發(fā)布時(shí)間：2022-12-04 12:43

　　世界三大交通問題（交通擁擠、交通事故、交通污染）越來越多的影響人們的正常生活,來自各個(gè)國家的相應(yīng)專家提出了智能交通系統(tǒng)概念,期望解決交通問題,而在智能交通系統(tǒng)中路徑規(guī)劃系統(tǒng)是核心之一,路徑算法又是路徑規(guī)劃系統(tǒng)中的核心之一,所以本文以此作為研究點(diǎn)開展一系列的探索工作。在對蟻群算法的研究過程中,介紹了三種常用的蟻群改進(jìn)算法,并做出了一些局部上的改進(jìn)。（1）對啟發(fā)函數(shù)做出了改進(jìn),引入了路徑方向引導(dǎo)因子,使得算法一開始的方向是向著目標(biāo)方向出發(fā),并且加入了實(shí)時(shí)因子,可以通過實(shí)時(shí)因子做出實(shí)時(shí)路況判斷,提高算法的精確度和收斂速度。（2）改進(jìn)了算法的信息素分配規(guī)則,在每次循環(huán)結(jié)束后,對路徑長短做出對比,按照從短到長的順序進(jìn)行排列,并根據(jù)具體模型取前面的一部分作為信息素更新的判斷依據(jù)之一,通過這種改進(jìn),能提高算法的收斂速度。又引入最大-最小螞蟻系統(tǒng)以此來限制信息素的過多或者過少情況出現(xiàn),防止陷入局部最優(yōu)解。（3）根據(jù)道路路網(wǎng)特點(diǎn),提出了分層蟻群算法,通過對道路路網(wǎng)的分層和對關(guān)鍵信息的提取,減輕了直接搜索的壓力,提高算法的運(yùn)算效率。算法優(yōu)先搜索高等級路網(wǎng),可以根據(jù)交通情況更多的選擇高級路網(wǎng),提高出行速度,... 

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRAC
第一章 緒論
    1.1 課題背景
    1.2 智能交通現(xiàn)狀
        1.2.1 國外發(fā)展歷程及現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)發(fā)展歷程及現(xiàn)狀
    1.3 最優(yōu)路徑規(guī)劃算法研究的意義
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
第二章 智能交通與路網(wǎng)模型研究
    2.1 智能交通中的技術(shù)介紹
        2.1.1 車聯(lián)網(wǎng)
        2.1.2 圖像識別
        2.1.3 GPS技術(shù)
        2.1.4 大數(shù)據(jù)
    2.2 路網(wǎng)模型
        2.2.1 路網(wǎng)的抽象
        2.2.2 道路權(quán)重計(jì)算
    2.3 數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)研究
        2.3.1 數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)分析
        2.3.2 兩種存儲結(jié)構(gòu)對比
    2.4 本章小結(jié)
第三章 路徑算法研究
    3.1 算法復(fù)雜性分析
        3.1.1 時(shí)間復(fù)雜度
        3.1.2 空間復(fù)雜度
    3.2 傳統(tǒng)路徑算法
        3.2.1 Dijkstra算法
        3.2.2 Floyd算法
        3.2.3 A~*算法
    3.3 智能交通路徑算法的研究方向
        3.3.1 實(shí)時(shí)性
        3.3.2 并行性
        3.3.3 交通控制與路徑誘導(dǎo)集成系統(tǒng)
        3.3.4 混合算法
    3.4 蟻群算法研究
        3.4.1 智能算法
        3.4.2 蟻群算法
        3.4.3 蟻群算法基本模型
        3.4.4 蟻群算法解決TSP問題基本步驟
        3.4.5 蟻群算法特性
        3.4.6 蟻群算法算法復(fù)雜度和參數(shù)討論
    3.5 本章小結(jié)
第四章 蟻群路徑規(guī)劃算法改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 道路權(quán)值確定
    4.2 常用改進(jìn)蟻群算法
        4.2.1 帶精英策略的螞蟻系統(tǒng)
        4.2.2 最優(yōu)-最差螞蟻系統(tǒng)
        4.2.3 最大-最小螞蟻系統(tǒng)
    4.3 蟻群算法改進(jìn)與算法步驟
        4.3.1 算法改進(jìn)
        4.3.2 算法步驟
    4.4 分層蟻群算法設(shè)計(jì)與步驟
    4.5 電子地圖設(shè)計(jì)
        4.5.1 電子地圖介紹
        4.5.2 MapInfo軟件概述
        4.5.3 MapInfo地圖繪制流程
        4.5.4 軟件開發(fā)介紹
    4.6 仿真與分析
        4.6.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)定
        4.6.2 對比實(shí)驗(yàn)與分析
    4.7 本章小結(jié)
第五章 智能交通系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)
    5.1 架構(gòu)分析
    5.2 物理框架和模塊設(shè)計(jì)
    5.3 智能路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        5.3.2 客戶端軟件設(shè)計(jì)
        5.3.3 服務(wù)端設(shè)計(jì)
        5.3.4 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        5.3.5 算法仿真
總結(jié)與展望
    研究工作總結(jié)
    展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]蟻群算法研究與應(yīng)用的新進(jìn)展[J]. 覃遠(yuǎn)年,梁仲華.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2019(01)
[2]我國智慧交通的發(fā)展現(xiàn)狀及其框架構(gòu)建策略[J]. 鎮(zhèn)雷,王峰.  產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究. 2018(07)
[3]蟻群算法的基本原理及應(yīng)用綜述[J]. 肖艷秋,焦建強(qiáng),喬東平,杜江恒,周坤.  輕工科技. 2018(03)
[4]基于路網(wǎng)分層的協(xié)同誘導(dǎo)路徑搜索算法[J]. 李志林,邱紅桐,封春房,李標(biāo).  公路交通科技. 2017(01)
[5]WebSocket在實(shí)時(shí)WebGIS中的應(yīng)用[J]. 賴建智.  城市勘測. 2016(03)
[6]智能交通中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用[J]. 陳慧,李偉.  江西通信科技. 2015(04)
[7]常用最短路徑算法分析與比較[J]. 鄭海虹.  安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2013(04)
[8]RFID傳感器網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[J]. 郭小珊,董武世,李志,柯宗武.  湖北師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(02)
[9]提高機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)怂刭|(zhì)是預(yù)防交通事故的治本之策[J]. 石敏初.  湖南公安高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào). 2009(06)
[10]基于MapInfo的專題地圖制作[J]. 王宇航,王靜.  內(nèi)江科技. 2009(02)

碩士論文
[1]改進(jìn)蟻群算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃上的應(yīng)用研究[D]. 喻環(huán).安徽大學(xué) 2017
[2]改進(jìn)蟻群算法在智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究[D]. 郭曉法.大連海事大學(xué) 2016
[3]基于改進(jìn)蟻群算法的有線網(wǎng)絡(luò)路由QoS研究[D]. 劉洋.曲阜師范大學(xué) 2016
[4]智能交通中的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃研究[D]. 范炯.江蘇科技大學(xué) 2016
[5]城市道路智能交通信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李培霖.天津大學(xué) 2016
[6]智能交通系統(tǒng)中車輛最優(yōu)行駛路線規(guī)劃設(shè)計(jì)[D]. 陸楊潔.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[7]基于嵌入式Linux的車輛監(jiān)控終端的研究[D]. 張高山.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[8]基于博弈論的動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化方法研究[D]. 謝曉倩.西南交通大學(xué) 2012
[9]基于蟻群算法的公交線網(wǎng)分層優(yōu)化方法研究[D]. 朱加喜.長安大學(xué) 2011
[10]基于分層分區(qū)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法研究[D]. 鄭煙武.華南理工大學(xué) 2011



本文編號：3708292