資料介紹
以往的路徑選擇總是傾向于找出起始點(diǎn)到目的地的所有可達(dá)路徑中的最短路徑。目前所應(yīng)用的所有路徑規(guī)劃算法幾乎都是在 Dijkstra 算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行設(shè)計(jì)的。這種算法雖能得出最短路徑的最優(yōu)解,但由于它遍歷計(jì)算的節(jié)點(diǎn)很多,所以效率低, 而且,考慮到實(shí)時(shí)交通中的各種突發(fā)狀況,如堵車、交通事故等, 往往所得到的最短路徑并非現(xiàn)實(shí)情況下的最優(yōu)路徑。動(dòng)態(tài)路徑選擇(Adaptive Routing,以下簡稱 AR)模型就是綜合考慮了所選起始點(diǎn)間的所有路徑的實(shí)時(shí)交通信息, 包括所用時(shí)間、車流量、距離、費(fèi)用、道路狀況等等,然后將其作為影響選擇概率的一個(gè)重要因素-阻抗,應(yīng)用于蟻群算法當(dāng)中,從而得出我們所期望得到的最優(yōu)路徑。本文通過對(duì) Dijkstra 算法、蟻群算法以及優(yōu)化的蟻群算法的性能比較和仿真實(shí)驗(yàn), 從而得到一種性能相對(duì)最優(yōu)的基于實(shí)時(shí)交通信息的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法,并用于實(shí)際應(yīng)用中。
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