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摘要
城市交通复杂多变,出行者选择路径困难,为了优化城市交通路径选择,解决现有交通理论模型计算量大、运算时间长、约束条件苛刻等问题,提出了使用灰色理论预测模型预测道路阻抗即车辆的通行时间,并利用蚁群算法全局搜索的能力,在庞大的路网中寻找最优路径。首先利用城市智能交通系统获取道路上的交通流情况,利用灰色模型理论预测出路段的车流行驶速度并得出车辆在路段上的行驶时间,通过蚁群算法的寻优比较得到最优解。仿真结果表明,提出的预测模型和优化算法能有效解决城市交通路径选择问题,而且计算的效率较高。
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城市交通复杂多变,出行者选择路径困难,为了优化城市交通路径选择,解决现有交通理论模型计算量大、运算时间长、约束条件苛刻等问题,提出了使用灰色理论预测模型预测道路阻抗即车辆的通行时间,并利用蚁群算法全局搜索的能力,在庞大的路网中寻找最优路径。首先利用城市智能交通系统获取道路上的交通流情况,利用灰色模型理论预测出路段的车流行驶速度并得出车辆在路段上的行驶时间,通过蚁群算法的寻优比较得到最优解。仿真结果表明,提出的预测模型和优化算法能有效解决城市交通路径选择问题,而且计算的效率较高。
