基于云計(jì)算的智能交通系統(tǒng)

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3、他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過。的研巧成果，也不包含為獲得南京郵電大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。本人學(xué)位論文及涉及相關(guān)資料若有不實(shí)一，愿意承擔(dān)切相關(guān)的法律責(zé)任。’狐－；場(chǎng)１５研究生簽名謂疏日期；４南京郵電大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人授權(quán)南京郵電大學(xué)可Ｗ保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子文檔；允許論文被查閱和借閱；可；可Ｗ將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索Ｗ采用影印、縮印或掃描

4、等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。本文電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。論文的公布（包括刊登）授權(quán)南京郵電大學(xué)研究生院辦理。涉密學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書。：：研究生簽名；導(dǎo)師簽名；人了日期產(chǎn)IntelligentTransportationSystemBasedOnCloudComputingThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByBoweiTa

5、ngSupervisor:Prof.XunyiRenMarch2015摘要隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化的加速，我國大中城市交通情況面臨著日益嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，交通擁堵耗費(fèi)了人們大量的寶貴時(shí)間，緊張的交通環(huán)境也導(dǎo)致交通事故的頻發(fā)，對(duì)城市居民造成了負(fù)面影響。為了緩解日益加重的交通狀況的惡化，人們開始研究適用于城市道路的智能交通系統(tǒng)，在這一旨在緩解交通壓力的智能交通系統(tǒng)中，引導(dǎo)車輛選擇合適道路的路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)是重中之重，其算法的選擇對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的性能、可行性和時(shí)效性都是決定性的，所以本文旨在對(duì)路徑誘導(dǎo)算法進(jìn)行更進(jìn)一步的研究來滿足交通行為

6、的需求。在設(shè)計(jì)符合要求的路徑誘導(dǎo)算法時(shí)，必須考慮到交通問題中數(shù)據(jù)的海量性，尤其是在大中城市，無論是城市中道路的規(guī)模、道路復(fù)雜程度還是車輛數(shù)量的與日俱增，這些影響條件和動(dòng)態(tài)變化的因素也是課題的難點(diǎn)，對(duì)研究提出了更高的要求。目前人們借助于云計(jì)算技術(shù)來解決大規(guī)模問題已經(jīng)相當(dāng)普遍，為了讓本文研究的算法性能可以滿足客觀的要求，并且與傳統(tǒng)的算法相比具有更高的系統(tǒng)性能和運(yùn)行效率，本文選擇通過云計(jì)算平臺(tái)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，對(duì)大規(guī)模的海量數(shù)據(jù)計(jì)算進(jìn)行并行化操作，最終設(shè)計(jì)出基于云計(jì)算的改進(jìn)蟻群算法，并移植到交通環(huán)境的運(yùn)用中。本課題的研究主要

7、包含以下幾個(gè)方面：（1）了解并行化計(jì)算的特點(diǎn)和發(fā)展歷程，學(xué)習(xí)云計(jì)算的基本概念和框架，對(duì)其核心部分的工作進(jìn)行研究。包括Google云計(jì)算的三大核心技術(shù)（GFS、MapReduce、BigTable），Hadoop平臺(tái)的核心技術(shù)（HDFS、HBase），為本文的算法并行化設(shè)計(jì)奠定理論基礎(chǔ)。（2）在算法研究方面，從傳統(tǒng)的最短路徑算法入手研究，并分析當(dāng)前學(xué)術(shù)領(lǐng)域和實(shí)際應(yīng)用中使用最廣泛的最短路徑算法的優(yōu)缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上改進(jìn)了基本蟻群算法，對(duì)其并行化設(shè)計(jì)進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)在Hadoop平臺(tái)上的運(yùn)行。（3）采用交通仿真軟件對(duì)交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)

8、行處理，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。將交通網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象化，建立面向蟻群算法相關(guān)模型，最后在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的蟻群算法基于Hadoop平臺(tái)的并行化操作。（4）實(shí)驗(yàn)階段在Hadoop云計(jì)算平臺(tái)上，對(duì)蟻群算法的并行化改進(jìn)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明改進(jìn)算法相比較傳統(tǒng)的算法性能有所提高。關(guān)鍵詞：路徑誘導(dǎo)算法，云計(jì)算，Hadoo