發(fā)布時(shí)間：2017-08-07 12:19

  本文關(guān)鍵詞：智能化交通路徑優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 智能交通 最優(yōu)路徑 Dijkstra算法 算法改進(jìn) 層次分析

【摘要】：近些年以來(lái),隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市機(jī)動(dòng)化發(fā)展也得到不斷推進(jìn),世界各大中城市的交通發(fā)展逐漸呈現(xiàn)出道路擁擠、交通阻塞以及環(huán)境污染等方面的問(wèn)題,由此引發(fā)的交通事故以及環(huán)境污染等在很大程度上抑制了城市經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展,也影響了城市居民生活的質(zhì)量。從目前的情況來(lái)看,交通發(fā)展問(wèn)題已然成為了包括我國(guó)在內(nèi)的各國(guó)政府需要解決的重要難題之一。先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)是智能交通的一部分,因此,城市交通智能管理系統(tǒng)是利用先進(jìn)的信號(hào)檢測(cè)手段獲取交通狀況信息,通過(guò)有效的交通控制構(gòu)架形成有效的交通控制方案,以多種信息傳遞方式,使交通控制設(shè)備或管理人員以及道路的使用者獲得及時(shí)的道路信息和交通管理方案,最大限度的發(fā)揮交通系統(tǒng)的運(yùn)輸和管理效率的管理系統(tǒng)。本文主要開(kāi)展智能化交通路徑優(yōu)化算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方面的研究。一方面,本課題在闡述智能化交通發(fā)展背景的基礎(chǔ)之上,分析開(kāi)展智能化交通路徑優(yōu)化算法研究的主要意義,并有針對(duì)性的搜集整理國(guó)內(nèi)外在智能化交通發(fā)展方面的實(shí)際,分析本課題所涉及的智能化交通路徑優(yōu)化理論,闡述Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等路徑優(yōu)化算法,并對(duì)圖論進(jìn)行了闡述,構(gòu)建本課題研究的理論基礎(chǔ)。另一方面,本課題還結(jié)合層次分析法對(duì)Dijkstra算法進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn),結(jié)合層次分析法對(duì)交通道路的安全性指標(biāo)等進(jìn)行考慮,并在交通道路長(zhǎng)度因素當(dāng)中引入擁堵距離因子。構(gòu)建層次模型數(shù)學(xué)模型對(duì)交通路段的綜合權(quán)重進(jìn)行計(jì)算,通過(guò)綜合權(quán)重對(duì)傳統(tǒng)Dijkstra算法中路段長(zhǎng)度權(quán)值進(jìn)行替代,綜合考慮交通路段的長(zhǎng)度、安全性以及擁堵情況等,進(jìn)而選擇最優(yōu)路徑。在此基礎(chǔ)之上,本文對(duì)智能化交通路徑優(yōu)化算法展開(kāi)了系統(tǒng)的功能分析,了解系統(tǒng)功能需求,并對(duì)系統(tǒng)流程及用例進(jìn)行分析,繪制系統(tǒng)ER圖。進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)、初始化參數(shù)設(shè)置等進(jìn)行設(shè)計(jì),最終進(jìn)行最優(yōu)路徑算法的實(shí)現(xiàn)。本文研究認(rèn)為,雖然改進(jìn)之后的Dijkstra算法搜索的最優(yōu)路徑可能不是常規(guī)最短路徑,甚至相比經(jīng)典Dijkstra算法搜索的最優(yōu)路徑距離要長(zhǎng),使改進(jìn)之后的Dijkstra算法搜索的最優(yōu)路徑不是常規(guī)距離的最短化,但是,改進(jìn)之后的Dijkstra算法搜索的最優(yōu)路徑的實(shí)際行駛時(shí)間卻是最短的,這在很大程度上更為符合用戶出行的實(shí)際需求。
【關(guān)鍵詞】：智能交通 最優(yōu)路徑 Dijkstra算法 算法改進(jìn) 層次分析
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 引言9-17
• 1.1 選題背景和意義9-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外智能交通系統(tǒng)的現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 國(guó)外智能交通系統(tǒng)的現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)智能交通系統(tǒng)的現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 智能交通系統(tǒng)主要研究趨勢(shì)14-15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 研究方法16-17
• 第二章 理論基礎(chǔ)17-24
• 2.1 圖論17-20
• 2.1.1 圖的概念17-18
• 2.1.2 圖的表示18-20
• 2.1.3 圖的存儲(chǔ)20
• 2.2 路徑優(yōu)化算法20-24
• 2.2.1 Floyd-Warshall算法21-22
• 2.2.2 A*算法22
• 2.2.3 Dijkstra算法22-23
• 2.2.4 Bellman-ford算法23-24
• 第三章 交通路徑優(yōu)化需求分析24-31
• 3.1 功能需求24-25
• 3.1.1 系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)24
• 3.1.2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)24-25
• 3.2 系統(tǒng)流程分析25
• 3.3 系統(tǒng)用例分析25-29
• 3.3.1 系統(tǒng)管理員用例分析25-27
• 3.3.2 用戶用例分析27-29
• 3.4 系統(tǒng)E-R圖29-31
• 3.4.1 交通站點(diǎn)實(shí)體屬性圖29
• 3.4.2 交通路段實(shí)體屬性圖29-30
• 3.4.3 系統(tǒng)管理員實(shí)體屬性圖30
• 3.4.4 實(shí)體聯(lián)系圖（E-R圖）30-31
• 第四章 交通路徑優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)31-51
• 4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)31-43
• 4.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)31
• 4.1.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)31-34
• 4.1.3 參數(shù)模塊設(shè)計(jì)34-35
• 4.1.4 最優(yōu)路徑算法實(shí)現(xiàn)35-43
• 4.2 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)43-51
• 4.2.1 制作電子地圖43-45
• 4.2.2 開(kāi)發(fā)工具選擇45-46
• 4.2.3 實(shí)現(xiàn)效果分析46-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-54
• 5.1 總結(jié)51-52
• 5.2 展望52-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-57

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：634633