探索城市交通流诱导系统动态路阻函数及最优路径算法研究

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1、分类号：U4910710—20050651漾步太浑硕士学位论文⋯JUllll[IJ[1lfllr[!llltrll!lllr㈣㈣㈣Y1527015城市交通流诱导系统动态路阻函数及最优路径算法研究王荣彦导师姓名职称申请学位级别苏诗琳副教授硕士学科专业名称交通信息工程及控制论文提交日期2008年5月24日论文答辩日期2008年5月29日学位授予单位长安大学答辩委员会主席学位论文评阅人巨永锋贺昱曜赵忠杰摘要智能交通系统(ITS)以当代科学技术的发展进步为基础，旨在将先进的计算机技术、通信技术、数据库技术、人工智能等运用于交通运输中，以解决交通拥挤、保证交通安全、提高交通网络使用效率。I

2、TS涉及到交通运输的很多领域，路径诱导系统是其中的一个重要应用，也是目前国内ITS的开发应用热点之一。本文就是在这样的背景下产生的，并针对路径诱导系统的核心部分：路径优化方法进行了研究。文章内容主要包括以下两个部分：路径诱导系统的动态路阻函数研究以及最优路径算法的研究。第一部分：动态路阻函数是路径选择的依据，它的确定是整个系统工作的基础。本文分析了国内外几种常用的路阻函数模型，并对它们各自的优缺点进行了比较；提出基于集散波理论的交叉口车辆排队模型，并在此基础上给出一种计算动态路段行驶时间的路阻函数，最后结合城市混合交通流的特点对路阻函数中的交通参数进行了修正。第二部分：最优路径算

3、法是系统求解最优路径的关键，算法的选择关系到整个系统的实时性和有效性。本文对几种常用的最优路径求解算法进行了比较和分析后，选择采用遗传算法来求解路网的最短路径；并从编码方式和交叉算子方面对基本遗传算法进行了改进，提出了一种基于权重交叉算子的遗传算法。最后根据交通诱导的需求给出一种用于实时交通流诱导的设计方案，并运用改进后的遗传算法实现了最优路径的求解，从而得出该算法具有一定的优越性和可行性。关键词：集散波理论，动态路段行驶时间函数，动态路径诱导，遗传算法AbstractIntelligentTransportationSystem(ITS)isbasedonthemodemadv

4、ancedscienceandtechnology,anditistheapplicationofcomputertechnology,communicationtechnology,databasetechnologyandartificialintelligencetotransportation．Itaimstosettletrafficcongestion，guaranteetrafficsafety,andraiseefficiencyofutilizationoftrafficnetwork．ITScoversawiderangeoftransportationsys

5、tems，inwhichRoutingGuidanceSystemisanimportantapplicationandoneofhotspotsofdomesticITSdevelopmentandapplicationatpresent．Thispaperisbasedontheabove—mentionedsituationsandaimsattheroutingoptimizationmethod’sresearch，whichisthehardcoreoftheroutingguidancesystem．Itiscomposedoftwoparts：Theresearc

6、honthedynamiclinkimpedancefunctionsandroutingoptimizestechniquesofRoutingGuidanceSystem．Firstpart：TheRoutingSelectionisbasedonthedynamiclinkimpedancefunctions，whichistheoverallsystem’Sworkfoundation．AfteranalysisandcomparisonismadetOsomedynamiclinkimpedancefunctionsusedinabroadaswellasinourco

7、untry,wepointouttheiradvantagesanddisadvantages，andbringforwardanewmodelwhichisbased011theprincipleofdistributingwaveinthetrafficflow．Thismodelisusedtocalculatethecostoftheroad．Attheend，accordingtotherealisticsituationofcitytrafficsomeamendsa