导　　师： 陈玮; Akshay Rao

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 广东工业大学

摘　　要： 随着城市交通网络中车流量的增多,交通拥堵日益严峻,出行者越来越依赖于导航系统提前进行路径的规划,因此,路径规划算法的研究愈显重要。由于道路通行时间的随机性,所以相较于传统的优化准则,基于概率的优化准则更加合理且有效。本文重点对两种基于概率的随机最短路径优化准则进行研究,分别为更快准则以及最大化无延时概率准则。已有的研究当中,两种优化准则下的算法效果并不令人满意,并不能够满足实际的需要。本文对已有的方法提出了改进,具体如下:1)将双脉冲分布建模下的路段通行时间拓展成为双高斯分布,并在此基础上对路径概率密度函数进行推导,最终提出了改进的更快准则;2)在传统的最大化无延时概率准则基础上,同时考虑过固定点问题以及减少交叉点数量的问题,以此满足路径规划的实际需要,如通过指定地点,减少通过的十字路口;3)将已有的最大化无延时概率问题的近似解进行改进,得到基于整数线性规划的精确解形式。本文通过与已有成熟算法大量的对比实验证明了改进的更快准则和最大化无延时概率准则优越的准确性和效率,并通过实验验证了所提算法中涉及到的关键技术,例如权重参数的经验公式、求解程序的选取等,为算法的实现提供了相关建议。更多还原

关 键 词： 随机最短路径问题 优化准则 更快准则 最大化无延时概率

领　　域： []