城市时变网络路径分析方法研究
发布时间：2021-03-21 14:59
随着城市交通拥挤日趋“常态化”,城市交通网络的路段行程时间不再是静态不变的,而是随时间不断变化的。基于静态网络的路径分析结果越来越不符合实际情况。因此对于适合于城市道路时变网络路径分析方法研究具有重要意义和价值。本文对城市道路时变网络进行探讨,构建了城市道路时变网络模型,并在Visual Studio 2010开发环境下,基于ArcGIS Engine开发了路径分析实验系统,对城市道路时变网络下的路径分析进行了实例分析,主要内容和成果如下:（1）从定义、描述以及时变特性方面对时变网络以及城市道路时变网络进行了分析,探讨了城市道路时变网络时变特性的描述方法。（2）城市道路时变网络路径分析方法研究。在将传统网络下最短路径最优性原则推广应用于FIFO网络的基础上,对传统最短路径算法分析总结,并结合城市道路网络路径分析特点,Dijkstra算法相较于Bellman-Ford算法和Floyd算法更适合求解城市交通网络最短路径分析问题;城市道路时变网络路径分析是以路径时耗为依据的,路径分析时必须顾及到转向延误,在比较分析了节点标号算法和弧标号算法的基础上,采用弧标号算法求解顾及转向延误的最短路径问...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2-1 FIFO 弧通行时间曲线图 2-2 非 FIFO 弧通行时间曲线ts1ts2ts3td1td2td3Tci, j(t) = -t + td1ts1ts2ts3td1(td3) td2Tci, j(t)
6图 2-2 非 FIFO 弧通行时间曲线弧特性分析<i,j>，根据非 FIFO 弧的定义，可得对于任意时刻 t、存在时间间< -1 。即弧段<i,j>通行时间分布曲线上至少存在两点(t, ci,j(t))、(1。假设非 FIFO 弧的通行时间曲线如图所示。构造直线 ci,j(t)=-t+分布曲线相切于 B，并交于 A，两点对应的时间分别为 ts1、ts3。，可以得出，虽然出发时间 ts1< ts3，但它们到达节点 y 的时间是 t 取区间(ts1,ts3)内的其它任一时刻，如 ts2(ts1< ts2< ts3)，其通过弧段就是说，在时间区域(ts1,ts3)内任一时刻出发的对象都会晚于 ts3时 FIFO 弧存在的先入后出特性。发现，当节点出发的时刻 t 在时间区域[ts1,ts3]内时，总是等到 ]称时间区域[ts1,ts3]为非 FIFO 弧的等待时域。因此在非 FIFO 弧中ts1ts2ts3td1(td3) td2T
【参考文献】：
期刊论文
[1]顾及转向延误的时间依赖A*最短路径算法[J]. 郑年波,陆锋,李清泉,段滢滢. 测绘学报. 2010(05)
[2]道路转向延迟的动态对偶图模型[J]. 郑年波,陆锋,段滢滢. 中国图象图形学报. 2010(06)
[3]K则最短路径算法效率与精度评估[J]. 高松,陆锋. 中国图象图形学报. 2009(08)
[4]基于弧段标记的交通网络时间最短路径算法[J]. 高松,陆锋. 地球信息科学. 2008(05)
[5]A*算法在矢量地图最优路径搜索中的应用[J]. 刘浩,鲍远律. 计算机仿真. 2008(04)
[6]时间依赖网络路径模型及双层优化智能算法研究[J]. 何瑞春,李引珍. 铁道学报. 2008(01)
[7]一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法[J]. 王亚文,汪西莉,曹菡,李建元. 计算机应用研究. 2007(07)
[8]道路网络模型研究综述[J]. 朱庆,李渊. 武汉大学学报(信息科学版). 2007(06)
[9]含结点等待费用的离散时变最短路径[J]. 杨烜会,刘震宇. 系统工程理论与实践. 2007(01)
[10]车辆导航系统最优路径规划研究[J]. 孙世博,冯勇,郑剑飞. 自动化技术与应用. 2006(09)
博士论文
[1]面向动态导航的实时交通信息服务研究[D]. 宋莺.武汉大学 2011
[2]时变网络环境下车辆调度问题研究[D]. 李妍峰.西南交通大学 2008
[3]基于GIS的最优路径算法研究与实现[D]. 王海梅.南京理工大学 2008
[4]时变、随机网络最优路径算法及其应用研究[D]. 谭国真.大连理工大学 2002
硕士论文
[1]基于城市路网的最优路径规划算法研究[D]. 邱洋洋.燕山大学 2015
[2]时间限制下动态路网路径规划算法的研究与实现[D]. 程思敏.中国科学技术大学 2015
[3]基于实时路况的交通拥堵时空聚类分析[D]. 刘瑶杰.首都师范大学 2014
[4]GIS中时变最短路径理论及算法研究[D]. 王福.南京理工大学 2010
[5]基于道路交通网络的多约束最优路径算法研究[D]. 廖建军.南京理工大学 2009
[6]动态网络中最优路径问题的改进蚁群算法[D]. 曾欢彦.暨南大学 2007
[7]城市道路网络最短路径的统计学特征及实用算法研究[D]. 孙健鹤.华东师范大学 2006
[8]动态网络车辆路径问题研究[D]. 肖增敏.西南交通大学 2005
[9]交通网络中最短路径算法的研究[D]. 戴文舟.重庆大学 2004
[10]地理信息系统中路径分析系统的设计与实现[D]. 司功闪.国防科学技术大学 2003
本文编号：3093065
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
图 2-1 FIFO 弧通行时间曲线图 2-2 非 FIFO 弧通行时间曲线ts1ts2ts3td1td2td3Tci, j(t) = -t + td1ts1ts2ts3td1(td3) td2Tci, j(t)
6图 2-2 非 FIFO 弧通行时间曲线弧特性分析<i,j>，根据非 FIFO 弧的定义，可得对于任意时刻 t、存在时间间< -1 。即弧段<i,j>通行时间分布曲线上至少存在两点(t, ci,j(t))、(1。假设非 FIFO 弧的通行时间曲线如图所示。构造直线 ci,j(t)=-t+分布曲线相切于 B，并交于 A，两点对应的时间分别为 ts1、ts3。，可以得出，虽然出发时间 ts1< ts3，但它们到达节点 y 的时间是 t 取区间(ts1,ts3)内的其它任一时刻，如 ts2(ts1< ts2< ts3)，其通过弧段就是说，在时间区域(ts1,ts3)内任一时刻出发的对象都会晚于 ts3时 FIFO 弧存在的先入后出特性。发现，当节点出发的时刻 t 在时间区域[ts1,ts3]内时，总是等到 ]称时间区域[ts1,ts3]为非 FIFO 弧的等待时域。因此在非 FIFO 弧中ts1ts2ts3td1(td3) td2T
【参考文献】：
期刊论文
[1]顾及转向延误的时间依赖A*最短路径算法[J]. 郑年波,陆锋,李清泉,段滢滢. 测绘学报. 2010(05)
[2]道路转向延迟的动态对偶图模型[J]. 郑年波,陆锋,段滢滢. 中国图象图形学报. 2010(06)
[3]K则最短路径算法效率与精度评估[J]. 高松,陆锋. 中国图象图形学报. 2009(08)
[4]基于弧段标记的交通网络时间最短路径算法[J]. 高松,陆锋. 地球信息科学. 2008(05)
[5]A*算法在矢量地图最优路径搜索中的应用[J]. 刘浩,鲍远律. 计算机仿真. 2008(04)
[6]时间依赖网络路径模型及双层优化智能算法研究[J]. 何瑞春,李引珍. 铁道学报. 2008(01)
[7]一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法[J]. 王亚文,汪西莉,曹菡,李建元. 计算机应用研究. 2007(07)
[8]道路网络模型研究综述[J]. 朱庆,李渊. 武汉大学学报(信息科学版). 2007(06)
[9]含结点等待费用的离散时变最短路径[J]. 杨烜会,刘震宇. 系统工程理论与实践. 2007(01)
[10]车辆导航系统最优路径规划研究[J]. 孙世博,冯勇,郑剑飞. 自动化技术与应用. 2006(09)
博士论文
[1]面向动态导航的实时交通信息服务研究[D]. 宋莺.武汉大学 2011
[2]时变网络环境下车辆调度问题研究[D]. 李妍峰.西南交通大学 2008
[3]基于GIS的最优路径算法研究与实现[D]. 王海梅.南京理工大学 2008
[4]时变、随机网络最优路径算法及其应用研究[D]. 谭国真.大连理工大学 2002
硕士论文
[1]基于城市路网的最优路径规划算法研究[D]. 邱洋洋.燕山大学 2015
[2]时间限制下动态路网路径规划算法的研究与实现[D]. 程思敏.中国科学技术大学 2015
[3]基于实时路况的交通拥堵时空聚类分析[D]. 刘瑶杰.首都师范大学 2014
[4]GIS中时变最短路径理论及算法研究[D]. 王福.南京理工大学 2010
[5]基于道路交通网络的多约束最优路径算法研究[D]. 廖建军.南京理工大学 2009
[6]动态网络中最优路径问题的改进蚁群算法[D]. 曾欢彦.暨南大学 2007
[7]城市道路网络最短路径的统计学特征及实用算法研究[D]. 孙健鹤.华东师范大学 2006
[8]动态网络车辆路径问题研究[D]. 肖增敏.西南交通大学 2005
[9]交通网络中最短路径算法的研究[D]. 戴文舟.重庆大学 2004
[10]地理信息系统中路径分析系统的设计与实现[D]. 司功闪.国防科学技术大学 2003
本文编号：3093065
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