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基于路网分层的协同诱导路径搜索算法

发布时间:2018-08-18 14:43
【摘要】:针对交通诱导中的分布式诱导和中心式诱导各自的不足,提出了基于路网分层的协同式诱导算法。首先,根据出行偏好,对路网进行了分层,并对不同形式的路径进行了分析。然后,通过对子区域中路径搜索进行动态搜索限定,提出了基于改进A*的跨层节点确定方法,在此基础上建立了基于改进的跨层路径搜索算法。最后,构建了协同式诱导算法模型,此模型运用中心式诱导完成主干道路网层交通流的诱导,而分布式诱导完成子区域小范围次要路网上的车辆的路径搜索,并对协同搜索算法进行了仿真验证。结果表明:该算法模型相比单一诱导模型计算性能好,平均搜索的效率提高了17.5倍。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of distributed guidance and central guidance in traffic guidance, a collaborative guidance algorithm based on road network stratification is proposed. Firstly, according to the travel preference, the road network is stratified and different kinds of paths are analyzed. Then, by dynamically searching the path search in the sub-region, a cross-layer node determination method based on improved A * is proposed, and then an improved cross-layer path search algorithm is established. Finally, a collaborative guidance algorithm model is constructed, in which the central guidance is used to guide the traffic flow in the main road network, while the distributed guidance is used to complete the vehicle path search in the sub-area of small secondary road network. The collaborative search algorithm is verified by simulation. The results show that the performance of the algorithm is better than that of the single induced model, and the average search efficiency is improved by 17.5 times.
【作者单位】: 公安部交通管理科学研究所;现代城市交通技术江苏高校协同创新中心;
【基金】:公安部技术研究计划项目(2015JSYJB23) 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(2016SJA19)
【分类号】:U495

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本文编号:2189799


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