道路网络中门到门包含重复节点的最优路径算法

设计了具有交通约束的受限路网中,基于兴趣点(POI)的门到门包含重复节点的寻路算法。该算法首先利用距离最短准则建立POI和路网间的临时拓扑关系,然后根据受限路网中最优路径的结构特征,构造包含驶入路段的节点进行寻路拓展,以此为基础进行标记设定广度优先搜索,即可获得门到门包含重复节点的最优路径。在道路密度较大的北京市路网中的试验结果表明,该算法能够根据交通约束规划出实用的最优路径,对于长度约60km路径的计算平均耗时在3s左右,可以满足车辆导航应用的实时性要求。     

分区分层的动态最优行车路径算法

结合自适应信号控制系统和Internet的路由策略研究了动态行车路径算法,定义了路网结构图中的连线及其交通阻抗,介绍了根据实时交通数据预测连线交通阻抗的方法,提出并举例说明了分区分层的动态最优行车路径算法.连线交通阻抗包括行驶时间、停车线延误和拥塞延误3部分:以平均车速预测行驶时间;根据车辆到达率和信号参数分析停车线延误;根据交通调查结果估算拥塞延误.将路网分成若干区域,利用Dijkstra算法计算区域内从任一节点到另外任一节点的最优路径,在此基础上计算路网范围内从任一节点到另外任一节点的最优路径.     

基于精英蚁群算法的交通最优路径研究

随着交通规模的增大,人们对自驾出行的质量需求越来越高,而在当前的交通最优路径选择的研究中,大多只考虑静态的交通路网场景,且忽略了通过交叉口时的代价,造成计算结果和实际行驶的代价之间误差较大.针对这一问题,基于Petri网络,建立了更精确的多因素道路交叉口交通路网模型,提出了基于精英蚁群算法的交通最优路径选择算法,并对经典蚁群算法提出两个方面的改进:第一,在信息素浓度的初始化过程中加入主干道引导和行车方向的引导,以加快蚂蚁群初始的搜索速度;第二,在全局信息素浓度更新时,使用双精英蚂蚁策略,采用相互约束的方式更新两条最优路径上的信息素浓度,解决了算法过早陷入停滞的问题,且计算出多个可供选择的路径.仿真结果表明,该算法在保证收敛性的同时,将搜索到最优路径的概率提升至100%;同时,在得到最优解概率均不低于90%的前提下,该算法的收敛速度是其他算法的数倍.     

面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法

基于物理规划的思想,研究面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法.首先,分析个性化动态路径诱导问题,构建路段交通阻抗的个性化评价指标体系;然后,基于物理规划思想,进行个性化动态路径诱导:面向驾驶员对道路的“可行性”需求动态确定交通路网搜索的几何空间;面向驾驶员对道路的“偏好性”需求,对几何空间内的交通路网阻抗进行个性化评价;面向驾驶员对道路的“最优性”需求,基于Dijkstra算法在动态交通路网中进行最优路径搜索;当路网中的交通阻抗发生变化时,及时更新路网信息,重新搜索从车辆当前位置到目的地的最优路径.研究结果表明:该方法既能体现驾驶员的个性化需求;仿真算例验证了该方法的有效性和可行性.     

指路标志信息连贯性设计

指路标志对人们的出行有着非常良好的指引作用,良好的指路标志设计可提高驾驶人的通行效率。路网中节点处标志信息量的多少会影响驾驶员对标志信息的识读,进而影响到整个路网的通行效率。因此,通过引入节点的指路标志信息量作为惩罚系数,计算得出路段成本,建立OD间指引路径规划模型,结合A*算法,遍历整个路网,最后得出OD间的最优指引路径,通过在指引路径上增设指路信息,从而完善OD间指路标志信息的连贯性,更好的引导驾驶员做路径选择,降低路网中的交通压力。并选取甘肃省庆阳市的火车站(O点)到人民医院(D点)的区域进行实际应用与分析。     

动态交通路网中有效路径的确定方法

给出了动态有效路径的明确定义,并将深度优先搜索的树搜索算法、寻路定向性、层次空间推理策略以及A*算法中的定向估价函数相结合,提出了动态有效路径的一种有效算法.在新算法中通过对交叉口延误的特殊处理,使得城市交通路网中的分向交叉口延误得以充分体现,并有利于将交通导行系统与交通控制系统相融合.同时对动态有效路径搜索在动态车辆路径导行和动态交通分配中的应用作了初步分析.     

高速公路通道路网交通诱导决策模型

为解决灾变事件发生时一条最优路径和多条可绕行路径的决策问题,应用图论及最优化理论相关方法构建模型.以通道路网为研究对象、实时安全可靠度为基本约束条件,采用图论相关方法研究了诱导起终点间通路求解方法.应用最优化理论建立运营安全最优路径决策模型,并采用Dijkstra算法求解最优路径.在解决最优路径的基础上,引入重复度的概念及相应算法,研究其他可绕行路径的决策模型.针对高速公路通道路网,构建了灾变事件下的交通诱导决策模型,解决综合考虑安全、行程时间和通行需求的路径决策.结果表明,图论方法能求解任意起终点间的所有通路,Dijkstra算法能求解最优路径,应用重复度算法可寻求其他可绕行路径以满足灾变事件下的绕行需求.     

改进混合遗传算法在无功优化的应用研究

根据电网现有的运行状况,在国家电力市场环境下充分考虑了电力系统的安全运行约束,以目标函数为线路网损最小、电压质量最优为目标建立了数学模型,并将改进混合遗传算法应用到此无功优化问题中,并采用MATLAB编程实现算法,对IEEE-6节点测试系统进行了仿真计算,验证算法的有效性和可行性.     

基于PAM聚类分析方法的路径优化算法研究与实现

针对交通网络中多站点路径优化问题,提出一种基于PAM聚类分析的路径优化方法,根据路网实际可达距离,将路网节点按照其节点间距离关系聚类划分为以路网节点间距离大小为表征的路网站点分类集合,同时对路线优化问题中目标节点按照分类结果进行区域限定,在限定路网搜索区域同时采用动态规划进行局部搜索优化,降低了搜索算法时间复杂度.最后依据国家基础地理信息系统网站提供的国界、省会城市及主要公路基础地理数据进行算法仿真实现,证明了该算法的有效性.     

考虑慢行交通影响下的交通微循环路网优化设计

为减少实行交通微循环过程中日益增加的对区域内居民生活和出行交通的不良影响,以最小化道路连通性、最小化慢行交通的出行时间、最小化环境污染和最小化道路饱和度为优化目标,考虑干道路网饱和度约束、慢行交通平均限速值约束、慢行路网密度约束,建立了多目标区域交通路径优化的双层规划模型。利用遗传算法进行求解,采用轮盘赌选择算子和非均匀变异算子进行操作,得到了最优的微循环路网优化组织方式。通过算例分析,与实行微循环前的路网相比,实行微循环后的路网饱和度明显下降,减小了对街区内的居民影响和生态环境破坏,得到了一个合理的街区交通微循环网络。     

基于博弈分配的交通配流新算法

交通流分配,就是将预测得出的OD 交通量,根据已知的道路网描述,按照一定的规则符合实际地分配到路网中的各条道路上去,进而求出路网中各路段的交通流量．而枚举OD对中所有的路径是进行交通分配的基础,对于大型复杂的路网这项工作是比较困难的．该文提出了一种生成最短路径的方法,并结合博弈分配,将交通流分配在这些最短路径集上,避免进行大量枚举．文中将新算法与传统的logit分配算法做比较,最后用一个数值算例,说明了该算法的可行性和有效性．     

一种基于最短路博弈分配的交通配流新算法

交通流分配,就是将预测得出的OD 交通量,根据已知的道路网描述,按照一定的规则符合实际地分配到路网中的各条道路上去,进而求出路网中各路段的交通流量.而枚举OD对中所有的路径是进行交通分配的基础,对于大型复杂的路网,这项工作是比较困难的.该文提出了一种生成最短路径的方法,并结合博弈分配,将交通流分配在这些最短路径集上,避免进行大量枚举.文中将新算法与传统的logit分配算法做比较,最后用一个数值算例,说明了该算法的可行性和有效性.     

基于Mapinfo的最短路径混合搜索算法

在迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的基础上,针对有较多节点和道路的大网络在求解最短路径时计算时间慢、扩展节点多的缺点,采用基于局部最优方向和A*算法的混合算法,利用局部最优方向法的结果,对A*算法的启发函数加以改造,可以减少扩展的节点数量,快速的找到一条最短路径.通过实验仿真证实了该算法的快速有效性.     

基于最短路径Dijkstra算法多尺度道路网中优化路径规划方法的研究

针对路径规划问题,论述了道路层次划分模型和多尺度道路网数据库的建立,提出了构建多级道路网拓扑结构的方法,在研究道路网络特征上,通过建立道路网模型,综合各路段的权值,应用一种改进的Dijkstra算法对道路进行最短路径分析;并给出了道路网络中多源最优路径的选取问题,得到了所要解决的多源最优路径问题.     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

基于剪枝策略的改进TDCALT算法

针对大规模路网中求解最短路问题的低效性与非实时性,通过时间依赖性路网来刻画路网和交通状况信息,构造时间依赖性路网下的高效最短路算法.以目前效率较高的TDCALT(time dependent core-based A*landmarks triangleinequality)算法为基础,提出动态优化上限值的改进措施,并首次引入和改进静态路网下最短路算法中的剪枝策略,形成ITDCALT(improved TDCALT)算法.在广州市路网上的试验表明:ITDCALT算法在算法运行时间和搜索空间上均优于TDCALT算法和TDIJKSTRA(time-dependent DIJKSTRA)算法;ITDCALT算法具有计算效率高、搜索空间小、性能稳定的优点.     

路网空间下郑州市兴趣点分析与可视化研究

在网络核密度算法的基础上,结合郑州市道路网特点设计了基于网络栅格剖分的网络核密度计算模型,得出路网空间下郑州市不同类型兴趣点(POI)网络核密度的分布结果,并借助三维可视化方法对计算结果进行直观表达,揭示了郑州市POI空间分布的内在规律.结果表明:(1)网络栅格剖分核密度算法在路网空间下对POI进行空间密度分析,更好地反映了与交通强相关POI的分布规律;(2)三环内外的POI网络核密度结果有着显著的差别,三环可作为当前郑州市中心城区的边界线;(3)不同类型的POI在分布格局和聚集形态整体上差别较大,体现出行业之间巨大的差异性.     

基于网络限制的最短路模型

带限制的网络是一类特殊的网络,如具有禁止通行限制信息的交通路网.由于此类网络的最短路径的求解是有后效性的,因此经典的Dijkstra算法等就无法用来解决此类问题.提出了一种路网带限制的交通网络最短路径建模方法.该方法将具有禁行限制的特殊网络转化成一个一般的网络模型,从而可用任一传统高效的算法完成对其最短路径的求解.     

限制搜索区域的距离最短路径规划算法

提出一种时间复杂度为O(n)的限制搜索区域距离最短路径规划算法(n为路网节点数).算法设计的基础是,经典Dijkstra算法搜索时的无方向性及实际城市道路网络特有的空间分布特性.算法实现采用邻接表数据结构和限制搜索区域的搜索机制,即利用实际城市道路网络的空间分布特性,合理限制算法的搜索区域.结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出了该算法的应用实例,实验结果表明,该算法能将路网中任意两点间的最短路径解算时间控制在3 s以内.