基于网格的城市动态路径诱导系统研究

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时间:2019-02-21

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1、江西师范大学硕士学位论文基于网格的城市动态路径诱导系统研究姓名:徐武申请学位级别:硕士专业:计算机系统结构指导教师:杨印根20070501摘要当前,智能交通系统作为一门新兴的学科,凭借其将计算机技术、信息技术和通信技术相结合应用于解决日益恶化的交通状况的优势,越来越受到人们的广泛关注,也必将对交通系统的发展产生深远的影响。本文将网格和智能交通系统相结合,引入路段相关性对采样数据进行筛选,减轻系统的计算负担。选择蚁群算法作为系统的路径搜索算法,以有效地将系统的实时响应时间控制在一个可接受的范围内,使系统的响应速度与精度达到一个平衡。提出了一种基于扩展网格的系统软

2、件体系结构,使资源共享与协同操作更加方便有效。本文研究的是智能交通系统的重要子系统——路径诱导系统,重点涉及到的关键内容是:数据采样、筛选和分析方法的改进,路径搜索算法的改进,后台网格资源管理机制的改进和设计。改进了传统的求路段平均速度和旅行时问的算法,构造一个协方差矩阵用来描述某~时刻各路段之间的相关性,通过设置“门限”值,来对采样数据进行筛选,并且给出了数据异常情况下的处理方法。本文采用的路径搜索算法是改进的蚁群算法,引入交通流量重新定义了参数O,使其能更好地应用于交通诱导系统。因为距离最短的路径不一定是最优路径,还与该路径上的交通状况有很大的关系,所以将

3、交通流量因素引入算法使求得的最优路径更符合实际。改进的算法能智能地分配各路段的交通流量,实现最优路径与交通流量分配之间的动态平衡。提出了一种基于策略的网格资源管理机制和采用的关键技术。通过将网格应用的用户和资源节点分别进行分类,较好地处理了网格系统中集中和分布的矛盾。引入资源预留的思想来解决“散户”的突发批量作、lk提交。采用集中和分布并重、直接认证和代理认证结合的多策略认证结构,以提高网格安全认证的效率。关键词:智能交通系统,路径诱导系统,数据采样,蚁群算法,网格垒!墅竺!一.AbstractRecently,IntelligentTransportatio

4、nSystem(ITS)ispaidmoreandmoreattention。Thesystemistheintegrationofcomputertechnology,communicationteehnologyandinformationtechnologytotransportation.Thepurposeistosettletrafficeongestion.guaranteetramcsafety,andraiseefficiencyofutilizationoftramcnetwork.Based011gridtechnology。a110"v

5、elroadWaffleinfrastructurereferredtoa∞alabletrafficgridisproposedtomeettheresourcesharingandcoordinateduserequirementsforintelligent仃af五csystem(ITS)developmentanddeployment.AtimedependentcovariancematrixisdesignedtoquantifySUchatime-varyingcorrelationrelationshipbetweeneachtwoindivi

6、duallinks.Thismethodisintroducedinordertosamplingdataandreducingtheburdenofcalculationsystem,Theauthorsintegratetrafficdensityandantcolonyalgorithmtogetherandapplythemtopathguidancesystem.Real-timeresponsetimeofthissy’stembeeffectivelylimitedinascopewhichmaytolerate.ne11删algorithmma

7、k器thesystem’sspeedofresponseandtheprecisiontoachieveabalanceInthispaper,weconcentrateonsomespecificportionsofPGS:datasampling,improvementofmethodforfilterandanalysis,improvingonpathsearchalgorithm,improvementanddesignforadministrationmechanismofgIidref沁m'ce.Someconventionalalgorithm

8、s{ll-eimproved.Espe

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