基于實(shí)時(shí)交通信息的最優(yōu)路徑規(guī)劃問(wèn)題的研究.pdf

1、車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題是目前智能交通的研究熱點(diǎn)。它能緩解交通擁擠的社會(huì)問(wèn)題,減少車輛的能耗,減輕環(huán)境的污染,縮短人們的出行時(shí)間。它能使得資源和時(shí)間的利用率最大化。隨著嵌入式技術(shù)和無(wú)線傳感技術(shù)的發(fā)展,在智能交通網(wǎng)絡(luò)中,車輛不僅能夠獲取地圖信息、歷史信息,而且能夠獲取實(shí)時(shí)交通信息。從理論的角度講,交通系統(tǒng)的車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題早在50多年之前就有學(xué)者提出,它的理論研究已經(jīng)非常成熟。但是,到目前為止,很少有研究指出,在真實(shí)交通網(wǎng)絡(luò)下,實(shí)時(shí)信息對(duì)于車輛路

2、徑規(guī)劃的現(xiàn)實(shí)收益有多大。本文的主要工作是信息處理,車輛路徑規(guī)劃算法的實(shí)現(xiàn)和性能分析。信息處理過(guò)程是本文的難點(diǎn)之一。我們通過(guò)上海大眾出租車公司得到了4000多輛出租車的GPS數(shù)據(jù)。通過(guò)地圖匹配算法、路徑選擇算法、路段實(shí)時(shí)速度和歷史速度等步驟,組建了上海市區(qū)車輛網(wǎng)絡(luò)(SUVnet)。然后,我們尋找了經(jīng)驗(yàn)行駛路徑(EDP),實(shí)現(xiàn)了最短路徑算法(SPA),最短時(shí)間算法(STA),基于歷史信息的算法(HBA),適應(yīng)性實(shí)時(shí)算法(ARA)和最優(yōu)算法(

3、OPT)。由于基于實(shí)時(shí)信息的算法被證明是NP hard,我們提出了一種適應(yīng)性實(shí)時(shí)算法。最后,我們從不同的維度,各種角度比較了各種車輛路徑規(guī)劃算法的性能。通過(guò)實(shí)驗(yàn),我們發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)信息對(duì)車輛路徑規(guī)劃具有重大意義?；趯?shí)時(shí)交通信息的路徑規(guī)劃策略能夠使智能車輛行駛時(shí)間縮短33%左右。而且,實(shí)時(shí)信息的時(shí)間延遲對(duì)車輛路徑算法的性能影響很大,是一個(gè)必須考慮的因素。另外,我們發(fā)現(xiàn)司機(jī)經(jīng)驗(yàn)行駛路徑的性能差于預(yù)期,比其他五種算法都差。并且,GPS導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)司