基于簡化路網模型的防擁塞實時導航算法研究.pdf

1、近些年來，隨著我國經濟與社會的快速發(fā)展，城市交通面臨的壓力日益增大，路徑導航在緩解城市交通擁塞方面發(fā)揮著重要作用，對此國內外已有許多研究。其中，包含有交叉口延時等各種交通要素的路網模型在路徑導航中常能給出貼近現實的解決方案。但是單一的優(yōu)化路徑推薦很容易使交通陷入“二次擁塞”，而多路徑推薦也難以在交通網絡未飽和的狀態(tài)下避免此類問題，這是因為目前絕大部分多路徑方案的算法并不能推薦出區(qū)分度較高的路徑。基于以上問題，本文研究了更貼近實際交通狀況

2、的實時路網模型及如何避免交通陷入二次擁塞的問題。
　　 論文主要的研究工作如下：
　　 ①根據城市交通實際路況瞬息萬變的特點，提出了一種簡化的實時路網模型，并基于該模型設計了一種實時動態(tài)導航算法--RTNA。新模型易于采集實時數據，并考慮了轉彎延時等多種路況因素對車輛運行時間的影響。而RTNA算法能夠在車輛運行過程中根據實時數據進行動態(tài)導航，給出當前交通狀態(tài)下更合理的“優(yōu)化路徑”。
　　 ②針對城市交通中因大量同

3、向車輛過度使用導航系統(tǒng)而使交通陷入“二次擁塞”的問題開展研究。首先，針對目前已有的多路徑推薦算法不能推薦有較大區(qū)分度路徑的問題，本論文提出了基于簡化實時路網模型的MI-Genetic算法，該算法利用差異度函數作為約束條件，能夠推薦區(qū)分度較高的k條路徑。同時，本文還提出了一種實時導航算法-ATRN，它能指導同向車輛在行駛過程中實現多級分流，有效地避免因導航系統(tǒng)引起的二次擁塞。
　　 ③對本論文提出的算法的正確性和有效性進行了實驗驗