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1、文献阅读随着我国经济的发展，城市交通在促进各种资源交换发挥着越来越重要的作用．据统计中国每年因交通堵塞造成的GDP损失达到5％一8％．采取合理的交通路径的规划，能够对交通堵塞预防起到一定的积极作用．车辆路径问题最早是由Dtzig和J．Ramser于1959年提出的．至此之后，国内外学者对车辆路径问题进行了广泛而深入的研究．特别是蚁群算法的提出，该算法与其他算法相比不仅能够智能搜索全局最优而且具有鲁棒性、正反馈、分布式计算、易于与其他算法融合等优点．蚁群算法求两地之间的最优路径，必须考虑像天气、路质、路况车流、突发事件、
2、司机个人偏好等许多不确定的因素，只有这样才能给出满足实际情况的方案．作为智能交通系统的重要组成部分，车载导航系统由于其在解决交通运输问题中的作用得到了广泛的关注和不断的发展，如缓解交通拥堵，提高交通效率，降低驾车出行成本等。许多国家相继开展了在此领域的研究工作，并已产生了许多产品。车辆动态自主导航系统中的核心技术包括：数字地图技术，最优路径规划技术，地图匹配及智能导航技术，无线数据传输技术⋯等。地理信息系统(GeographyInformationSystem，GIS)是管理和研究空间数据的技术系统，可以实现对空间数据
3、按地理坐标或空间位置的各种处理、对数据的有效管理等等。路径规划是车辆导航系统中最基本的功能之一，是帮助驾驶员在旅行前和旅行中寻找行驶路线的过程，是车辆导航的一个基本问题，也是实现导航功能的前提条件，其核心是对最优路径的求解。最优路径是指在道路网络中满足某些优化条件的一条路，如距离最短、运输费用最低、行驶时间最短等，通过路径规划找出最优路径，具有巨大的经济效益。随着计算机处理速度以及无线通讯技术的快速发展，车辆导航系统历经了从静态导航到动态导航的转变过程，这两者的最大区别是静态导航系统进行最优路径规划及导航所用的是静态的
4、交通历史数据或者是纯粹的地理信息数据，而动态导航系统会利用实时更新的动态交通信息对车辆进行路径规划和导航，从而使得导航的结果更加准确合理口。动态导航系统的实施方式可以有：中心广播式，交通信息中心只负责向一定区域范围内以广播的方式发布公共的实时交通信息，车载单元自行接收这些信息并且进行路径规划，中心对车辆没有任何控制；中心控制式，交通信息中心按照车载单元的导航服务请求进行路径规划，并且将结果返还给车载单元。静态导航系统没有对实时交通信息的利用，其具体内容除了没有利用实时交通信息外和动态导航系统大体类似。近几年来，随着国民
5、经济的发展，城市中机动车辆渐渐增多，交通需求在不断增加，公路交通流量也越来越大，由此导致了交通拥堵的频繁发生，城市交通正面临着越来越大的压力。在这种形势下，基于静态地图的自主导航虽然可为驾驶员规划一条“最短”路径，但却无法避开前方道路可能发生的交通拥挤。而动态导航则不同，系统获知出发点与目的地之问的交通状况，经过规划得到一条满足用户需求的合理路径。这种导航方式不仅可以有效的避开拥堵，节省出行成本，而且对整个路网有着良性影响。车辆导航系统中的最短路径搜索问题可以归结为图论中的最短路径问题,解决该问题的经典算法是Dijks
6、tra算法,该算法采用贪心策略,即每一步都选择与源节点构成局部路径距离最短的节点作为当前扩展节点来形成当前局部最短路径,进而得到全局的最短路径。是一种静态的局部最优算法。该算法简单、易于实现,然而把该算法应用在求车辆导航系统中的最短路径搜索问题却存在如下的局限性:首先,因为需要反复遍历所有节点,在网络节点和路径较多的情况下,搜索效率就会大大降低,有时甚至找不到最短路径,再者,对于路径权值随时间动态变化的动态网络,如反映路径堵塞和畅通信息的实时交通系统网络就不适用.蚁群算法是由意大利学者DorigoM等人于1991年从自
7、然界蚂蚁群体觅食行为得到启发,提出的一种模拟蚂蚁行为的模拟进化算法人工蚁群算法,简称蚁群算法。这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征,算法具有模拟生物界群体觅食的能力,并且能够在实际的路径搜索过程中对外界的影响做出动态的响应,因而在交通最优路径选择中具有极大的可能性和适应性。然而使用传统蚁群算法求最短路径问题却存在搜索速度慢,易于陷入局部最优解等缺陷,为此本文针对交通网络最短路径问题的特点,在传统蚁群算法中引入搜索方向机制和搜索热区机制提高算法搜索性能。对于基于抽象的网络图的最短路径问题(shortestP
8、athProblem，简称sPP)的求解方法，由于其在通信、交通、计算机网络、运筹、管理等多门学科中的多种应用需求，多年以来得到了充分的关注并取得了大量研究成果。在这诸多的研究中，大都是基于网络图路径权值为常量的静态算法。网络路径权值随时间发生变化的动态最短路径查找算法随着计算机处理速度不断提高以及应用需求的不断增加，近年来得到了
