智能交通系统中路径优化算法的研究

论文摘要

本文研究的路径优化算法是智能交通系统中的必不可少且重要的一个部分,它所起的作用是通过向出行者提供路径诱导,并且提供的路径是基于实时交通信息的最优路径,这样就能够减少车辆在道路上的停留时间,进而能够实现避免交通拥挤、阻塞和改善城市交通的目的,同时还能够降低车辆尾气排放量,达到降低环境污染的目的。本文首先阐述了实施智能交通系统的必要性与可行性;然后针对实际的交通特点提出了路网的表达方法和交通数据的存储结构,设计出路网的数据结构;此后着重研究了路径优化的问题,并在此期间设计了一个具有可行性的处理实时交通数据的方法。由于传统的最短路径算法基本上都是采用图论与数学规划的方法寻优,计算量大,计算时间长,对于交通路网难以满足其动态实时的要求,所以本文提出了基于改良的分层A*算法的路径优化方案,能够更快速、更精确地搜索到最优解。最后,利用MapInfo Professional制作的电子地图作为平台,采用地理信息系统的集成二次开发方式,将MapX控件与VC++相结合作为开发工具,进行了相应的仿真分析与测试,结果表明,改进算法在实际交通中具有可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的目的和意义
• 1.2 研究背景
• 1.2.1 智能交通概述
• 1.2.2 国外智能交通发展现状
• 1.2.3 国内智能交通发展现状
• 1.2.4 南昌市智能交通发展现状
• 1.3 本文主要研究内容
• 1.3.1 路径优化问题概述
• 1.3.2 主要研究内容
• 1.4 论文的组织
• 1.5 本章小结
• 第二章 路网的表达方式与存储结构
• 2.1 概述
• 2.2 基本术语
• 2.3 路网表达方式
• 2.3.1 描述路网的基本要素及属性
• 2.3.2 路网连通性表达方法研究
• 2.4 路网的存储结构
• 2.4.1 前向关联边法
• 2.4.2 对偶图法与前向关联边法结合
• 2.5 本章小结
• 第三章 动态路径优化算法
• 3.1 最优路径概述
• 3.2 路径优化经典算法
• 3.2.1 Dijkstra 算法
• 3.2.2 Floyd 算法
• 3.2.3 启发式搜索算法
• 3.2.4 基于神经网络的最短路算法
• 3.2.5 遗传算法
• 3.3 动态路径优化算法的分析
• 3.3.1 路径优化基础算法时间和空间效率对比
• 3.3.2 路径优化基础算法选择
• 3.4 动态路径优化算法的设计与优化
• 3.4.1 动态路径优化算法的设计
• 3.4.2 动态路径优化算法的优化
• 3.5 本章小结
• 第四章 路径优化算法的实现
• 4.1 电子地图的设计和制作
• 4.1.1 电子地图制作的原则
• 4.1.2 MapInfo 软件概述
• 4.1.3 MapInfo 电子地图的数据组织
• 4.1.4 MapInfo 电子地图的绘制
• 4.1.5 电子地图的实现
• 4.2 开发工具的选择
• 4.2.1 MapX 的特点
• 4.2.2 Visual C++
• 4.2.3 数据库选择
• 4.3 基于MapX 的路径优化算法的实现
• 4.4 仿真结果与分析
• 4.4.1 仿真结果展示
• 4.4.2 仿真数据以及结果分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 个人简历 在读期间发表的学术论文
• 致谢