基于交通诱导子区的城市分层分区路径规划

发布时间：2017-05-16 15:09

  本文关键词：基于交通诱导子区的城市分层分区路径规划，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国城市化建设进程的加快,居民汽车保有量大幅上升,交通问题逐渐成为制约经济发展、影响社会民生的重要问题。路径规划技术作为交通诱导系统的核心,成为解决城市交通问题的重要手段。本文以城市路网本身就存在层次特性为出发点,提出将城市路网划分为若干个交通诱导子区的思路与方法,基于交通诱导子区展开路径规划相关研究。主要研究工作如下：(1)提出路网交通诱导子区划分的一般方法与分层分区路网的存储方式。首先,在分析交通诱导子区性质、划分影响因素基础上,提出道路拥挤度α、动态道路等级划分影响因子τ等关键指标的模型,设计了静态、动态交通诱导子区的划分步骤；其次,研究分层分区路网的存储方法,在Arc-Node模型下利用邻接矩阵与节点信息集合相结合的方式存储路网信息与分层分区特性,为路径诱导算法的实施奠定基础。(2)基于交通诱导子区划分形成的分层分区路网,提出一种改进的分层分区路径规划算法。分析常用路径规划算法原理,针对现有分层算法存在的问题与不足,设计IHP算法。利用Dijkstra算法与双向搜索策略相结合的方式降低层次切换的复杂度,引入“虚拟层”解决分层算法可能“绕远路”的问题,并结合实际路网,验证了算法的优良性能及实用价值。(3)针对路网的动态特性,以DTW模型表示动态路权,基于Dijkstra算法进行改进,提出一种动态分层分区路径规划算法。分析FIFO原则的适用性,在这一原则下提出DTW模型并改进动态路径规划算法。结合分层分区路网的特点,设计了基于历史数据的初始规划与实时数据滚动规划相结合的DIHP算法。结合简化实例,验证了算法的合理性以及对突发拥堵具有的应对能力。
【关键词】：交通诱导子区 分层分区 路径规划 历史数据 实时数据 动态路权
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-8
• ABSTRACT8-12
• 1 绪论12-24
• 1.1 论文研究的背景与意义12-15
• 1.1.1 背景12-14
• 1.1.2 意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 交通诱导系统15-16
• 1.2.2 交通小区与交通诱导子区16-17
• 1.2.3 交通路径规划算法17-18
• 1.3 本文的研究内容18-24
• 1.3.1 研究内容与技术路线18-19
• 1.3.2 创新点与技术难点19-20
• 1.3.3 本文内容安排20-24
• 2 城市交通诱导子区的划分与路网存储24-44
• 2.1 引言24-25
• 2.2 交通诱导子区概述与划分影响因素分析25-29
• 2.2.1 交通诱导子区概述25-27
• 2.2.2 交通诱导子区划分的影响因素27-29
• 2.3 交通诱导子区的划分方法与步骤29-38
• 2.3.1 交通诱导子区划分的关键指标29-36
• 2.3.2 交通诱导子区划分步骤36-37
• 2.3.3 交通诱导子区划分周期37-38
• 2.4 分层分区路网的存储与表达38-42
• 2.4.1 路网的表达存储方法38-40
• 2.4.2 分层分区路网的表达与存储40-42
• 2.5 本章小结42-44
• 3 基于交通诱导子区的分层分区路径规划44-62
• 3.1 引言44-45
• 3.2 局部路径规划算法的选取45-47
• 3.3 现有分层算法的分析47-50
• 3.3.1 分层分区特性对路径选择的影响47-48
• 3.3.2 现有分层算法分析48-50
• 3.4 改进的分层分区路径规划算法50-56
• 3.4.1 IHP算法原理50-51
• 3.4.2 算法设计与算法实现51-54
• 3.4.3 算法特点剖析54-56
• 3.5 实例分析56-61
• 3.5.1 试验对象与环境56-58
• 3.5.2 算法直观分析58-59
• 3.5.3 算法性能分析59-61
• 3.6 本章小结61-62
• 4 实时动态分层分区路径规划62-84
• 4.1 引言62-63
• 4.2 FIFO原则下的动态路径规划63-72
• 4.2.1 路径规划的FIFO原则63-65
• 4.2.2 动态时间路权的计算65-68
• 4.2.3 改进的动态路径规划算法68-72
• 4.3 动态分层分区路径规划算法72-78
• 4.3.1 分层分区算法动态化原理72-73
• 4.3.2 DIHP算法设计与实现73-76
• 4.3.3 算法关键策略剖析76-78
• 4.4 实例分析78-82
• 4.4.1 试验对象选取与验证简化78-80
• 4.4.2 试验结果分析80-82
• 4.5 本章小结82-84
• 5 总结与展望84-88
• 5.1 工作总结84-85
• 5.2 研究展望85-88
• 参考文献88-92
• 附录92
• 附录1：作者简介92
• 附录2：作者在攻读硕士期间的主要成果92
• 附录3：作者攻读硕士期间参加的科研项目92

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本文编号：371166