包含禁行路线路网的最优路径HNN算法

为了解决包含禁行路线路网的最优路径快速求解问题,研究了不含禁行路线路网和包含禁行路线路网的特点,建立了相应的路网数学模型。通过路网转化法把包含禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网,降低了最优路径求解的难度。研究了霍普费尔特神经网络(Hopfield Neural Network,HNN)的特点,设计了适合求解路网最优路径的HNN算法,在算法中采用动态邻接矩阵,节省了计算机内存,减少了运算时间。将所研究的路网转化方法和设计的HNN算法应用于所研发的车辆诱导系统中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该方法能够在包含禁行路线路网中求解最优路径,且比经典算法的运算效率高。     

受限路网中汽车行驶最优路径算法及优化实现

实际交通网络不仅包含路网的拓扑关系，还存在大量交通禁行限制。考虑了交通连通性约束所建立的受限路网模型能够更精确地反映实际交通网络。文中提出一种能够在受限路网中寻路的最优路径算法，并具体讨论了算法的优化实现。应用表明该算法可靠高效，可用于实际受限交通网络最优路径规划。     

一种改进的路网最短路径算法

在路网模型中节点数和边数较多的情况下,利用Dijkstra算法求解最短路径的计算量较大,时间花费多.文中提出通过判断语句避免Dijkstra算法计算中值为∞的无用计算,从而提高搜索效率.应用结果表明,对于节点数量较大的路网,该改进算法具有较好的适用性.     

基于改进Dijstra 法的路径优化仿真研究

在分析传统Dijkstra算法的基础上,针对该算法在路径优化中存在的不足,主要采用邻接表与循环链表相结合的方式存储数据,同时通过改进的快速排序算法对权值进行排序,实现了对邻接节点的快速搜索,得到了一种改进的Dijkstra算法.将其应用于最优路径的搜索,通过实例对该算法进行仿真分析,验证了算法的有效性.     

基于GIS的公路应急资源调度最优路径分析模型

本文针对公路抗灾抢险时对实时动态网络最优运输路径查询的需求,提出了基于GIS的公路应急资源调度最优路径分析模型。该模型以公路路网基础数据和电子地图为基础,建立基于GIS的动态道路网络。同时,对于经典的Dijkstra算法无法求解出实时动态的网络地图的最优路径问题,提出结合交通流状况对道路通行的影响,加入最小通行阻抗这一概念对Dijkstra算法进行了改进和优化。优化后的Dijkstra算法能够更好地提供动态网络地图的最优运输路径分析功能并成功应用于此模型,为辅助应急资源的调度提供技术支撑。     

具有交通限制约束的道路网络最优路径算法

在路网中选择并按最优路径行驶，有利于提高交通效率。实际道路网络中交通限制信息的存在导致最优寻路的复杂性，本文先对具有动态的交通堵塞限制信息及静态禁止通行限制信息的实际交通路网进行描述，然后在对Dijkstra算法以及实际交通限制信息进行分析的基础上，提出一种考虑静态和动态交通限制信息的最优路径规划算法。应用表明，该地能满足实际道路网络寻路的需要。     

基于道路网络数据库的最短路径搜寻

最短路径搜寻是智能交通系统(ITS)中车辆诱导的关键技术之一。作者根据城市交通道路网络建设的实际,研究了描述城市交通路网的道路数据库的结构。在此基础上采集大量道路信息,溶入GIS技术,建立城市道路网络数据库。用动态邻接矩阵对经典的Dijkstra算法进行改进,提高了运算效率。采用改进的算法实现了车辆诱导系统中的快速最短路径搜寻,并给出了车辆诱导系统搜寻最短路径的一个实例。     

基于节点承载力的高密度路网诱导路径选择方法

针对高密度路网诱导路径选择问题,基于图论对路网进行结构化选取,构建高密度路网模型。从节点评估的角度出发,提出综合考虑结构属性和交通运行状态属性的节点承载力指标。采用均质性、连通性2个指标评价路网节点结构属性,采用流量裕度、通行效率2个指标评价路网节点交通运行状态属性,提出一种基于TOPSIS算法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,优劣解距离法)的综合评价方法,实现对节点承载力的综合量化。基于节点承载力,构造路段承载力指标,采用重力模型和交通分配的方法将节点间的承载力分配到节点相连构成的路段上,并用路段实际交通条件修正即得到路段承载力。基于节点承载力和路段承载力,提出高密度路网诱导路径的确定方法。为证明本研究提出的高密度路网诱导路径选择方法的有效性,构建一高密度路网结构模型,同时采用本算法和传统Dijkstra算法规划诱导路径。结果表明:Dijkstra算法规划的路径虽为数学意义上的最优路径,但该路径途经低级节点,且需频繁切换道路进行交通转换,不符合驾驶员行车期望;本研究提出的基于节点承载力的高密度路网诱导路径选择方法得出的路径虽比Dijkstra算法稍长,但路径均由高等级节点和道路组成,这样的规划结果更符合实际交通诱导系统需求,更能体现驾驶人员选路偏好。     

合乘出行信息检索的路径匹配算法

研究合乘出行信息检索算法。低效率的信息交流方式制约了合乘出行方式的发展，针对现有合乘信息检索方式的不足，在区域一区域匹配算法的基础上，引入图的概念，提出了一个基于交通路网的路径匹配算法，并给出了算法复杂度分析。该算法利用交通路网中各结点间的距离关系，可以检索给定起迄点间及起迄点各自邻近结点群之间存在的出行信息，并能根据合乘出行路径特点对检索出的信息进行分析、评价和优选，以方便出行者进行合乘组织。最后用一个仿真实例表明算法的有效性。     

路径诱导问题中Dijkstra算法和矩阵迭代算法的比较研究

Dijkstra算法和矩阵迭代算法都是最短路径问题的经典算法,为了研究这2种算法的计算效率,介绍了2种算法的基本思路和程序流程;通过对时间复杂度、结果和时间的关系指标进行多次计算,表现2者之间的效率差异.比对结果显示:矩阵迭代算法较Dijkstra算法速度快;随着交叉口数的增加,前者较后者速度优势更加显著;前者计算思路较后者简洁,便于计算机程序的编写.     

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。     

基于需求划分的带软时间窗的路径优化方法

针对带有时间窗约束的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows,VRPTW)的NP特征,以非完全连通配送网络为研究对象,用带有软时间窗约束的整体配送费用最小为目标,提出了一种基于需求的城市动态划分方法,有效的减少了路径的组合规模,并且用遗传算法将其实现,通过改进的Dijkstra算法求取其基于动态划分的最优配送路径集,最后计算示例验证了本文方法的有效性。     

高速公路网事故救援站点优化布置模型

通过建立高速公路网救援站的设立原则和基本假设,对高速公路网进行差分,化线为点,采用实际改良的Dijkstra算法进行最短路径计算,并基于贪心算法进行道路节点站桩法筛选,得出1套实际可行的救援站点优化布置模型。此模型考虑了实际高速公路网的特点,计算快速,并对各种拓扑的路网具有普遍适用的特性。     

利用激光点云的城市无人驾驶路径规划算法

为了解决随机采样算法受感知环境不确定性影响下的弱鲁棒性以及弱可靠性问题，采用一种基于激光空间势场的渐优随机采样算法框架来设计符合无人驾驶需要的规划算法。针对感知环境的不确定性，首先基于势场原理与激光障碍物点云构建一个融入了斥力场的规划空间，解决激光障碍物提取中的过分割等问题。其次，利用规划空间来处理随机采样算法中的采样策略、最优母节点选取策略、修剪策略以及最终路径选择策略。再次，在算法中加入了Anytime策略来提高优化解的利用率，使得算法的计算效率满足无人驾驶实时性的要求。同时，为了保证无人驾驶中规划路径的鲁棒性与可靠性，创建了一个综合5重因素的代价函数来选择最优路径，并根据不同的无人驾驶场景来调整相对应的参数；最后在城市测试道路上进行了实地测试。结果表明：设计的算法框架能够适应最高时速40 km·h^-1的城区驾驶环境，并能完成跟驰、换道、融入以及静动态障碍物的避障决策。在与SST算法的对比试验中，所提出的算法在各个试验中的轨迹、方向盘转角以及速度的平滑性都优于SST算法，其轨迹与障碍物的距离也优于SST算法。     

灾后公路交通应急救援通道选择模型

基于灾后路段可通行性、救援时效性及安全性的分析,提出了灾后最优应急救援通道定义。结合历史重大自然灾害救援时间与存活率统计资料,提出了时效性与安全性的最优应急救援通道评价原则,建立了包括路径行驶时间与行车风险的最优应急救援通道评价指标。对评价指标进行标准0~1变化后,构建了应急救援通道的目标函数。按照灾后道路破坏导致的路网交通功能受损情况将其划分为正常运营状态及破坏状态,其中针对路网正常运营的状态提出了行程时间最短、行车安全性最高的最优救援通道搜索算法;对交通中断的路网破坏状态,构建了基于路段破坏位置、抢通耗时、抢险机械设备及人员配备的最优救援通道修复算法。研究结果表明:提高路段抗灾能力、路网冗余度、优化抢险保通技术力量及机械设备储备,是提高灾后应急救援工作的重要途径。     

降级路网的认知及交通流平衡分析模型

为定量衡量因路段降级原因导致路网通行能力的丧失量,分析出行者在降级路网中的路径选择行为将导致何种网络交通流平衡状态,通过将降级路网划分为车流外界因素导致路段可通行能力降级和路段上车流量增加导致道路服务水平的下降两种类型,辨别旅行时间长短与旅行时间波动对出行者路径选择行为的影响,推导出同时考虑这两方面因素影响的可变路径旅行时间风险度量;在此基础上建立了降级路网中的交通流平衡分析模型,该模型满足存在性和惟一性,并能正确描述出行者对降级路网结构认知差异性情况下的网络交通流平衡状态。通过实例展示了不同旅行可靠性要求下,出行者对路径旅行时间长短的权衡关系以及整个路网交通流平衡结果。     

基于时间依赖网络的城市交通紧急疏散线路研究

研究时间依赖网络的城市紧急疏散交通线路问题.在对考虑疏散过程中交叉口延误和通行能力、紧急疏散网络防堵塞改造已有研究的基础上,对紧急疏散时城市交通网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻交通紧急疏散线路的思想.考虑到紧急疏散时不一定满足FIFO要求的特性,将研究对象转化为时间依赖非FIFO网络交通紧急疏散线路的确定问题,建...     

城市道路网最短路径启发算法研究

从城市道路网络的实际特点出发,对城市电子地图的道路网进行网络分析,将最佳路径搜索问题转化为图论中的最短路径搜索问题,通过对最短路径搜索算法的分析,提出了一种求解城市道路网两点间最短路径的算法。该算法主要对Dijkistra算法的搜索方法进行改进,根据两点间直线距离最短这一原理,运用待扩展节点与终止节点间的直线距离这一启发信息,使搜索沿着某个最有希望的路径进行下去,大大减少了搜索范围,提高了路径搜索的速度,具有重要的实践意义。     

车辆导航动态路径规划的研究进展

针对车辆智能导航系统中的交通网络模型、路径规划算法以及交通流预测这三个主要方面的研究现状进行了较为详细的分析。首先着重描述了基于图论的交通路网模型的构建方法;其次分析了Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法等经典路径规划算法的性能及研究方向;然后详细介绍了交通流预测方法的研究进展;最后对车辆导航动态路径规划的未来研究方向做了展望。