中最短路径的搜索问题,根据高速公路互联网地图的特点,对传统A*算法中的网络节点、数据库、启发式函数进行了改进,并通过重庆市高速公路互联网地图实例对改进A*算法进行了应用验证。结果表明,采用改进A*算法可找到高速公路互联网地图中的最短路径,且最短路径的搜索时间控制在毫秒级,能够满足大区域高速公路互联网地图最短路径的搜索要求。     

道路交通网络最短路径关键转向研究

研究道路网络中的最短路径关键转向问题,以便于分析某些交叉口转向一旦被限制或由于严重堵塞无法通行时,对OD间最佳行驶路线的影响。将城市道路网抽象为节点具有方向性权重的有向赋权网络,给出了该类网络中最短路径关键转向的定义,对经典Dijkstra算法进行改进,采用给弧标号的方式,设计了在该类网络中寻找最短路径及其关键转向的有效算法。最后通过一个实例进行了分析。     

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。     

基于蚂蚁算法的公交网络最短路径问题研究

通过改进的蚂蚁算法来解决公交网络信息系统中的最短路径问题。提出以换乘次数最少、出行距离最短为目标的路径求解算法，并给出了算法流程。分析了基于蚂蚁算法的城市公交网络的选择策略：选择某条路径即给该路径赋以一定的信息素，信息素愈大的路径，成为最短路径的可能性愈大。并利用改进的蚂蚁算法实现了公交网络乘客信息查询。     

基于GIS-VISSIM的城市交通突发事件辅助决策系统研究

为减少城市交通突发事件的影响,设计基于GIS-VISSIM的城市交通突发事件辅助决策系统,将VISSIM对于道路长度、车道宽度、交通管制、车辆类型、驾驶员交通行为和交通量的仿真功能和GIS平台相结合,提出基于VISSIM仿真的平均延误和自由流路段理想行驶时间加权的综合道路权重模型,寻找以时间最短为评价指标的最优路径;以南昌市某区域为例,运用该系统确定事故地点,查找周边救援设施,选择合适救援路径。     

GIS在车辆导行系统中的应用

将GIS技术引入城市车辆导行信息系统，阐述了系统开发的必要性，开发环境和目标，介绍了系统的功能，开发了基于车道信息的城市交通车辆导行信息系统程序，并给出车辆出行最短路径搜索算例。     

分区分布式动态诱导系统应用研究

介绍了分布式动态诱导系统和城市交通分区理论以及城市交通小区划分的条件,并以长春市为研究对象进行了交通小区划分研究.描述了分区分布式动态诱导系统的工作模式,降低了分布式动态诱导系统的信息接收量,提高了分布式动态诱导系统的计算速度,扩大了交通信息中心的诱导范围.模拟了一个交通小区,分析了如何对不同车辆、不同位置的车辆进行路径诱导,平衡交通流效果显著.     

应急车辆出行前救援路径选择的多目标规划模型

针对城市中应急车辆的救援路径优化问题,分析了基于交通信息中心的应急车辆最优路径的多目标属性,给出了随机网络中各属性的量化计算方法,以最小化出行时间,最大化行程时间可靠度为目标,考虑了通行可靠性、安全性、道路条件限制等因素,建立了应急车辆出行前最优路径选择的多目标规划模型.模型所求得的解是综合最优路径,反映了应急车辆路径选择的目标需求,克服了以往直接等同于图论中最短路径的缺陷,给出了算法,通过算例验证了模型的合理性和有效性.     

考虑用户紧急程度的在途路径诱导策略研究

为了提高突发交通拥堵情境下在途路径诱导效率,从用户体验层面出发,对诱导方案设计进行深入研究。提高用户体验有利于提高用户对诱导系统的服从率,从而提高诱导效率。道路拥堵状况是影响用户体验的重要因素,考虑到具有不同紧急程度的用户对拥堵感知存在差异,以感知拥堵作为路径诱导中路径分配的限制因素。首先构建衡量用户紧急程度的紧急函数,在此基础上设计行驶时间感知效用算法,然后将其作为干预项加入到随机均衡备选路线分配模型中,突发交通拥堵出现时,系统根据构建的备选路线分配模型递归地为突发事件L距离内的用户指派行驶路线。同时考虑到突发拥堵下交通状态具有较强的波动性,采用时变路网下的改进A~*算法计算路径分配方案的最短路径,其中,将预测的路段平均速度与历史平均回归模型结合计算行程时间,并将其作为A~*算法估价函数中的评估函数,从而实现考虑时间依赖性的实时最短路径寻优。最后,以秦皇岛海港区部分路网区域为例,利用微观仿真软件SUMO分别从诱导服从率、诱导效率、诱导时效性3方面对在途诱导方案的有效性进行仿真验证,并与现有的典型路径诱导方案进行对比分析,结果表明所提出的在途路径诱导策略可以改善突发拥堵下的交通状况。