【摘 要】
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该文首先讨论了各种最优路径选择算法的优缺点及应用与发展现状,然后引入一种能直观描述流体流动物理性质的连续型Hopfield神经网络模型,即流体神经网络模型.将交通网络对应
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该文首先讨论了各种最优路径选择算法的优缺点及应用与发展现状,然后引入一种能直观描述流体流动物理性质的连续型Hopfield神经网络模型,即流体神经网络模型.将交通网络对应于一个流体神经网络,结合具有全局寻优特性的遗传算法设计了准用户最优路径选择模型及其算法,从而首次成功地应用神经网络这一潜力巨大的人工智能方法解决了传统的最优路径选择问题.考虑到交通网络的特殊性,该文一方面增加了次搜索过程,对由流体最速下降方向决定的最优路径再寻找第二最短路径、第三最短路径,以扩大寻优范围;另一方面,为了减少流体神经网络参数对其收敛性的影响,设计了非规范条件下的参数优化过程,完善了流体神经网络的最短路径算法.模拟路网的验证显示,该文设计的准用户最优路径选择模型随着路网规模的增大计算时间呈线性增长,明显优于传统的二重扫除法;而且它还有效地改善原流体神经网络模型,拓宽了其应用范围.最后在与已有的城市交通面控系统信息共享的前提下,该文还设计了一套准用户最优路径选择模型与算法在城市交通流诱导系统中具体实施方案.
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