路径诱导的研究方向

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1、路径诱导的研究方向路径诱导研究的发展方向内容提示：路径诱导算法的实时性、动态路径诱导算法以及路径诱导与交通信号控制的集成是目前路径诱导算法研究的三个主要方向。关键词：诱导发展方向路径路径诱导算法的实时性、动态路径诱导算法以及路径诱导与交通信号控制的集成是目前路径诱导算法研究的三个主要方向。然而，作为智能交通系统的一个重耍子系统，路径诱导系统除了必须具有良好的实时性、动态性和集成性之外，还必须对其它与其实时运营密切相关的众多问题从系统工程的层面加以协调考虑。结合中国城市道路交通的实际和路径诱导算法研究进展的现状，交通诱导要从理论

2、走向实用，下面几个问题需耍进一步深入研究。1路段交通流量的实时准确预测路段交通流量的实时准确预测是动态路径诱导算法的实现依据。目前的预测手段一般只能预测短时交通状况，而交通诱导行为往往发生在比较大的空间范围上，这样就可能跨越多个预测区段。研究表明,交通流呈现复杂的混沌特性，如何实现交通流量的一个较长时间区域的实时准确预测将是具有挑战性的研究课题。此外，基于实时交通状况的切换式路径诱导系统必须具备区别疋常和异常交通波动的能力。2新型诱导模型与诱导算法动态路径诱导系统是一个对实时性要求相当强的系统，也是一个有人参与的时变、复朵随机

3、系统。诱导模型及其算法的建立不仅耍考虑诱导系统的实时性要求，也必须考虑出行者的心理特征，如出行者对什么方式的诱导认定有效，出行者对诱导指令的心理接受极限等，这是路径诱导系统走向实用的重要步骤。发展基于多目标优化的路径诱导算法也是交通诱导系统研究的重要内容。目前路径诱导方案大多是基于距离最短或吋间最短等单一指标，而实际上人们的出行习惯很难归结为单指标优化问题。出行者除了对吋间有要求外，还会希望在舒适感上得到满足，例如尽量减少转弯的次数，尽量少进入路况较差的道路等等。对于司机路径选择行为的调查也表明，大多数的司机并不是趋向吋间最短

4、的路径，而是那些包含一些其他因素的次优路径，如熟悉程度、道路等级、连接性等等，这实际上是一个多目标优化问题。传统的最优路径算法不能实现多目标优化，因为这些算法不包含所需的路网信息。3混合交通流条件下的诱导策略我国城市交通有其特殊性，非机动车占有相当的比重，城市交通流是机动车和非机动「乍的混合交通流。因此，在城市交通流诱导系统的开发和城市交通诱导策略的研究方面必须考虑我国城市混合交通流的特点。完全采用国外发达国家的先进技术进行交通流的诱导是行不通的，研制开发具有中国特色的城市交通流诱导系统，是解决我国城市交通问题的重要手段之一。

5、4突发事件下的诱导策略交通事故、车辆抛锚等突发事件的发生极易引起交通拥挤或交通阻塞，导致路段通行能力的急剧下降。这种情况下对交通流进行诱导被认为是诱导系统最能发挥作用的地方o当然，突发事件发生的吋间和地点具有随机性，是无法预知的。突发事件下的诱导策略是具有挑战性的实用研究课题。此外，城市干线与普通道路和互作用下的诱导策略和人工智能框架体系上的路径诱导系统的建立、发展提供更多智能化服务的路径诱导系统等也是值得继续深入研究的方向。动态路径诱导是一个复杂的系统工程，具有很强的理论性和技术实现上的挑战性。在体系结构上，城市交通诱导系统

6、由交通信息的采集与处理、诱导策略的生成、诱导信息的发布与接收儿个部分组成。交通诱导系统研究的热点问题动态路径诱导是一个复杂的系统工程，具有很强的理论性和技术实现上的挑战性。在体系结构上，城市交通诱导系统由交通信息的采集与处理、诱导策略的生成、诱导信息的发布与接收儿个部分组成。交通诱导系统所需要的检测、通信、计算机及其网络技术己经成熟，然而作为诱导系统灵魂的诱导策略还有很多问题未能很好地解决，从而制约了诱导系统在交通工程实践中的应用。路径诱导算法的实时性、动态路径诱导算法和交通信号控制与交通流的诱导集成是该领域目前研究的三个热点

7、问题。1路径诱导算法的实时性研究路径诱导是一个对实吋性要求相当强的系统，也是一个有人参与的复杂随机系统。诱导算法的建立必须考虑诱导系统的实时性要求，如果路径诱导系统不能满足实时性的要求，则无论其效果如何都无法被用户所接受。路径诱导实质上是根据用户需求为其提供一条或多条起讫点Z间的最优路径，属于图论中最短路径的研究范畴。传统的功kstar算法是求解最短路径的基本方法，简单易用，并能100%搜索到最短路径。由其发展起來的二重扫除法能搜索到第K条最短路径，对于较小的交通网络能较快地找到K条较短路径提供给用户。传统的Djkstar算法

8、及其各种改进算法可以用于小规模静态路网的最短路径搜索，但是对于大规模动态网络，算法的复杂度随路网规模的增大迅速增加，难以满足动态路径诱导系统的实时性要求。为解决交通诱导路径搜索的实吋性问题，研究人员开始探索启发式和分层的路径搜索算法來计算最短路径。启发式算法中最有代表性的是A