基于用戶選擇的多約束條件動態(tài)最優(yōu)路徑規(guī)劃研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)和科技的快速發(fā)展，汽車逐漸成為人們生活中不可或缺的工具，使得人們的出行更加便捷，拓展了人們的活動范圍。由于出行者不熟悉周圍的地理環(huán)境和交通狀況，可能使得出行者迷路或碰到交通擁堵，因此，出行者掌握正確的出行路線就顯得尤為重要。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃通常只是考慮距離最短或時間最短，而忽視了用戶的需求和時變的路況信息。因此，論文基于用戶的偏好和實時路況信息，動態(tài)規(guī)劃出最優(yōu)路徑，使得用戶的出行更加安全、便捷。
　　首先，論文分析了道路交通

2、狀態(tài)具有較強(qiáng)的時變性和時空特性。為了使用戶掌握準(zhǔn)確的道路交通狀態(tài)，提出了基于時間序列的道路交通狀態(tài)及變化空間預(yù)測模型。分別從時間維度和空間維度構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通狀態(tài)預(yù)測模型，通過融合算法將預(yù)測結(jié)果進(jìn)行時空融合，以提高預(yù)測精度。同時，通過模糊信息粒的支持向量機(jī)模型對道路交通狀態(tài)變化空間進(jìn)行預(yù)測，采用模糊信息粒將歷史數(shù)據(jù)模糊化，得到道路交通狀態(tài)變化的最小值、平均值和最大值序列，利用支持向量機(jī)模型分別對其進(jìn)行預(yù)測，得到道路交通狀態(tài)的變化空

3、間。從而讓用戶掌握正確的實時路況信息，合理調(diào)整出行路線。
　　其次，論文分析了路網(wǎng)的表示方法，通過路段-鏈模型將實際的路網(wǎng)抽象成圖論中的有權(quán)圖，解決了道路限行的困擾。為了使得路徑的規(guī)劃符合用戶的偏好及實時的路況信息，提出了建立多目標(biāo)路阻函數(shù)模型。分析了影響車輛正常行駛的因素，充分考慮用戶的偏好信息，結(jié)合動態(tài)因素和靜態(tài)因素，利用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法確定各影響因素的權(quán)重，通過多目標(biāo)路阻函數(shù)模型計算各路段的綜合阻抗值。
　　最后