本文關(guān)鍵詞：基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的動態(tài)路徑規(guī)劃問題研究

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【摘要】：近年來,國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展帶來了交通需求的日益增長,交通擁堵已經(jīng)成為大中城市交通的普遍現(xiàn)象,這影響了人們出行的安全與效率。車輛導(dǎo)航系統(tǒng)在此背景下變得越來越重要,車輛導(dǎo)航系統(tǒng)可以通過提供給出行者有效的路徑規(guī)劃方案來解決道路的擁堵狀況。車輛導(dǎo)航系統(tǒng)核心的功能是在短時間內(nèi)給出一條最優(yōu)或近似最優(yōu)的出行路徑,這對路徑規(guī)劃算法的實(shí)時性和準(zhǔn)確性提出了很高的要求。由于交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大,傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法不能很好地應(yīng)用于車輛導(dǎo)航中。目前對導(dǎo)航領(lǐng)域路徑規(guī)劃算法的研究都會結(jié)合分層技術(shù),通過分治與劃分,把網(wǎng)絡(luò)劃分為多個子網(wǎng)從而降低搜索空間的范圍使傳統(tǒng)算法能夠很好的應(yīng)用。社區(qū)發(fā)現(xiàn)能夠發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu),將聯(lián)系緊密的節(jié)點(diǎn)組成一個社區(qū),聯(lián)系稀疏的節(jié)點(diǎn)組成不同社區(qū),從而形成層次化的結(jié)構(gòu)。本文基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)思想研究了對交通路網(wǎng)分層的策略和基于分層路網(wǎng)下的動態(tài)路徑規(guī)劃算法,主要研究內(nèi)容和結(jié)果如下:以通行時間為相似性標(biāo)準(zhǔn)對路網(wǎng)進(jìn)行分層,抽象出基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的多層交通路網(wǎng)模型。在此模型的基礎(chǔ)上提出了一個分層路徑搜索策略,在該策略中優(yōu)先對稀疏的高層路網(wǎng)進(jìn)行搜索,將高層搜索的結(jié)果作為低層的搜索范圍,根據(jù)多層路網(wǎng)模型由高到低逐層減小搜索范圍,使實(shí)際路網(wǎng)的搜索區(qū)域被限定在一個很小的范圍中。而且該策略中每一層是獨(dú)立搜索的,在實(shí)現(xiàn)的時候可以根據(jù)需要進(jìn)行不同的調(diào)整。將該策略進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)并應(yīng)用到福州市交通路網(wǎng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果表明,該策略不僅降低了搜索范圍,提高了搜索效率,同時提高了大區(qū)域搜索時的精準(zhǔn)度。將本文提出的分層路徑搜索策略應(yīng)用到不同交通場景進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,如道路施工、交通事故等,對路網(wǎng)分層結(jié)構(gòu)進(jìn)行動態(tài)局部調(diào)整并進(jìn)行重新規(guī)劃。實(shí)驗(yàn)表明本文提出的策略能夠使車輛有效地規(guī)避道路施工、交通事故等路段。在基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的分層搜索策略的基礎(chǔ)上,針對動態(tài)環(huán)境下車輛行駛一段時間后路況變化而導(dǎo)致車輛在行駛過程需要經(jīng)常重新規(guī)劃路徑的問題,引入歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)因素,對動態(tài)實(shí)時路況進(jìn)行分析。對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用到本文提出的分層搜索策略的第一層路徑搜索中,仿真實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的蟻群算法提高了路徑的搜索精準(zhǔn)度。
【關(guān)鍵詞】：車輛導(dǎo)航 動態(tài)路徑規(guī)劃 社區(qū)發(fā)現(xiàn) 分層搜索
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題背景及研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 車輛導(dǎo)航系統(tǒng)10-12
• 1.2.2 路徑規(guī)劃算法12-15
• 1.3 論文主要內(nèi)容及安排15-17
• 第2章 路徑規(guī)劃算法17-25
• 2.1 經(jīng)典算法及基本加速技術(shù)17-18
• 2.1.1 經(jīng)典最短路徑算法17
• 2.1.2 基本加速技術(shù)17-18
• 2.2 基于目標(biāo)引導(dǎo)的加速技術(shù)18-22
• 2.2.1 基于剪枝思想的目標(biāo)引導(dǎo)技術(shù)18-19
• 2.2.2 基于A~*算法的目標(biāo)引導(dǎo)技術(shù)19-21
• 2.2.3 基于子目標(biāo)的目標(biāo)引導(dǎo)技術(shù)21-22
• 2.3 基于分層技術(shù)的加速算法22-24
• 2.3.1 基于道路等級的分層方法22-23
• 2.3.2 基于節(jié)點(diǎn)縮減的分層方法23-24
• 2.3.3 基于圖分割的分層方法24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的分層路徑規(guī)劃算法25-39
• 3.1 時間依賴的路網(wǎng)模型25-27
• 3.2 基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的路網(wǎng)分層方法27-31
• 3.2.1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)27-28
• 3.2.2 路網(wǎng)分層28-30
• 3.2.3 動態(tài)環(huán)境下的分層路網(wǎng)局部調(diào)整30-31
• 3.3 基于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的分層路徑規(guī)劃算法31-34
• 3.4 基于分層搜索的改進(jìn)蟻群算法34-38
• 3.4.1 蟻群算法數(shù)學(xué)模型35-36
• 3.4.2 期望啟發(fā)函數(shù)的改進(jìn)36
• 3.4.3 信息素更新規(guī)則的改進(jìn)36-37
• 3.4.4 參數(shù)的改進(jìn)37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析39-51
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境39-41
• 4.2 路網(wǎng)分層結(jié)果41-42
• 4.3 分層路徑規(guī)劃算法的性能測試42-45
• 4.4 不同場景下的路徑規(guī)劃算法的仿真45-47
• 4.4.1 道路施工場景46-47
• 4.4.2 交通事故場景47
• 4.5 動態(tài)環(huán)境下算法的性能測試47-50
• 4.5.1 目標(biāo)引導(dǎo)技術(shù)存在的問題48-49
• 4.5.2 改進(jìn)的蟻群算法的實(shí)驗(yàn)與分析49-50
• 4.6 本章小結(jié)50-51
• 結(jié)論51-53
• 參考文獻(xiàn)53-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果58-60
• 致謝60

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：807912