城市道路動態(tài)路徑選擇方法研究.pdf

1、智能運輸系統(tǒng)(Intelligent Transportation Systems，ITS)已成為當前交通運輸?shù)陌l(fā)展方向，而動態(tài)路徑選擇又是智能運輸系統(tǒng)研究的一個重要方面。動態(tài)路徑選擇的特點是司機在選擇路徑時所依據(jù)的條件是隨時間動態(tài)變化的；它的目的即本文所研究的意義是幫助駕駛員避開擁擠和事故，避免因不熟悉城市交通環(huán)境而“迷路”，減少車輛在路段上的逗留時間，進而使路網(wǎng)暢通、高效運行。 本論文首先確定了選擇路徑所依據(jù)的三個標準--物

2、理路徑最短、時間最短、流量最大，然后通過分析目前動態(tài)路徑選擇幾種常用的方法中存在的優(yōu)缺點，確定了本論文在路徑選擇時采用蟻群算法。 蟻群算法的基本原理是：生物界螞蟻尋找路徑時，在物理最短路徑上釋放信息素，下一只螞蟻可以根據(jù)同伴留下信息素的多少選擇路徑，最后所有的螞蟻都會集中到該條較短的路徑上。要把生物界中螞蟻尋找路徑的方法完全照搬到動態(tài)路徑選擇中是不切實際的，因此，為了解決車輛的動態(tài)路徑選擇問題，必須對算法進行改進。 本論

3、文針對基本蟻群算法中存在的缺陷，結(jié)合目前的一些改進方法，提出了改進的動態(tài)蟻群算法，該改進算法中引入一個動態(tài)調(diào)節(jié)因子λ，并結(jié)合Max-Min Ant System，將各條路徑的信息素濃度限制在最大最小值之間，超出這個范圍的值被強制設(shè)為最大值，避免信息素的無限制累加和可能出現(xiàn)的信息素為零的現(xiàn)象，以加速收斂同時還可以避免早熟，停滯現(xiàn)象。根據(jù)該算法選擇的最佳的路徑是一條滿足多個約束條件的“折中”的路徑，而不是只滿足“物理路徑最短”這一個條件的路