论文部分内容阅读
近几年来,智能交通系统(ITS)越来越受到人们的广泛重视,它是在当代科学技术充分发展进步的背景下产生的,旨在将先进的计算机技术、通信技术、数据库技术、人工智能等运用于交通运输中,以解决交通拥挤、保证交通安全、提高交通网络使用效率。ITS涉及到交通运输的很多领域,路径诱导系统是其中的一个重要应用,是目前国内ITS的开发应用热点之一。本论文就是在这样的背景下应运而生的,它根据当前交通发展实际情况,并从未来发展的角度出发,对城市交通路径诱导系统进行了系统需求分析和系统功能设计。在此基础上进行了对用于路径诱导与导航的地图数据库的设计,构建了相应的路网数据库。整个系统采用B/S结构,利用SQL Server2000进行数据库管理和开发,使用方可以轻松的对数据库进行查询、添加、删除、诱导等操作处理。在众多路径规划的技术中,选取了较具有代表性的几种路径诱导算法,通过对比,提出了本文中所采用的用于动态路径诱导系统的动态实时最优路径算法,即改进的遗传算法。本算法针对传统遗传算法在交通诱导系统中求解最优路径问题中存在早熟收敛,易陷入局部极值点以及求得的最优路径缺乏实时性的问题,在模型中加入了实时交通信息,引入了一种新的带染色体交叉控制策略的改进遗传算法,配合单点交叉算子,消除了传统遗传算法中早熟收敛的不足,并使所求最优路径更加贴近实时的交通状态,切实达到诱导目的,提高整体路网的运行效率。实时路径诱导意味着交通状态的千变万化,动态路径诱导中车辆行驶路线方案在诱导过程中并不是一尘不变的,它应随着实时交通状态的变化而发生变化。在路径诱导的过程中,实时交通信息数据的应用使路径诱导系统具有实时性与动态性,而这一特性将使路径诱导更符合路网的客观实际状态,也进一步增加了系统的实用性。本文所研究的内容适应当前科学技术的发展与更新,具有一定的实用价值。