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《交通系統(tǒng)中最優(yōu)路徑選擇算法的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、首都師范大學(xué)碩士學(xué)位論文交通系統(tǒng)中最優(yōu)路徑選擇算法的研究摘要近年來，智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystem，ITS)越來越受到人們的重視，它在當(dāng)代科學(xué)技術(shù)充分發(fā)展的背景下產(chǎn)生，旨在將先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)等運(yùn)用于交通運(yùn)輸中，以解決交通擁擠、保證交通安全、提高交通網(wǎng)絡(luò)使用效率等問題。智能交通涉及到交通領(lǐng)域的多個(gè)方面。最優(yōu)路徑的選擇就是其中的一個(gè)重要應(yīng)用。出行者在出行之前，感興趣的是從起點(diǎn)到終點(diǎn)如何找到一條最優(yōu)路徑。傳統(tǒng)的最優(yōu)路徑算法以Dijkstra算法為代表。
2、這些算法均屬于貪心算法，存在典型的局部最小問題，是一種靜態(tài)的局部最優(yōu)算法。當(dāng)前的實(shí)際交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，算法需要提前將整個(gè)交通數(shù)據(jù)導(dǎo)入才能進(jìn)行路徑的選擇。這樣顯然不能反映出交通中不斷變化的道路實(shí)際情況對交通路徑選擇的影響。蟻群算法是一種新興的模擬仿生算法，算法具有模擬生物界群體覓食的能力，并且能夠在實(shí)際的路徑搜索過程中對外界的影響做出動(dòng)態(tài)的響應(yīng)，因而在交通最優(yōu)路徑選擇中具有極大的可行性與適應(yīng)性。論文綜合分析了當(dāng)前道路交通中在路徑選擇方面存在的問題，介紹了道路交通數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)表示方式與存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)；討論研究了當(dāng)前路徑選擇的幾種經(jīng)典
3、的算法，分別研究了Dijkstra算法、Floyd算法、A}算法。從算法的基本思想、算法過程、具體實(shí)現(xiàn)以及算法分析等方面探討了算法的優(yōu)缺點(diǎn)。在以上幾種經(jīng)典最優(yōu)路徑算法的基礎(chǔ)上結(jié)合螞蟻覓食行為引入新的算法一蟻群算法(AntColonyAlgorithm，ACA)。并進(jìn)一步研究了蟻群算法的基本原理和在交通最優(yōu)路徑選擇中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)過程。通過實(shí)驗(yàn)確定最佳的蟻群算法參數(shù)組合，并與經(jīng)典的最優(yōu)路徑算法進(jìn)行了數(shù)據(jù)仿真對比。論文研究、確定在交通數(shù)據(jù)量較大、道路交通復(fù)雜的情況下，采用蟻群算法進(jìn)行最優(yōu)路徑選擇能極大地發(fā)揮仿生算法的全局搜索優(yōu)勢，提
4、高路徑選擇的效率，降低路徑選擇所帶來的時(shí)問耗費(fèi)，并且能夠有利于實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的最優(yōu)路徑選擇過程。關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)，交通路網(wǎng)，最優(yōu)路徑，有向賦權(quán)圖，蟻群算法首都師范大學(xué)碩士學(xué)位論文交通系統(tǒng)中最優(yōu)路徑選擇算法的研究ABSTRACTInrecentyears,IntelligentTransportationSystem(ITS)hasbeenpaidmoreandmoreattention．Itwasgivenbirthtointhebackgroundofcontemporaryscienceandtechnologyfullyd
5、evelopedwhichseekstointroduceadvancedcompmertechnology,communicationtechnology,databasetechnologyandArtificalIntelligencetotranspotationsoastosolvethetrafficcongestion,e帕Lsurethesafetyandimprovetheusingrateoftrafficnetwork．ITSinvolvesmanyaspectsoftrafficfield．Andint
6、heseaspects，oneimportantapplicationisthechoosingoftheoptimalpath．Beforestartingoff,theuseI'Saleinterestedinhowtofindanoptimalpathfromthestartpointtoendpoint．ThetraditionaloptimalalgorithmswererepresentedbyDijkstraalgorithin．Theseareallgreedywhicharestaticlocaloptima
7、lalgorithmandhavetypicallocaloptimizationproblem．Atpresent，thescaleofrealtrafficdataishuge．Anditshouldbeloadedinadvanceofalgorithmcarriedoutintothepathchosen．Obviously,thiscannotrefiecttheactualcontinuoussituationoftrafficonpathchosen．AntColonyAlgorithmisanewbionics
8、imulationalgorithm．Ithasthecapibilityinsimulatingcolonycooperationandfindingashortestpathfromnesttofood，whichcouldresponddynamicallytoexte
