融合城市路网数据模型的路径规划方案研究

发布时间：2017-04-11 07:19

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【摘要】：为了配合高速的城市生活,效率成为交通运输的最高追求,但我国的城市交通设施的建设速度与我国交通运输的现实需要之间存在巨大落差,从而导致城市道路拥挤问题日益严重,道路拥堵不仅会造成出行效率低下,同时会造成汽车燃料等相关资源一定程度的浪费,这也意味着出行成本的提高,因此,分析研究城市道路相关交通数据,寻找最优出行路径已经成为目前城市路径规划方面研究的重点。本论文以寻找耗时最短出行路径为研究目标,以北京市1600辆出租车2012年11月的历史GPS轨迹数据为基础进行研究。利用栅格法对北京市电子地图进行抽象化处理,通过对历史轨迹数据进行科学合理的处理和分析,挖掘城市路段的走行时间分布模式及路段的拥堵度,并在此基础上构建城市路网数据模型(Urban Road Network Model,后文简称URDM模型),并将城市路网数据模型分别与经典蚁群算法和经典Dijkstra算法进行结合,用以寻找综合出租车司机路径选择经验的耗时最短出行路径,并将所得结果与经典蚁群算法和经典Dijkstra算法进行比较,实验结果表明,融合城市路网数据模型的蚁群算法相比经典蚁群算法在走行时间方面平均提高了62.61%,在出行花费方面平均降低了37.14%,融合城市路网数据模型的Dijkstra算法相比经典Dijkstra算法在走行时间方面平均提高了41.75%,在出行花费方面平均降低了21.58%。
【关键词】：城市路网数据模型 栅格法 蚁群算法 Dijkstra算法
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 国内外路径规划研究的主流与方向11
• 1.2.2 国内外路径规划主流算法的研究现状11-13
• 1.3 论文的组织结构13-16
• 1.3.1 论文的研究目标及意义13
• 1.3.2 论文的主要研究内容13-14
• 1.3.3 论文的技术路线14
• 1.3.4 论文的各章节内容安排14-16
• 第2章 经典路径规划算法研究16-23
• 2.1 经典蚁群算法研究16-19
• 2.1.1 蚁群算法基本原理16-18
• 2.1.2 蚁群算法数学模型18
• 2.1.3 蚁群算法优缺点18-19
• 2.1.4 本论文优化方案19
• 2.2 经典Dijkstra算法研究19-22
• 2.2.1 Dijkstra算法基本原理19-20
• 2.2.2 Dijkstra算法思想20-21
• 2.2.3 Dijkstra算法优缺点21
• 2.2.4 本论文优化方案21-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 城市路网数据模型研究23-36
• 3.1 出租车历史数据处理23-25
• 3.2 城市地图栅格图的建立25-29
• 3.2.1 栅格范围及栅格粒度的确定26-27
• 3.2.2 出租车轨迹数据分割及其与栅格图的映射27-29
• 3.3 城市路段拥堵级别划分29-31
• 3.4 城市路段走行时间分布模型31-33
• 3.4.1 路段走行时间及出行时刻划分32
• 3.4.2 路段走行时间分布模式分析32-33
• 3.5 城市路网数据模型构建33-35
• 3.6 本章小结35-36
• 第4章 路径选择算法与URDM模型结合方案的研究36-41
• 4.1 URDM-蚁群算法研究36-38
• 4.1.1 优化算法的目标36-37
• 4.1.2 优化算法的思路37
• 4.1.3 优化算法的实现37-38
• 4.2 URDM-Dijkstra算法的研究38-40
• 4.2.1 优化算法的目标38-39
• 4.2.2 优化算法的思路39
• 4.2.3 优化算法的实现39-40
• 4.3 本章小结40-41
• 第5章 实验过程及结果分析41-56
• 5.1 实验过程分析41-46
• 5.1.1 实验数据准备41
• 5.1.2 城市路网数据模型建立41-46
• 5.2 URDM-蚁群算法路径选择结果分析46-50
• 5.3 URDM-Dijkstra算法路径选择结果分析50-55
• 5.4 本章小结55-56
• 第6章 总结与展望56-58
• 6.1 总结56
• 6.2 展望56-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-63
• 攻读硕士学位期间发表的论文63

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本文编号：298619