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基于蚁群算法的交通流诱导及其应用
| 论文题名： | 基于蚁群算法的交通流诱导及其应用 |
| 关键词： | 蚁群算法;交通流诱导;交通信息系统;城市交通信息;最短路径模型;交通诱导;多目标优化;位置相关性;路径规划;交通运输管理系统;单一目标;交通信息服务;交通管理系统;规划和建设;优化路径;用户需求;选择概率;信息技术;现代社会;系统性能 |
| 摘要： | 随着我国经济的飞速发展和现代社会城市化速度越来越快，存在巨大的交通出行需求，人们对城市交通信息的需求越来越高，同时对交通运输在质量、时间和安全方面提出了更高的要求。然而，当前国内道路负荷日益加重，交通拥挤，道路阻塞，正越来越严重地困扰着城市居民的日常生活。城市交通信息系统是将先进的信息技术、数据通讯传输技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。然而现有的交通信息系统的交通诱导都是基于最短路径等单一目标而建设的，这种单一目标已经不足以满足新时代下用户的交通需求，因此本论文通过规划和建设交通信息系统满足新需求。 交通诱导问题的路径规划成为城市交通信息系统的关键问题，而蚁群算法为寻找优化路径提供了一种新颖而高效的方法。本论文在深度挖掘用户需求的情况下提出建立多目标最短路径模型解决交通诱导问题，并提出采用蚁群算法进行多目标优化，其中多目标函数包括最短路径和最短时间，同时针对交通空间数据的位置相关性，对蚁群算法进行了基于探索范围的改进，改进的蚁群算法通过减低备选行驶节点中位置相关性低的节点的选择概率，加快蚂蚁寻求最优解的速度。 城市交通信息系统的目标是为用户提供高效、快捷的行车路线的交通信息服务，包括电子地图显示、路径规划、数学模型、空间属性和实时事件五个部分。本系统基于J2EE的B/S架构，利用MapInfo的Mapxtreme for Java平台进行二次开发，提高了开发效率；同时基于组件式开发模式，通过Web Service和外部系统交互，减低了系统间的耦合度，提高了系统的可维护性和可扩展性；本系统还采用对象池和缓存等技术提高系统性能。 |
| 作者： | 周文 |
| 专业： | 计算机软件与理论 |
| 导师： | 周育人 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华南理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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