多因素下基于路网拓扑的电动汽车充电路径规划策略

随着电动汽车产业的发展,电动汽车的充电需求也日益增加.为了满足电动汽车用户充电多样性需求并提高充电设施利用率,本文在考虑出行距离、充电电价以及充电站排队情况等三种影响因素下构建混合整数线性规划模型,提出了一种多因素下基于充电站路网拓扑结构的电动汽车充电路径规划方法,为用户规划充电路径与充电站选择.首先,该方法在能耗约束的前提下基于Dijkstra最短路径算法进行充电引导,为求解多目标最优引入信息熵的概念来确定各参数影响权重.其次,针对用户充电需求的差异性问题,提出了三种不同目标下的规划方法以降低用户充电成本.此外,本文构建了站点随机充电服务排队模型并进行敏感性分析以研究充电站服务能力对充电成本的影响.以某地区路网为算例进行仿真,结果表明本文提出的方法能够有效降低用户充电出行成本并合理规划出行路径,验证了所提模型的可行性和有效性,对充电选择和站点配置具有一定的决策参考意义.     

路网上异步并行加权A*最短路径算法

图上最短路径问题是一个经典问题,应用广泛.对于路网路径的计算,要求程序能够在有限的时间内找到一条尽量短的路径,且允许运行的时间越长,找到的路径越短.由于传统的最短路径算法在设计时未考虑这一约束条件,故不能满足应用需求.为此提一种APWA*(asynchronous parallelism weighted A*)算法,该算法能够响应用户的中断信号并返回当前找到的最短的路径.在多个地图数据上的实验表明,APWA*能够很好地满足实际需求.     

基于交通信息的个性化路径集成规划方法

为了更好地满足交通诱导系统用户的路径规划需求,判别了理想路径的影响因素,并分析了个性化路径需求的属性与特征.分别针对距离、时间、服务水平及综合属性提出了相应的路径规划方法,在此基础上,设计了个性化路径集成规划框架.通过一个示例路网给出了个性化路径集成规划的算例,验证了该方法能够集成多种模式的路径规划方法,并提高诱导系统用户的满意度.     

路网沥青旧料综合再生站点规划与效益

为了满足区域路网中不同养护工程的沥青路面旧料调配与再生混合料供给,以最大程度提升混合料再生利用率,建立了面向区域路网再生养护需求的旧沥青混合料存储站点选址模型.分析了不同再生技术的经济与环境效益,并应用人工神经网络建立了路网再生需求预测模型.在此基础上,结合基于Dijkstra最短路径算法的经济运距计算与基于GIS的环...     

基于MATLAB的智能车辆导航路径提取

近年来,随着汽车数量的增加,交通安全变得更加重要,视觉路径导航技术的应用可以有效的减轻驾驶员驾驶的负担,减少驾驶员疲劳驾驶的现象,缓解驾驶者的疏忽导致的交通事故,提高交通安全性。提出一种基于MATLAB的智能车辆导航路径提取的方法。首先,采用图像增强、自适应阈值二值化等方法处理原始导航路径图像以识别导航路径,再对图像进行搜索以确定路径左右边缘点位置,从而提取路径中心线及导航参数。     

DCW算法在智能交通系统中的应用研究

针对城市交通路网具有实时性的特点,为了快速高效地选择出最优路径,采用一种动态改变惯性的自适应粒子群算法(DCW).在DCW算法中引入参数粒子群简化速度因子和聚集度因子,在每次迭代时算法根据当前粒子群进化速度和聚集度动态改变惯性权值.最后用惯性权值线性递减粒子群算法(LDW)和DCW算法分别进行计算最优路径的仿真实验,得出结论,DCW算法更适合用作智能交通系统中最优路径的选择.     

道路网络中门到门包含重复节点的最优路径算法

设计了用于包含交通约束的受限路网中基于兴趣点(PO I)的门到门包含重复节点的寻路算法。首先利用距离最短准则建立PO I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60 km路径的计算平均耗时在3 s左右,可以满足车辆导航应用的实时性要求。     

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。     

航站楼内多目标路径规划方法设计与实现

针对航站楼多楼层的室内导航和多目标的路径优化问题,提出一种基于改进遗传算法的航站楼内交通换乘导航路径规划方法:依据航站楼内的空间特征和环境变化建立以路径为权值和以人流密度为权值的双路网,并权衡路径的距离成本、客流拥挤度和时间成本3种因素,建立了航站楼内的多目标路径优化模型.最后使用融合广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)的遗传算法在本文构建的多层路网中实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.研究结果表明,使用融合BFS的遗传算法在本文构建的多层路网中可实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.     

包含立交匝道信息的高速公路网络复杂拓扑结构研究

在以往的路网拓扑研究中,立交和出入口一般都只被看成一个节点来处理,没有涉及具体的匝道信息,但随着路网规模的扩大及基于路网拓扑的安全性分析、通达性研究、交通标志设置、紧急情况处置、模拟仿真和车辆导航等需求的不断增加,原来单层结构的拓扑关系已经不能满足这些应用要求,另一方面,由于原来路网拓扑结构相对比较简单,导致相应的最佳路径搜寻算法都很复杂.在总结已完成项目的基础上,从交通工程角度研究了一种包含具体匝道信息的多层次高速公路路网复杂拓扑结构,包含路段/节点、匝道/出入口、方向节点等内容,满足地理数据文件(GDF)标准格式要求,可支持新一代基于复杂路网结构的多种应用,采用双向链表建立的数据结构,方便增减高速公路、立交或者出入口等对象,在此基础上研究了一种适应复杂路网架构的路径搜索算法,为基于所提出的复杂路网拓扑应用提供了可能.     

饱和度导行控制及其方法研究

分析了交叉口饱和度变化对路段行程时间和交叉口延误时间产生影响的灵敏性 ,在实现SO/UE(系统最优 /用户均衡 )混合均衡模式的系统目标时 ,确立路网中交叉口饱和度为导行控制依据 .建立了以饱和度为导行依据的导行方法 ,给出了导行路线优化流程图 .在非拥挤状态下 ,建议实施多路线导行 ,以均衡路网交通需求 .在拥挤 /交通异常存在状态下则实施饱和度导行策略 ,并对饱和度导行方法中的控制变量进行了分析说明 .     

基于GIS的道路选线辅助系统

针对道路选线的要求,在地理信息系统（GIS）的基础上研制开发出道路选线辅助系统,介绍了道路选线辅助系统的设计分析和使用方法,并给出了应用示例。     

基于偏离指数的指路标志优化模型研究

 为了克服指路标志设置中过于依赖个人经验、以定性为主、定量为辅、局限于单个交叉口的设置与评价的缺陷,从指路标志影响用户的路径选择及行驶阻抗这一角度出发,采用偏离指数来衡量指路标志设置方案的合理性和有效性,提出了一个可获得最优的指路标志设置方案的优化模型。模型充分考虑了各OD对的重要程度,可用于指导实践中的指路标志设置,以取得较好的指引效果。     

汽车导航系统的动态路径规划优化模型与算法研究

汽车的普及化增加了城市交通的内在压力,对汽车导航系统的动态路径规划优化可以给驾车人在有限的城市道路中找出一条最佳行车路径.本文介绍了一种实用的动态路径规划方法.采用一个实时的路线地图,地图包括交通信号,道路类别和行车道的数目.建议的解决方案是使用病毒感染的遗传算法.该方法是将公路干线的一部份视为病毒.通过交叉和感染确定近期病毒的最佳组合.在驾车的过程中,当交通挤塞经常变化时,使用病毒感染实时路线,将产生一个可供选择的行车路线.最后给出病毒遗传算法的试验仿真结果.     

隧道塌方应急救援多车型调度模型

隧道施工塌方事故因道路通行条件差、车型繁杂等问题,使应急救援调度十分困难。针对普通、超限、重型三种类型救援车辆,选取路段距离、道路等级、拥堵情况、路面状况和坡度作为道路综合权值的影响因子,建立了以最小化道路权值为目标,同时考虑车辆自身对道路条件约束的路径规划模型,并给出求解方法。计算车辆供应点三种车型之间的路径重合率,以调度时间最短为目标,建立了限制期内多车型救援车辆调度模型。以算例进行验证,计算结果表明:该模型能够根据隧道周边复杂道路环境求得适应于不同车型的最优路径,并得到最优调度方案,提高救援效率。     

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.     

基于空间认知和社区识别理论的路径选择模型

将启发式决策、空间认知以及社区识别理论结合,描述出行者的路径选择与路网结构的关系。采用基于模块增益的社区结构算法解构路网结构,描述人们的认知过程,建立相应的路径选择算法。以长沙市中心城区路网为例,利用建立的路径选择方法,分别用静态路阻（距离）、动态路阻（速度）对路网进行解构,计算路径选择集;采用问卷调查方法和出租车GPS数据对实际的路径选择轨迹进行提取,并将理论计算结果与实际调查结果进行对比分析,采用静态路阻的一致率为85%,采用动态路阻的一致率为73%。结果表明建立的集成空间认知和模块增益的路径选择模型可以较好地描述人们的路径选择过程,对于静态路阻的路径选择描述具有更高的准确性。研究成果对于城市规划和交通规划具有一定的借鉴价值。     

基于空间认知和社区识别理论的路径选择模型

将启发式决策、空间认知以及社区识别理论结合,描述出行者的路径选择与路网结构的关系。采用基于模块增益的社区结构算法解构路网结构,描述人们的认知过程,建立相应的路径选择算法。以长沙市中心城区路网为例,利用建立的路径选择方法,分别用静态路阻（距离）、动态路阻（速度）对路网进行解构,计算路径选择集;采用问卷调查方法和出租车GPS数据对实际的路径选择轨迹进行提取,并将理论计算结果与实际调查结果进行对比分析,采用静态路阻的一致率为85%,采用动态路阻的一致率为73%。结果表明建立的集成空间认知和模块增益的路径选择模型可以较好地描述人们的路径选择过程,对于静态路阻的路径选择描述具有更高的准确性。研究成果对于城市规划和交通规划具有一定的借鉴价值。     

基于城市道路的游憩型绿道选线适宜性评价——以吉首市老城区为例

以吉首市老城区为研究对象，在资料查阅与实地调查的基础上，结合相关选线研究，从生态景观与交通条件2个角度对城市道路进行了分析，选取道路绿化率、周边环境美观度、连接土地类型、道路等级、临街区域宽度、车流量、非机动车道及人行道设置7个因子作为评价指标，通过问卷调查和专家测评，利用层次分析法确立指标权重，并对各等级城市道路进行打分，计算每条道路的适宜性分值，从而划分城市绿道适宜性等级，确定了“两横”“两纵”游憩型绿道网络规划方案，为吉首市老城区绿道选线提供参考     

基于城市道路的游憩型绿道选线适宜性评价——以吉首市老城区为例

以吉首市老城区为研究对象，在资料查阅与实地调查的基础上，结合相关选线研究，从生态景观与交通条件2个角度对城市道路进行了分析，选取道路绿化率、周边环境美观度、连接土地类型、道路等级、临街区域宽度、车流量、非机动车道及人行道设置7个因子作为评价指标，通过问卷调查和专家测评，利用层次分析法确立指标权重，并对各等级城市道路进行打分，计算每条道路的适宜性分值，从而划分城市绿道适宜性等级，确定了“两横”“两纵”游憩型绿道网络规划方案，为吉首市老城区绿道选线提供参考