基于驾驶员偏好的最优路径选择

现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

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现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性。     

基于灰色模糊综合评判的最优路径选择

驾驶员在车辆的行驶过程中起主导作用,不同的驾驶员有不同的偏好,同时,对道路也有不同的要求。根据驾驶员的偏好和路径选择要求,从6个方面进行考虑,运用灰色模糊综合评判方法为驾驶员进行最优路径选择。并通过实例证明该方法的有效性和适用性。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性.     

灰关联决策模型在最优路径选择中的应用

车载交通流诱导系统的作用之一是路径优化.给定一个OD(origin-destination)对,可能有很多条可行的路径,有效的交通流诱导系统应该能够辅助驾驶员根据他的要求(喜好)来选择一条最优的路径.本文充分考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,利用灰关联分析理论和改进的层次分析法建立了一种根据驾驶员的偏好选择最优路径的方法.     

基于典型经验路径库的路径规划算法

出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性。为了挖掘出租 车驾驶员的路径选择经验,最大程度地保留经验选择并融合到路径规划算法中,建立了基于典型 经验路径库的路径规划算法。首先,通过对出租车GPS数据进行预处理、地图匹配、载客轨迹信 息提取,建立出租车历史载客轨迹集;然后,基于网格划分建立不同时段、不同网格之间的经验 路径库;最后,提出了基于典型经验路径库的路径规划算法,并以广州市交通网络和浮动车为实 验数据。实验结果表明,该算法得到的路径其行程时间较少,平均速度较高,能够保持道路等级 的连贯性,且能适应不同时段的交通情况,更符合个人认知。     

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针对已有路径选择模型缺乏选择决策过程的问题,给出基于决策场理论的车辆路径选择过程框架,建立面向过程的车辆动态路径选择模型。该模型综合考虑驾驶员心理、路况、决策时间等各种不确定性因素的交互影响,将行程时间、行驶距离和行驶路线所经交叉口数量作为驾驶员路径选择的主要标准,使模型更接近实际的决策过程。通过模型仿真,分析了路况交通信息和时间压力对驾驶员选择决策过程的影响。分析结果表明：不完全交通信息会导致“确定性效应”,不能对驾驶员进行有效的引导;驾驶员的路径选择决策过程不仅取决于驾驶员的自身因素和路况,还与时间压力有关,时间压力会降低决策质量,导致偏好逆反现象。     

一种基于决策者风险偏好的危险品运输路径优化问题研究

在现实情况中,决策者风险偏好的差异性往往会对危险品运输路径优化产生影响。本文将决策者的风险偏好分为远期风险厌恶型、近期风险厌恶型和风险中性三种类型,将决策者风险偏好下的路径风险值、运营时间和运营成本的最小化作为危险品运输路径优化问题的目标函数,依此建立多目标决策模型。通过选择合适的加权开方乘方数将多目标决策模型中的目标函数转化为单目标函数,然后用标号算法求解最优折衷解,最后通过实例进行编程计算,验证了模型和算法的有效性。     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

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出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性,因此将出租车驾驶员路径选择经验融合到路径规划算法中,对提高出行效率具有重要的意义.本文提出一种融合出租车驾驶经验的层次路径规划方法,主要包括三部分：首先,从出租车GPS数据中提取出出租车载客行驶轨迹;然后,根据各路段出租车行驶频率高低对路网进行分层,构建基于出租车经验路径的分层路网;在此基础上,使用Dijkstra算法实现层次路径规划.最后,本文以广州市为研究区域,将该方法得到的规划路径与经典路径规划算法的结果进行比较.结果表明,融合出租车驾驶经验的路径规划方法所得路径在行程时间上占有一定的优势.     

有偏好的多属性灰色关联路径选择模型

路径选择模型是动态交通诱导的核心问题.针对出行者不同偏好及路径属性不 完全确定条件下,提出了一种路径属性为区间值的有偏好路径选择模型.建立了以交通拥 挤程度、行程时间、行程距离和行程时间可靠性为属性的路径选择指标体系,给定路径属 性的区间值及出行者偏好值,计算每条路径客观信息与主观偏好的灰色关联系数.为了减 少主观偏好与客观信息的偏差,构建了单目标最优化模型,得到路径属性的权重值,进而 求得各路径主观偏好与客观信息的关联度,并根据关联度大小进行排序.最后以福州三坊 七巷交通网络为例,给出路径选择实例.结果表明该方法简单有效.     

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本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

车辆导航系统中多路径选择算法的研究

路径选择算法是车辆导航系统中的核心内容之一。采用单亲遗传算法求解路径选择子系统中的大规模路网的K最短路问题，并结合实际路网对算法进行了验证。结果表明，该算法能有效的生成多条备选路径供出行者选择，对出行者的路径选择决策以及对路径选择子系统相关技术的研究开发均具有参考价值。     

交通拥堵情况下路径诱导方案的生成方法

路径诱导方案的生成是交通信息诱导的核心环节.根据驾驶员在交通拥堵情况下的路径选择行为特点,运用模糊推理理论建立了驾驶员路径选择行为模型,确定出路径诱导信息发布的核心内容.在此基础上提出一种路径诱导方案的生成方法.     

城市交通车辆模糊路径的柔性选择策略

基于有限理性的思想,通过引入决策者主观偏好的概念,阐述了给定时间约束下车辆模糊路径的柔性选择策略;建立了该问题的模糊机会规划模型,并给出了一种启发式算法.以最小化剩余旅行距离为目标,用随机模拟方法探讨了决策者主观偏好值P＊对最终目标的影响.结果表明,约束时间一定时,在特定的路网中,存在最优的P＊值.     

交通信息对驾驶员逐日路径选择行为影响研究

在无信息、发布历史信息和发布预测信息3种信息条件下,分别建立了驾驶员的路径理解行程时间期望值的更新模型.通过建立一个含有2条平行路径的简单路网,对3种交通信息条件下驾驶员逐日路径选择进行了仿真,结果表明:交通信息对驾驶员的作用与驾驶员路径选择的随机程度和对信息依赖程度有关;在3种交通信息条件下,路网均不能达到用户均衡平衡状态;交通信息的预测方法不同,预测信息对驾驶员路径选择的影响有差异.     

实时交通信息提供对驾驶员路径选择行为影响量化分析

研究的目的是搞清交通信息提供对驾驶员路径选择行为的影响机理和程度,为智能交通系统(ITS)中交通诱导方案的制定提供参考与依据.研究采用SP(Stated Preference Survey)调查方法针对驾驶员对交通信息响应状况进行调查,同时对目前交通信息提供现状进行了调查.对调查数据进行定性和定量分析的基础上,建立了信息提供下驾驶员路径选择行为的Logistic模型,可用于判别分析.研究发现各变量在不同程度上影响驾驶员路径改变倾向,其中驾驶员对交通信息广播的准确性评价以及能够容忍延误时间的程度等因素对驾驶员路径选择行为影响较大.     

城市机动车辆停放选择模型

为了增强出行前停车信息查询功能和提高停车诱导效果,提出一种服务于驾驶员出行前对目的地首选以及备选停车场进行车辆停放选择的优化模型,建立了以驾驶员使用最便利,可达性最强,出行停放成本最低为目标的车辆停放选择模型,利用启发式算法计算了模型的备选解集。经实例验证,该模型可以得到多个满足约束条件的合理性停车方案,从而为驾驶员在出行前选择停车场提供了决策依据。