考虑实时路况反馈的动态路径规划算法研究

针对现有的路径规划算法在应对突发事件人员车辆疏散过程中没有考虑实时交通拥堵路况反馈因素,降低了疏散路径方案的有效性问题,该文提出了一种引入实时路况的动态疏散路径规划算法。首先将动态路网中的实时路况信息建模和量化,构建实时动态的旅行时间矩阵,然后利用交通预测模型改进的动态蚁群算法求解全局疏散时间最小化、道路网利用率最大化的最优路径。采用改进的动态蚁群算法构建的动态路径规划方法,能在交通拥堵区和动态路网阻抗变化后快速更新路线,较好地平衡了疏散过程中的全局疏散时间与局部拥堵间的矛盾。实验结果表明,当交通拥堵级别增加时,相比现有的路径规划算法,本文的方法分别减少18%的平均疏散时间和11%的总旅行时间,增加26%的路网利用率。     

Dijkstra算法在GIS中的优化与应用

为了提高出行效率,节省出行时间,避开交通情况复杂路段,基于层次分析法与Dijkstra算法,对多种道路交通影响因素进行对比分析并量化赋值,求解出更加准确、合理并能够动态改变的路径规划方法,该方法利用多元数据分析得出最佳路径,优化以道路长度等单一因素解算的最短路径算法,在实际生活场景中有较强的实用性.实验结果表明,通过优化Dijkstra算法分析的最短路径更为合理,具有广阔的实际应用前景.     

顾及天气影响的动态路网最优路径研究

针对雨雪雾天气影响下的动态路网最优路径问题,概括了天气影响行车的因子,基于停车视距模型进行了顾及天气影响的安全车速计算。在此基础上,将行车的时间和费用作为路阻,并结合现有交通模型,采用最大似然估计法确定了路阻函数,论述了在天气和交通状况已知的条件下,如何构建动态路网模型,并提出一种求解动态路网最优路径的算法。     

基于改进遗传算法的路网应急疏散多目标优化

基于路网应急疏散问题的实际需求,提出以路径流量为决策变量,以疏散流量最大、疏散路线最短和可靠性最高为目标的多目标优化模型,综合考虑了应急疏散的时效性、经济性和安全性,并设计自适应小生境Pareto遗传算法对模型进行求解。以某地区实际路网为例进行模拟分析,验证了算法的有效性和可行性。     

大型网络中容量受限的疏散路径规划方法

针对启发式算法利用Dijkstra算法求解大型动态网络中疏散路径规划问题时,存在疏散时间长、稳定性差等不足,该文提出了一种改进CCRP的方法,即用蚁群算法替代Dijkstra算法求解最优路径,进而减少疏散时间,增加估算疏散时间的精确性。实验表明,该方法能够在大型动态网络下实现路网容量受限的疏散路径规划有效求解,具有疏散时间短、疏散路径少、线性关系强等特点,相比原有CCRP算法更能满足实际疏散的需要。在寻找最优路径上采用蚁群算法求解,相比贪心算法更能支持全局最优、并行计算、疏散效率更高,在支持路况信息实时更新、大规模人群快速疏散、及时调整疏散路线等方面更具优势。     

洪灾避难中的最佳路径分析

从避难转移的角度出发,分析了洪灾避难过程中的主要影响因素。基于Arc GIS应用软件通过对路网的分析,运用"点-线-点"的方式进行人员转移,据此建立了最佳路径分析模型;并结合安徽省安庆市某地区的实例,设计了避难最佳路径方案。     

可预测动态时空环境的最短时间路径规划

最短时间路径规划是一种典型的最小代价路径规划,也是GIS领域中非常重要的一项研究.传统算法较少研究包括气象、光照、电磁等随时间连续变化环境下的全局规划问题.针对这个问题,建立动态时空环境影响模型,对动态环境在时间和空间上的变化进行统一栅格化表达,并以此为基础进行全局最优的最小代价路径规划.实验证明,在环境预测准确的情况下,该算法规划结果能够体现动态环境变化带来的影响,其规划路线的真实时间消耗总是小于或等于传统静态规划算法,且计算量与传统算法相当.     

基于最短路算法的无人机测绘路线规划研究

本文针对大面域无人机测绘过程中的续航问题、路线问题等,通过对最短路理论的分析与最短路算法在路线规划中的应用研究,运用宽度搜索法和等代搜索法对无人机测绘路线进行案例分析,并将其对比与优化,最终通过CN项目,具体研究了无人机测绘路径规划的最优算法,并论证了无人机测绘路径规划算法的实用性与可达性,说明了无人机测绘路线规划的研究意义与应用前景。     

一种基于复杂环境信息的导航路径动态规划算法

针对现有路径规划算法受复杂环境信息影响较大的原因,该文通过分析环境信息,综合考虑行车的时效性、安全性要求,提出一种动态路径规划辅助决策方法。该方法通过对实时环境信息进行建模和量化处理,得到不同环境特征下的道路实际权重,为路径动态规划提供先决条件;然后利用基于一阶马尔可夫链的动态路径规划算法对路径进行规划,计算出若干可选路径可供驾驶员根据实际情况进行抉择;并通过与静态权值的路径分析算法相比较得到,它能够更好地满足复杂环境信息下最优路径的规划需求,算法效率受环境因素影响较小。     

改进Dijkstra算法的城市道路最短路径仿真研究

本文在分析Dijkstra算法基础上,考虑城市路网的特点及该算法在路径优化中的不足,提出一种基于双向搜索的Dijkstra改进算法,它可以减少路网节点的搜索范围和计算复杂度。仿真结果表明,改进算法在最短路径搜索中可使候选节点数减少15%～25%,当节点越多这种减少越明显,可提高搜索路径的实时性。     

满足实时导航应用的路径规划算法研究

主要针对当前嵌入式导航应用中路径规划计算存在的问题,设计了一种满足实时导航应用基于转换路网的分层搜索A*算法。该算法对于大区域的路径规划采用分层搜索策略,路径计算时采用能够处理交叉口转向限制和结点权重,并且占用存储空间小,搜索速度快的基于转换路网的二次搜索A*算法。通过实际的应用表明,算法在计算速度、路径合理性等方面可以满足实时导航应用的技术需求。     

多级道路网的最优路径算法研究

针对大区域道路网的最优路径问题．分析了现有算法的不足．提出了采用金字塔似的多级道路网数据模型解决大数据量的网络分析问题．论述了多级道路网的数据模型构建以及多级道路网的最优路径算法。从实例分析可以看出，该模型及算法在处理大区域道路网最优路径分析上是可行的.     

An adaptive Markov chain algorithm applied over map-matching of vehicle trip GPS data

Markov chains have frequently been applied to match the probable routes with a set of GPS trip data that a pilot vehicle is emitting over a specific graph road network. This class of map- matching (MM) algorithms presently demonstrates and involve statistical and ad-hoc measures to drive the Markov chain transitional probabilities in picking the best route combinations constrained over the graph road network. In this study, we have devised an adaptive scheme to modify the Markov Chain (MC) kernel window as we move along the GPS samples to reduce the mistakes that can happen by the use of narrower MC widths. The measure for temporarily increasing the MC window width is chosen to be the ratio between the geodesic distance of current route to the actual geodesic distance between each pair of GPS samples. This adaptive use of MC has shown to have hardened the results significantly with tolerable computational cost increase. The details of the overall algorithm are depicted by the example routes extracted from various vehicle trips and the results are shown to validate the usefulness of the algorithm in practice.     

一种利用双侧凸包扩张模型的路径快速规划算法

针对障碍环境中路径规划存在的运算效率低、最短路径遗失问题,根据凸包边界在构建空间网络模型过程中具有快速高效的特点,结合路径与障碍物的相对位置关系,提出了一种基于双侧凸包扩张模型的路径快速规划算法。该算法在对凸包边界算法进行改进的基础上,提取左右侧关联障碍物的凸包边界作为网络模型,利用最短路径算法搜寻目标路径,并在ArcGIS Engine环境对密集不规则障碍物进行了仿真实验。实验结果表明,与凸包边界算法和航路二叉树算法相比,所提出的算法具有构建空间网络模型效率高、实际最短路径不丢失等优点。     

嵌入式GIS中最优路径规划算法研究与实现

针对现有大区域范围路径规划算法存在的一些问题,提出一种多比例尺最优路径规划算法。该算法在进行路径规划时,在小区域范围内根据道路的属性信息对路网进行分层,在大区域范围内根据多比例尺信息对路网进行分级,在每级或每层内采用基于弧段的改进型A*算法。从实例分析可以看出,该算法能较好满足车载导航系统的需求。     

交通运输最短路径分析系统的设计与实现

针对目前交通运输效力发挥不足的问题,研究道路网络模型构建和道路数据库设计,探讨分析交通运输最短路径分析流程,基于Dijkstra算法的基本原理,设计实现交通运输最短路径分析系统,从而优化运输资源配置,实现高质高效的交通运输。     

基于道路网络分析的Voronoi面域图构建算法

提出一种基于网络分析的Voronoi面域图和加权Voronoi面域图构建算法。鉴于道路网络在城市中心地、公共设施引力传导与功能覆盖上的重要作用,采用网络最短路径距离分析和最短路径时间分析构建的Voronoi面域图可以模拟出中心功能的辐射影响范围空间划分的实际情形,进而为空间分析和空间优化提供有力支持。算法过程主要包括:设施邻近道路结点检索和分界结点计算;基于网络最短路径分析Dijkstra算法和分界结点计算的网络Voronoi划分;基于空间离散化、邻近道路分析的空间Voronoi划分及其矢量化处理算法。计算实验结果表明本文提出算法可靠和高效,能够模拟出具有预期精度和形态复杂的网络Voronoi面域图形。     

路网环境下的混合数据最近邻查询算法

路网环境下的k最近邻查询方法在地理信息系统、智慧城市、数据挖掘、医疗营救和物流配送等领域都有着较为重要的作用,已有路网环境下的最近邻查询方法无法直接解决查询对象为点而数据对象为点和线段混合的复杂数据的近邻查询问题,为了弥补已有方法的不足,提出了路网环境下混合复杂数据的最近邻查询算法。将查询过程分为预处理、数据集约减和数据集精炼3个部分,并与3种对比算法进行对比实验,研究了测试数据对象的数量、路网规模的大小对中央处理器运行时间以及输入/输出代价的影响。结果表明,所提算法能有效地处理路网环境下混合数据的最近邻查询问题。     

葫芦岛地区道路网络的建立

本文针对城市交通道路网的特点,根据现实的交通网络,对葫芦岛地区道路网络进行建立及分析。利用ArcGIS中的Geodatabase构建路网数据库,利用节点一弧段数据结构构建空间网络拓扑关系,生成点一弧矢量数据模型表示的道路网络。并实现四种网络分析功能:最佳路径分析、空间查询、追踪分析和缓冲区分析。     

实时动态最佳路径的实现方法

在现有交通设施下,提出了实时动态路段阻抗的获取及实时动态最佳路径在计算机上的实现方法。