"人工智能-机器学习-智能交通中动态路径诱导系统的建模与优化算法的研究"
智能交通系统是集信息、通信、控制及网络等技术于一体的综合研究学科,可以提供全方位、实时、准确以及高效的服务信息。其中,动态路径诱导系统(Dynamic Route Guidance System,DRGS)是智能交通系统的一个重要分支,利用计算机、通信等现代技术,为出行者提供实时交通信息以及最优路径。
路径选择模型是动态路径诱导系统的关键技术之一。本文构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型,从费用、时间角度出发,分析了道路畅通和拥挤的情形下路阻的产生方式,并构建了基于时间最短的目标函数和基于费用最低的路径选择模型。 采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重,而权重系数可依据出行者需要或喜好设定。
路径优化算法是动态路径诱导系统的另一个关键技术。本文提出了实时环境下基于混合的动态路径优化算法,该算法是在广义自适应A*算法的基础上,结合剪枝算法,同时引入PSO局部最优及全局最优智能存储、模糊时间窗等优化策略。剪枝算法以当前局部最优为阈值,从而有效控制阈值的大小,避免阈值过大或过小的结果;模糊时间窗约束算法优化时间以及控制仿真时间,从而使算法更好的适应系统的实时性。
本文对动态路径诱导系统的建模和优化算法进行了研究,提出了实时环境下基于多目标的路径选择模型和基于混合的动态路径优化算法,并进行了仿真实验,验证了模型和算法的实用价值。本文的研究结果对智能交通系统的发展和应用具有重要的参考价值。
知识点:
1. 智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS):智能交通系统是集信息、通信、控制及网络等技术于一体的综合研究学科,可以提供全方位、实时、准确以及高效的服务信息。
2. 动态路径诱导系统(Dynamic Route Guidance System,DRGS):动态路径诱导系统是智能交通系统的一个重要分支,利用计算机、通信等现代技术,为出行者提供实时交通信息以及最优路径。
3. 路径选择模型:路径选择模型是动态路径诱导系统的关键技术之一,本文构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型,从费用、时间角度出发,分析了道路畅通和拥挤的情形下路阻的产生方式,并构建了基于时间最短的目标函数和基于费用最低的路径选择模型。
4. 路径优化算法:路径优化算法是动态路径诱导系统的另一个关键技术,本文提出了实时环境下基于混合的动态路径优化算法,该算法是在广义自适应A*算法的基础上,结合剪枝算法,同时引入PSO局部最优及全局最优智能存储、模糊时间窗等优化策略。
5. 广义自适应A*算法:广义自适应A*算法是一种常用的路径优化算法,本文在其基础上,结合剪枝算法,同时引入PSO局部最优及全局最优智能存储、模糊时间窗等优化策略,以提高算法的实时性和效率。
6. PSO算法:PSO算法是一种常用的优化算法,本文将其与剪枝算法结合,用于 pathogens 优化时间以及控制仿真时间,从而使算法更好的适应系统的实时性。
7. 模糊时间窗约束算法:模糊时间窗约束算法是一种常用的优化算法,本文用于优化时间以及控制仿真时间,从而使算法更好的适应系统的实时性。
8. 动态路径优化算法:动态路径优化算法是本文提出的基于混合的动态路径优化算法,该算法是在广义自适应A*算法的基础上,结合剪枝算法,同时引入PSO局部最优及全局最优智能存储、模糊时间窗等优化策略。