车辆拥堵状态下的最优路径规划建模研究

发布时间：2017-09-26 21:18

  本文关键词：车辆拥堵状态下的最优路径规划建模研究

  更多相关文章： 拥堵状态 最优路径 路径挖掘 自调整

【摘要】：研究车辆路径规划建模问题,在对拥堵的路线进行车辆调度的过程中,多是在假设每条路径的复杂程度相对固定的前提下,计算权值结果较小的路径将会被频繁挖掘,一旦复杂程度不同,固定权值方法会造成路线挖掘过程误差较大,造成选取效率降低,耗时严重。提出采用自调整粒子群算法的路径拥堵状态下最优车辆路径挖掘方法。在车辆拥堵区域将车辆看作粒子,对车辆的人拥挤程度进行度量,在多种约束性建立多权值衡量挖掘模型,通过实时调整参与挖掘的车辆的数目,降低最优路径挖掘算法的复杂程度,缩短了挖掘耗时,提高了挖掘的精确度。实验结果表明,利用改进算法能够有效降低挖掘的复杂程度,缩短了车辆行驶的时间。
【作者单位】： 长春工业大学人文信息学院;
【关键词】： 拥堵状态 最优路径 路径挖掘 自调整
【分类号】：U495
【正文快照】： 1引言车辆路径规划是车辆智能化与数据挖掘相结合的重要组成部分[1]。智能化车辆具有感知环境的能力,车辆在拥堵状态下对行驶路径的合理挖掘能够使车辆从起点安全、快速的行驶到终点,且行程最短[2]。因此,路径拥堵状态下的最优车辆路径挖掘方法具有重要的现实意义,成为当前一，

本文编号：925771