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A*算法在基于电子地图的动态路径诱导中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
动态网络中两节点间最短路径问题是目前尚未解决的一个难题.文中提出利用A*算法来求解电子地图中的这一问题,并利用电子地图中的地理信息来得到网络中两节点间最短距离的下界,运用这些下界来设计有效的A*算法.以广州市电子地图为基础,随机产生了一个满足先进先出原则的动态网络,利用这个网络对提出的算法进行了试验及性能分析.试验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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由于在采用以往的公交路网描述方法的公交网络中,存在大量两节点有多条同向边的情况,而这种情况使得无法求解公交网络中的最短路径问题。提出了公交路网描述方法和以其为基础的多目标公共交通诱导模型,并证明了此描述方法不仅能够完全的描述整个公交路网,而且还能够用于求解多目标的公交诱导问题;同时提出采用A^*算法来求解公共交通诱导问题;最后,以广州市的公交线路网络为例,对公交诱导模型进行了试验,试验结果表明本文提出的算法是十分有效的,多目标模型的平均计算时间仅为0.1秒。 相似文献
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基于浮动车移动检测与感应线圈融合技术的行程时间估计模型 总被引:7,自引:0,他引:7
综合考虑到浮动车检测技术与感应线圈检测技术的优缺点,为了提高道路行程时间估计的精度及完备性,提出基于浮动车与感应线圈的融合检测技术的行程时间估计模型。该模型利用神经网络技术对两种检测技术同一路段的检测数据进行融合,从而达到提高道路行程时间估计精度和完备性的目的。最后,以广州市7 000多辆装有GPS装置的出租车所提供的浮动车数据、100多个安装在广州市各主要道路口上的感应线圈检测器提供的感应线圈数据以及广州市交通电子地图为基础,在10条道路上分别随机选取的500个两种检测数据对提出的模型进行了验证,试验结果表明,此模型在道路行程时间估计的精度方面较浮动车移动检测技术与感应线圈技术有较大提高。 相似文献
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�Ŵ��㷨�ڶ�̬·���յ�ϵͳ�е�Ӧ�� 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了以随机A*算法为基础,运用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中最短路径问题的思路,其中通过运用提出的随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用于最短路径问题中的最大障碍-初始种群的产生。最后,以广州市电子地图为基础,对提出的算法进行了验证,试验结果表明遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题。 相似文献
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