交通规划中基于遗传算法的最短路交通分配法应用研究

对交通分配中的最短路径和遗传算法进行分析,提出一种适合在不考虑各条出行路径路况和用户出行行驶速度情况下基于遗传来搜索最短路径的分配方法.介绍交通分配的最短路法原理以及遗传算法的概念和过程,给出基于遗传算法的搜索最短路算法过程设计,并用简例对其进行说明.     

车辆导航系统基于GIS的动态K最短路递推解法

在对车辆导航系统的路径引导信息进行供需分析的基础上，提炼出了对系统设计具有重要意义的动态K最短路问题，建立了路段动态行程时间计算模型，提出了将其融入最短路算法中并结合GIS技术的动态最短路改进A^*算法，并设计了通过替换动态最短路的部分路段以搜索动态K最短路的合理前趋替换算法。     

双目标最短路有效解的快速算法

双目标最短路问题往往不存在绝对最短路径。通过综合k-最短路算法和双目标决策方法获得了双目标最短路问题的有效路径实用算法，该算法属多项式算法，可快速求出所有有效路径。利用Oijstra算法先求出两个单目标的最短路径集，若交集为空集，则构造一个矩形，利用k-最短路算法获得该矩形内的可行路径，再在矩形内找出两个单目标的最短路径集中的有效路径，得一个新的矩形。依此类推，逐步缩小搜索范围，直至找出所有的有效解。上述搜索过程中，一旦出现单目标最短路径集的交集不为空，则交集中的路径即为有效路径，此时算法结束。     

基于轨道交通枢纽的定制接运公交模式研究

为提高公共交通的服务水平、增加公共交通出行方式对居民的吸引力、缓解城市出行高峰的拥堵,针对已有的定制公交,设计了一种基于轨道交通枢纽的定制接运公交模式,并给出了其完整的系统运营流程,使其能更好地应用在实际的城市交通管理中.针对方案核心,建立了同时兼顾乘客和公交运营公司两方面利益的多目标线路生成模型,通过Floyd最短路算法(插点法)为模型生成了基于实际路网的初始最短路径矩阵,并运用LINGO软件验证模型.最后,为模型求解设计了一种结合贪婪算法与邻域搜索算法的混合启发式算法,并通过西安市实际数据验证了方案的可操作性与模型的准确性.     

基于K最短路的流量分配算法研究

结合国内城市轨道交通无缝换乘的运营特点,充分考虑影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素及轨道交通网络的特有属性,用运行时间、换乘时间、拥挤附加时间构造城市轨道交通网络广义费用函数,分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为;在此基础上,基于图的理论和随机用户平衡原则提出城市轨道交通网络客流分配数学优化模型,设计基于费用约束的K最短路算法进行求解,得出更符合实际的有效路径集合,并通过一组数据对模型和算法进行了验证。     

VNS中动态行程时间与多端动态最短路算法

对车辆导航系统中路径引导信息的供给与需求进行了综合分析，提出了最短路划分方法与多端动态最矩路问题，建立了路段动态行程时间计算模型与多端动态最短路改进短阵算法。     

基于层次策略的路径规划算法对比研究

为比较路径规划中基于层次策略的分层算法的计算效率和规划结果的合理性,选取基于预计算的分层算法和基于道路等级的分层分区算法这2类典型的分层路径规划算法,通过对2类算法基本原理的分析,并引入新分区算法和＂虚拟边＂等方法改进现有基于道路等级的分层分区算法以适应实际路网下的路径规划。选取广东省路网数据进行大规模测试,通过寻找＂最短路＂和＂最快路＂进行算法效率和路径规划结果的比较分析。测试结果表明改进的基于道路等级的分层分区算法计算效率更高,规划结果更符合出行偏好。     

基于OSPF协议的路径诱导系统

路径诱导系统是智能运输系统最具代表性的一个功能子系统。本文设计了一种基于Internet目前广泛使用的OS-PF(Open Shortest Path First)路由选择协议的诱导系统。该系统由交通网络和相应的诱导数据网络组成;数据网络系统包括带有无线接入单元的交叉口诱导设备和连接诱导设备的数据链路。交叉口诱导设备之间通过泛洪过程交换实时的路段状态信息,使用最短路算法计算诱导方案。车载诱导单元使用IEEE 802.11无线局域网协议通过无线接入单元找到距离最近的交叉口诱导设备,通过发送路径请求报文和接收路径应答报文获得最短路径。分析表明,基于OSPF协议的路径诱导系统具有收敛快、可靠性强、可扩充性好以及成本低等特点。该方法为我国交通流诱导系统的研究提供了新的思路。     

静态多路径交通分配法在公路网规划中的应用

本文简要介绍了静态多路径交通分配方法在公路网规划中的应用，对模型及算法作了探讨，并对比最短路分配法介绍了算例。     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

交通网络最短路径并行算法研究综述

首先回顾了最短路径并行算法的国内外研究进展,对当前的最短路径并行算法进行分类。接着讨论了交通网络分析中最短路径并行算法常用的两种实现策略以及各自的优缺点;分析了影响网络分割策略并行算法性能的3个主要因素:最短路径算法选择、网络分割及终止检测方法。最后就实际交通网络中最短路径并行算法需进一步研究的问题给出了建议。     

随机路网的最短路径问题研究

主要研究随机路网中的最短路径问题,首先给出随机路网的定义,建立了随机路网的模型,假定路段的费用是满足正态分布的随机变量,并给出从历史数据中得到此变量的均值和方差的统计学方法;然后得出路径出行费用的均值及方差的递推公式,将费用的方差当作一个限制条件,从而在Dijkstra算法的基础上,提出了带单一限制条件的最短路径算法,同时给出了算法的具体流程;最后用一个简单例子演示了算法的具体步骤,并在南京路网中验证了此算法的实用性。     

基于GBAS的公交出行最优路径选择算法

通过对城市公交网络的描述,结合居民公交出行路径选择的特征,提出了以换乘次数最少为首要目标,以出行距离最短为次要目标的基于GBAS(基于图的蚁群系统)的公交出行最优路径选择算法。算法让分群蚂蚁从起点站行走至终点站后,在所有走过的路径中,通过对换乘次数和出行距离进行计算后选择最优路径,并对该路径上的信息素进行加强,其他路径上的信息素进行挥发,经过若干次外循环迭代后,分群蚂蚁会选择信息素最强的路径行走,即为公交出行的最优路径。用一个算例对算法的有效性进行验证。     

城市公交网络的拓扑结构及其演化模型研究

城市公交网络的拓扑结构特性源于其内在的演化生成机制.以国内4个城市公交网络为研究对象,分别在L空间和P空间对这些网络的度分布、集聚系数和平均路径长度进行了计算和分析.研究发现,公交网络中经过站点的线路教分布服从幂律分布,节点的度分布服从指数分布.基于此,提出了公交网络的演化生成机制--线路择优连接和站点随机游走机制,并构建了公交网络的演化模型.数值仿真结果表明,模型反映了公交网络演化生成过程的关键要素.     

公路网络运营可靠度研究

首先剖析公路网络运营可靠度与城市道路网络运营可靠度的区别及影响因素,进而对公路网络运营可靠度的内涵进行界定。然后通过对公路路段通行能力的概率分布、均匀分布随机路段通行能力的产生、最短路线辩识、网络平衡配流、路径列出等的研究,建立基于MonteCarlo模拟的公路网络运营可靠度分析方法,并开发MonteCarlo模拟实用程序。最后应用该方法计算了哈尔滨市域公路网运营可靠度。     

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。     

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。     

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...     

带有双重容量限制的FIP问题研究

研究了一类特殊的FIP(FlowInterceptionProblem)问题。在假设顾客最多只被截取一次的条件下,考虑如何进行工作站选址使工作站截取的路径上的用户量最大,即经过工作站的流量总和最大。在给定的网络G(N,A)中已知每个O D对用户分配在各路线上的用户流量fp,在一定费用预算下,考虑了工作站设站的最小截取容量和最大工作容量双重限制条件下的FIP问题,将这一问题形成一个线性的混合整数规划模型。在此基础上给出了启发式算法,并通过启发式算法和分支定界法对一个算例进行计算比较。     

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径搜索是车载定位导航系统中很重要的一个功能,最短路径搜索问题本身也可以归结为组合优化问题.蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路.文章尝试采用蚁群算法来解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,并在VC 6.0的环境下进行了仿真实验.实验结果表明,该方法能有效解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际意义.