智能化交通路径优化算法的设计与实现
本文关键词:智能化交通路径优化算法的设计与实现
更多相关文章: 智能交通 最优路径 Dijkstra算法 算法改进 层次分析
【摘要】:近些年以来,随着社会经济的快速发展,城市机动化发展也得到不断推进,世界各大中城市的交通发展逐渐呈现出道路拥挤、交通阻塞以及环境污染等方面的问题,由此引发的交通事故以及环境污染等在很大程度上抑制了城市经济的可持续发展,也影响了城市居民生活的质量。从目前的情况来看,交通发展问题已然成为了包括我国在内的各国政府需要解决的重要难题之一。先进的交通管理系统是智能交通的一部分,因此,城市交通智能管理系统是利用先进的信号检测手段获取交通状况信息,通过有效的交通控制构架形成有效的交通控制方案,以多种信息传递方式,使交通控制设备或管理人员以及道路的使用者获得及时的道路信息和交通管理方案,最大限度的发挥交通系统的运输和管理效率的管理系统。本文主要开展智能化交通路径优化算法设计与实现方面的研究。一方面,本课题在阐述智能化交通发展背景的基础之上,分析开展智能化交通路径优化算法研究的主要意义,并有针对性的搜集整理国内外在智能化交通发展方面的实际,分析本课题所涉及的智能化交通路径优化理论,阐述Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等路径优化算法,并对图论进行了阐述,构建本课题研究的理论基础。另一方面,本课题还结合层次分析法对Dijkstra算法进行了优化改进,结合层次分析法对交通道路的安全性指标等进行考虑,并在交通道路长度因素当中引入拥堵距离因子。构建层次模型数学模型对交通路段的综合权重进行计算,通过综合权重对传统Dijkstra算法中路段长度权值进行替代,综合考虑交通路段的长度、安全性以及拥堵情况等,进而选择最优路径。在此基础之上,本文对智能化交通路径优化算法展开了系统的功能分析,了解系统功能需求,并对系统流程及用例进行分析,绘制系统ER图。进而对系统架构、数据库、初始化参数设置等进行设计,最终进行最优路径算法的实现。本文研究认为,虽然改进之后的Dijkstra算法搜索的最优路径可能不是常规最短路径,甚至相比经典Dijkstra算法搜索的最优路径距离要长,使改进之后的Dijkstra算法搜索的最优路径不是常规距离的最短化,但是,改进之后的Dijkstra算法搜索的最优路径的实际行驶时间却是最短的,这在很大程度上更为符合用户出行的实际需求。
【关键词】:智能交通 最优路径 Dijkstra算法 算法改进 层次分析
【学位授予单位】:南昌大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U495;TP18
【目录】:
- 摘要3-5
- ABSTRACT5-9
- 第一章 引言9-17
- 1.1 选题背景和意义9-11
- 1.2 国内外智能交通系统的现状11-15
- 1.2.1 国外智能交通系统的现状11-12
- 1.2.2 国内智能交通系统的现状12-14
- 1.2.3 智能交通系统主要研究趋势14-15
- 1.3 研究内容15-16
- 1.4 研究方法16-17
- 第二章 理论基础17-24
- 2.1 图论17-20
- 2.1.1 图的概念17-18
- 2.1.2 图的表示18-20
- 2.1.3 图的存储20
- 2.2 路径优化算法20-24
- 2.2.1 Floyd-Warshall算法21-22
- 2.2.2 A*算法22
- 2.2.3 Dijkstra算法22-23
- 2.2.4 Bellman-ford算法23-24
- 第三章 交通路径优化需求分析24-31
- 3.1 功能需求24-25
- 3.1.1 系统层次结构24
- 3.1.2 系统功能结构24-25
- 3.2 系统流程分析25
- 3.3 系统用例分析25-29
- 3.3.1 系统管理员用例分析25-27
- 3.3.2 用户用例分析27-29
- 3.4 系统E-R图29-31
- 3.4.1 交通站点实体属性图29
- 3.4.2 交通路段实体属性图29-30
- 3.4.3 系统管理员实体属性图30
- 3.4.4 实体联系图(E-R图)30-31
- 第四章 交通路径优化算法的设计和实现31-51
- 4.1 系统设计31-43
- 4.1.1 系统架构31
- 4.1.2 数据库设计31-34
- 4.1.3 参数模块设计34-35
- 4.1.4 最优路径算法实现35-43
- 4.2 设计实现43-51
- 4.2.1 制作电子地图43-45
- 4.2.2 开发工具选择45-46
- 4.2.3 实现效果分析46-51
- 第五章 总结与展望51-54
- 5.1 总结51-52
- 5.2 展望52-54
- 致谢54-55
- 参考文献55-57
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,本文编号:634633
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