多属性优先级动态路径规划：均衡与个性化兼顾

"基于多属性优先级的动态路径规划方法旨在克服传统动态路径规划算法中存在的目标单一性问题。它通过结合时间、路程和安全性等多种属性，提出了一个以理想点为核心的多属性决策框架。这种方法不仅注重规划的效率，如最短时间和最短路径，还充分考虑了驾驶员的个性化需求和驾驶技术，允许他们根据自身需求对交通信息的重要性进行排序，从而找到匹配度最高的驾驶方案。 在传统的路径规划研究中，例如高峰和王明哲的工作，他们运用决策场理论构建动态路径选择模型，而宋久元等人则通过改进A*算法来减少节点搜索和边界搜索的负担。然而，这些方法大多未能提供全面的平衡，特别是当涉及多个目标时。朱东杰和崔刚等人则将动态路径规划应用于车载自组网，但同样没有充分考虑驾驶员的个性化设置。 本文的主要创新在于将复杂的路径规划分解为在交叉路口的路段选择问题，这样可以简化对全局道路网络信息的需求，重点处理车辆速度、安全系数和预期路程这三个关键因素。通过多属性决策方法，算法能综合评估这些因素，生成更为均衡的路径规划结果。引入优先级概念后，驾驶员可以根据自己的驾驶习惯和偏好调整信息的重要性权重，实现个性化的路径选择。 仿真结果验证了这种基于多属性优先级的动态路径规划方法的有效性，它在满足多目标优化的同时，还能考虑到驾驶员的个性化需求，从而提升驾驶体验和行驶效率。这为未来智能交通系统的发展提供了新的思路，特别是在复杂城市环境中，对于提供个性化的、高效的驾驶建议具有重要意义。"