智能交通系统的车辆行驶最佳路径算法

图论中最短路径算法(例如D ijkstra算法)是一种静态的算法,车辆的驾驶路径是一个多元参数的动态过程.最佳路径计算需要在最短路径算法基础上考虑各种动态因素和突发事件.寻找一种动态车辆行驶最佳路径算法的研讨对于解决交通堵塞有着积极的意义.     

一种基于蚂蚁算法的交通分配方法及其应用

现有的交通分配算法对目标函数的结构和目标的个数都有一定限制,在实践中不能更好地发挥其作用,引入蚂蚁算法可有效地解决这一难题,本文专门设计了求解该算法的一般步骤和流程图,并给出了相应的伪代码形式,通过计算文中的一个简单的交通分配问题,体现了算法的实现过程,并对算法的合理性进行了检验。     

基于词形的最佳路径分词算法

在基于词形统计模型分词算法的基础上,通过以存词表结构的有效组织及改进词的匹配算法和切分算法,并以最佳路径法实现了一种快速的基于词形的分词算法,在保证了较高准确率的同时,大大提高了分词速度。     

一种最佳二叉排序树的动态检索算法

给出一种最佳二叉排序树的动态检索算法,其性能优于二叉排序和平衡二叉树,克服了用折半检索方法构造最佳二叉排序树的缺点,且不会因插入结点而发生蜕变,影响检索的性能。     

一种求路径的算法

本文定义了一种新型的路径数组R,提出由关联矩阵A生成路径数组R的算法,旨在解决求经过特定顶点集的路径问题。     

一种改进的Logit型多路径交通分配算法

提出了一种改进的基于拓扑遍历Logit型多路径交通分配算法。算法将基于拓扑遍历的最短路算法与合理路径的选择相结合,有效减少了最短路的计算次数,提出了与经典Dial算法的单步法计算工作量相等的算法,改进了合理路径的定义并提高了计算精度。通过计算实例对不同算法的效率与合理性进行了比较。     

随机交通分配中有效路径的分层定向算法

将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合,提出了一种有效路径的分层定向搜索算法.通过将分层策略与定向策略结合,新算法实现了在一次性给出有效路径的同时减少冗余计算的目的.将该方法应用于随机用户均衡分配模型,说明了该方法的有效性.     

一种优化矩阵算法在火灾救援最佳路线选择上的应用

火灾发生后,消防救援力量如何尽快地到达火灾事故现场,及时实施灭火救援,对于扑灭火灾、挽救损失具有重要意义。而如何选择一条最佳救援路线是一项值得研究的重要课题。传统上基于Floyd算法的最佳路线选择,当节点较多时,计算的矩阵多,重复计算量大,效率较低。本文应用一种优化的矩阵算法,计算最佳行车路径,从而做出合理的应急决策。计算实例表明,优化的矩阵算法减少了计算量,提高了效率,对优化决策有着重要意义。     

公共交通系统最佳路径算法

在分析城市道路网络最短路径算法(SP算法)和公交网络的特点的基础上,提出公共交通系统最佳路径算法.首先引入直达矩阵(T矩阵)和最小换乘矩阵(Q矩阵),讨论公交网络节点间换乘问题,得出最少换乘算法.利用Q矩阵确定节点间最少换乘次数,评价公交网络方便可达性.其次结合最少换乘算法,对最短路径算法(Dijkstra算法)进行改进.在标号过程中,利用Q矩阵对待检验T标号点进行筛选,减少T标号计算量,得到一条综合考虑路径长度和换乘的最佳路径.最后用一个简单的算例进行验算,说明该算法适用于一般公交网络,特别是换乘代价较高的公交网络.     

求解最优巡回路问题算法

为找一种简便、实用的求解最优巡回路的方法,在给定2个基本假设的前提下,在局部上运用D ijkstra算法求出两顶点间的最短旅行费,再求出各顶点间的最短旅行费,得到各节点间的有向图距离矩阵。在全局上运用匈牙利法求出全局最优巡回路,并对出现的局部回路问题进行了讨论,即建立了用“四阶段法”求解无数量限制的最优巡回路问题的算法。用无向图和有向图2个实例进行了计算,验证了求解无数量限制的最优巡回路问题的算法。     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

停车诱导系统下中心型路径诱导算法的改进与应用

在应用Dijkstra算法的前提上,建立一个适用于城市交通路况综合评测的路网模型．结合该模型,对Dijkstra算法进行改进,提出了一种中心型路径诱导算法,并应用到停车诱导系统中．将该算法和经典Dijkstra算法进行比较,结果表明该算法能及时适应路网变化,迅速做出新的路径选择．     

交通路网中的定向寻优法

利用了现实中路段特别是节点位置的确定性和交通流量的定向性，结合图论中一些算法，模拟在重力场中水滴的流动，构造了一个求解交通路网中最短路径的定向寻优算法．阐述了此算法依据的原则、求解步骤以及特殊问题的处理方法，并说明了此方法的特点。     

时变路网双目标动态路线优选有约束A*算法

为了解决现有交通时变网络(网络中的路权为时间的函数)模型中计算所得的最短路不稳定的问题,构建符合首进首出原则的时变网络,进而将时变网络扩展为一系列静态网络,并在扩展的静态路网上应用A*算法求解时变最短路;同时,为满足用户多重喜好,借助道路延误风险分析,设计有约束的时变A*算法,在路径寻优过程中对高延误风险路段进行启发式规避,从而实现在绕行许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。数值试验结果表明:本算法由于利用了离线计算的信息,大大增加了有约束的动态A*算法的效率;考虑了阻塞发生的可能性,提高了导航的准确性,减少了出行延误风险;该方法具有路径搜索速度快、可有效避开延误高风险路段的优点。     

基于稀疏A*算法的三维航迹并行规划算法

提出三维稀疏A*算法的规划时间组成,并分析该算法的时间复杂度和并行性,随后给出并行任务划分的不同策略．判断OPEN表中是否存在与新节点相同节点的准则修改为：只比较OPEN表中代价比新节点代价小的节点,新准则可以有效地减少对共享式OPEN,CLOSED表的瓶颈效应．提出的三维航迹并行规划算法在并行机群环境中实现,实验结果表明时间效果改善明显．     

一种基于遗传算法的航迹优化方法

目的设计优化一类巡航导弹航迹,且航迹满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件。方法利用遗传算法进行优化,对遗传算法的交叉操作进行改进。结果提出了一种巡航导弹航迹优化算法和一个航迹规划代价评判模型。结论经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好, 具有一定的理论和使用价值。     

中国东、中、西部地区道路货物运输的差异

对中国东、中、西部区域各自的地理及经济特点进行了比较分析,并对产业结构进行了探讨,以求掌握未来公路建设以及道路货物运输可能的发展规模和程度。认为应根据不同区域的特点制订不同运输政策,为制定公路建设规划及道路货物运输规划提供政策依据。     

基于遗传算法的运输问题最优解研究

用表上作业法求解运输问题计算量很大,且收敛速度较慢.本文用遗传算法求解运输问题,通过选择恰当的编码方案和遗传算子,求运输问题的最优解.通过实例说明了基于遗传算法的产销平衡的运输问题及求解过程.     

模糊综合评判在公路客运线路规划评价中的应用

针对公路客运线路规划方案影响因素多和评价指标难以完全量化的特点，提出运用层次分析和模糊综合评判相结合的方法，对基于不同规划思路提出的公路客运线路规划方案进行评价。建立了相应的评价指标体系，并运用层次分析法确定了各项指标权重，运用模糊综合评判法计算出各规划方案评判值，从而依据分值大小确定规划的推荐方案。最后通过实例验证了该方法的实用可行性和科学有效性。