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基于遗传算法的路径诱导系统的研究与设计

杨文轩  
【摘要】: 智能交通系统能使交通基础设施发挥出最大的效能,提高服务质量,使社会能够高效地使用交通设施和资源,从而获得巨大的社会经济效益。路径诱导是用于提高道路的通行能力和车辆的运输效率,减少交通拥挤和交通事故的有效方法,它是智能交通领域的核心内容之一,近年来已经成为国际学术界研究的热点与难点课题之一。本论文对路径诱导方法进行了深入的研究,提出了基于遗传算法的智能交通路径诱导方法。以仿制的某城市的有向路径的交通路网为研究对象,进行了理论分析和仿真试验研究,证明了该方法是有效的。 路径诱导问题是一个典型的NP难题。针对路径诱导问题进行深入的分析,研究路径诱导需要遵循的原则以及所涉及的各种因素、问题,分析了路径诱导模型和相关实现技术。针对最优行车选择路线模型中,使用一般算法搜索效率低下的问题,采用在处理高度复杂的非线性优化问题上具有极大优越性的遗传算法,并根据路径诱导本身的特点,对遗传算法设计进行了优化。设计了改进的初始种群产生方法,使得迭代过程中能够有效的避免环路或者断路的产生;采用二种适应度函数能够在遗传算法初期排除不合理路径。设计了关键的优化遗传算子,完成了路径诱导系统。 基于该算法的路径系统已在Windows XP操作系统平台上开发实现,具体使用的开发工具是Visual Studio.Net和ESRI公司的MapObjects。同时,为了进一步满足实用要求,还对路径诱导系统进行了完善,增加了鹰眼,距离测算等功能,并且全部过程均利用与用户人机交互完成。实践证明该系统具有较好的适应性和实用性。


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