【摘 要】
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公路交通与人们的生产生活息息相关,随着社会经济的发展以及人们生活水平的不断提高,交通运输面临的压力也越来越大,交通堵塞、交通事故和交通引起的环境污染问题也日益严重
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公路交通与人们的生产生活息息相关,随着社会经济的发展以及人们生活水平的不断提高,交通运输面临的压力也越来越大,交通堵塞、交通事故和交通引起的环境污染问题也日益严重。为解决当前交通所面临的问题,智能交通系统(ITS)应运而生,作为ITS基础平台的交通地理信息系统(GIS-T)也得到了广泛的关注。本文研究的GIS环境下的动态交通最优路径算法是ITS研究中的一个重要课题,能够帮助出行者节省出行时间和燃油开支,提高现有交通设施的利用效率,减少汽车温室气体的排放,保护环境等,具有一定的理论意义和实际应用价值。本文就GIS环境下的动态交通最优路径算法的相关技术进行研究,主要内容有:采用ArcGIS系列软件作为应用平台,在ArcInfo 9.2环境下创建交通路网的网络数据集;对交通路网动态权值模型的建立进行分析和研究,为路段建立基于K近邻非参数回归方法的动态权值模型,并通过实验验证了该模型能较好地利用历史数据和实测数据,对路网的通行状态进行较准确的预测;使用蚁群算法来实现GIS环境下的动态交通最优路径的求解,文中介绍了基本蚁群算法模型,分析了其搜索的特点,并针对基本蚁群算法在求解交通路网这样的大规模最优路径问题中出现搜索时间过长、易出现局部最优解的问题,在蚁群搜索的方向引导和信息素更新等方面对基本蚁群算法进行了改进,使其更加适合于求解交通最优路径问题,同时还通过实验,对算法中各参数的选择进行了研究,得到了较优的参数组合,并验证了改进后的算法具有较好的性能;在Visual Studio.NET 2005编程环境下使用C#开发语言,设计并实现了基于ArcGIS Engine平台的动态交通最优路径算法。本文研究的算法能够较准确地找到交通路网中两点之间的最优路径,并能根据路网的交通状态和转弯限制等调整搜索,提供合理的路径规划。
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