城市智能交通中的動態(tài)路徑規(guī)劃研究.pdf

1、隨著21世紀后我國城市化進程的加快，城市機動車數(shù)量也在以指數(shù)形式劇增，由此引發(fā)的交通擁堵、交通安全等問題給人們的生活造成很大的影響。智能交通系統(tǒng)通過引入先進的計算機、電子、通信等方面科學技術，可以有效的解決當前交通問題。車輛動態(tài)路徑規(guī)劃問題是建設智能交通系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)，其主要是按照出行者的需求，根據(jù)路網(wǎng)的實時交通變化規(guī)律，規(guī)劃出從出發(fā)點到目的點的最優(yōu)路徑，使整個路網(wǎng)達到資源的最大化利用。本論文主要研究的是城市交通中的車輛時間最優(yōu)路徑規(guī)

2、劃。
　　本論文首先對傳統(tǒng)最短路徑算法進行討論，總結出算法在處理實際交通問題中的不足之處，對經(jīng)典A*算法做出改進，將角度因子引入到算法的啟發(fā)函數(shù)中，屏蔽路徑方向與終點方向偏轉角度大的節(jié)點，對于偏轉角度較小的節(jié)點，減小其估價函數(shù)值。改進A*算法綜合考慮了路網(wǎng)特性，在保證算法搜索精度的同時提高了搜索效率。另外將路網(wǎng)按等級分為兩層處理，提高高層道路的行駛比例，用此方案規(guī)劃出的路徑雖不是長度最短，但能夠滿足行駛時間最少。
　　其次論

3、文分析了路網(wǎng)的動態(tài)特性，提出用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法來預測道路未來時刻交通流信息。以典型路口為例進行建模、構建網(wǎng)絡結構、確定網(wǎng)絡參數(shù)，仿真結果表明模型能較精確預測出路段未來時刻交通流信息。將道路交通流數(shù)據(jù)轉化為動態(tài)時間權重時，由于BPR路阻函數(shù)無法反映道路從飽和到擁擠的事實，利用速密關系式推算得到路段分別處于暢通和擁擠狀態(tài)下的實際行程時間，為實現(xiàn)動態(tài)路徑規(guī)劃提供預測信息。
　　最后論文設計了交通流預測下的動態(tài)路徑規(guī)劃系統(tǒng)框架，主要由