探析停车诱导系统最优路径算法研究及其仿真平台构建

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1、分类号：10710—20040509滚害太海硕士学位论文停车诱导系统最优路径算法研究及其仿真平台构建导师姓名职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位付立家巨永锋教授答辩委员会主席学位论文评阅人汪贵平武自芳刘注长安大学硕士学位论文摘要目前国内各大中城市停车供需矛盾日益突出，而停车诱导系统是解决停车问题的一种有效途径。停车诱导系统是智能交通系统(ITS)的重要组成部分，是应用车辆自主定位技术、地理信息系统与数据库技术、计算机技术、多媒体技术和现代通信技术的综合系统。本文首先分析了大城市建设停车诱导系统的必要性与可

2、行性，介绍了国内外当前所使用的停车诱导系统的特点。本文主要研究内容是为停车诱导系统设计最优路径算法及其仿真，在对基于经典Dijkstra算法的最优路径算法分析的基础上，着重对最优路径算法搜索区域确定，路段权值确定方法进行了探讨，在此基础上，提出了停车诱导最优路径算法，并论述了该算法的实现过程。本文设计了一个实验用途的停车诱导仿真系统，采用地理信息系统的集成二次开发方式，利用MapInfo公司的MapX控件，以可视化开发工具vC++为平台，开发了停车路径诱导仿真系统，并在该系统中部分实现最优路径算法。仿真结果表

3、明，本文设计的算法在停车诱导系统中是可行和实用的，为解决停车供需矛盾的问题做出了积极有益探索。关键词：停车诱导系统，Dijkstra算法，数字地图，组件GIS，MapX长安大学硕士学位论文AbstractThecontraventionofvehicleparkingbetweensupplyanddemandbecomesmoreandmoreconspicuousandseriousinsomemajorcitiesofChinaduringtheseyears，whileParkingGuidanceS

4、ystem(PGS)offersalleffectivesolutiontosolvethisissue．TheSystemisanimportantcomponentofITS(IntelligentTransportationSystem)．TheSystemistheintegratedsystemofapplyingvehicleautomaticlocationtechnology,GIS(GeographicInformationSystem)，databasetechnology,compute

5、rtechnology,multimediatechnologyandcontemporarycommunicationstechnology．Inthispaper，thenecessityandfeasibilitytobuildtheParkingGuidanceSystemarepointedoutfirst．Theadvantagesanddisadvantagesofthepresentparkingguidancesystemathomeandabroadalealsointroduced．Th

6、emainsubjectinthisarticleistodesignandrealizeanoptimalpathalgorithminaParkingGuidanceSystem(PGS)．OnthebasicofstudyingclassicalDijkstraalgorithm，thealgorithmisimprovedindeterminingroadweightandsearchingarea，thentheoptimalpathalgorithmadoptedbyaPGSisobtained．

7、Thearticlealsotellshowtodesignandmakeasimulatedsystem．ItintroducesthedevelopmentofthewholesystemusingVC++object-orientedprogramasdesigningplatform，MapInfo／MapXasdevelopmentt001．Inaddition，itexplainshowtodesignasimulatedPGSandrealizepartlythealgorithminthePG

8、S．Simulationresultsshowthatthealgorithmisnotonlyfeasiblebutalsopractical．Anda900ddevelopmentforsolvingtheparkingcontraventionbetweensupplyanddemandisdone．Keywords：ParkingGuidanceSystem(PGS)，DijkstraAlg