智能交通动态路径诱导系统：建模与优化算法探索

摘要 本研究主要关注智能交通系统中的动态路径诱导系统，这是一种利用现代信息技术为驾驶者提供实时交通信息和最佳路径建议的系统。动态路径诱导系统在缓解交通拥堵、提高道路使用效率方面发挥着重要作用。文章主要围绕两个核心内容展开：路径选择模型的构建和优化算法的设计。 1. 路径选择模型 传统的路径选择模型大多基于单一目标，如最短距离或最短时间。然而，实际出行中，驾驶者通常会考虑多个因素，如费用、时间和舒适度等。为此，研究构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。模型针对道路畅通和拥挤情况下的交通阻抗进行了深入分析，建立了以时间最短为目标的函数，并在此基础上构建了费用最低的路径选择模型。通过加权求和函数，结合出行者的个性化需求，平衡了不同目标的权重。为了提高模型的准确性，还对多目标函数值进行了预处理，以确保各决策变量在组合函数中的影响力均衡。通过C++模拟实验，使用VISSIM仿真软件的数据，并结合实际情况进行实验，结果表明多目标路径选择模型在实时环境下更具实用性。 2. 路径优化算法 针对动态路径诱导系统的实时性和动态性，研究提出了一种实时环境下基于混合的动态路径优化算法。该算法融合了广义自适应A*算法，采用了剪枝策略以控制搜索范围，避免无效计算。同时，算法还引入了粒子群优化（PSO）的局部最优和全局最优存储机制，以及模糊时间窗的概念，以更高效地寻找最优路径。通过剪枝算法设置当前局部最优作为阈值，动态调整搜索范围，从而提升了算法的效率和准确性。 本文的研究对智能交通系统的动态路径诱导系统提供了理论支持和实践指导，不仅在模型层面提出了多目标路径选择模型，还在算法层面创新性地设计了混合动态路径优化算法，以适应实时变化的交通状况。这些研究成果有望在未来智能交通系统的规划和设计中得到应用，对提升城市交通管理效率和驾驶体验具有重要意义。