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城市动态路径诱导系统框架及最优路径选择算法研究
| 论文题名： | 城市动态路径诱导系统框架及最优路径选择算法研究 |
| 关键词： | 智能运输;路径诱导;路径选择算法;遗传算法;交通信息;最优路径;城市交通 |
| 摘要： | 先进的出行者信息系统(ATIS，AdvancedTravelerInformationSystems)是智能运输系统(ITSIntelligentTransportationSystems)的子系统，它运用各种先进的通信、信息技术向利用私家车、公家车或同时利用这两种车辆的旅行者提供为达到目的地所需的各种信息。动态路径诱导系统是ATIS最重要的功能之一，其目的在于通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最优路径来达到诱导驾驶员行为、减少车辆在道路上的停留时间，进而实现改善城市交通和避免交通拥挤、阻塞的目的，同时还能降低尾气排放量，达到降低环境污染的目的。 本文首先介绍了国内外动态路径诱导系统的发展情况，在对重庆市现有交通状况进行调研的情况下设计了相适应的动态路径诱导系统，并根据重庆市的实际情况，确定了系统的基本结构信息，包括车辆定位方法、实时交通信息的获取方式、数据通信方式、采取何种诱导系统、在哪进行交通信息预测等。最后依据这些基本点，设计了系统框架，该框架包括交通信息中心模块、数据通信模块和车载诱导单元三部分，并说明了各个子模块的功能。 最优路径选择算法是动态路径诱导系统的一个重要子课题，路径诱导系统的对象是交通流过程，交通流过程包括了许多不确定因素和模糊因素，所以路径诱导系统不能仅用纯数学方法来解决，还要结合其它工具。同时，为了适应动态路径诱导系统的实时性和全局寻优要求，实现快速而准确的路径诱导功能，本文首先详细讨论各种最优路径选择算法的优缺点及应用发展现状，提出采用有序实数编码的遗传算法进行最优路径计算，并根据交通路网的特性设计了有序实数编码遗传算法的选择、交叉和变异算子，并用C语言实现了该算法。通过模拟路网的验证显示，该最优路径选择算法是可行的。最后，本文还探讨了遗传算法并行计算的实现方式及其特点和适用范围，并选择了适用于最优路径计算的并行遗传算法。 |
| 作者： | 景玲 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 黄席樾 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2002 |
| 正文语种： | 中文 |
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