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计及路网权值时变特性的全局最优路径规划 |
投稿时间:2020-08-18 修订日期:2020-10-30 |
关键词:路径规划 Dijkstra算法 全局最优 时变网络 |
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划),国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目) |
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摘要: |
由于静态路径规划(SPP,static path planning)和滚动路径规划(RPP,rolling path planning)思想无法求解全局最优路径,提出了一种计及路网权值时变特性的全局最优路径规划方法(GOPP,global optimal path planning)。利用Vissim软件对重庆大学城某区域路网进行建模与仿真,采用改进的前向关联边数据结构存储路网拓扑关键要素及行程时间仿真数据,以此作为路径规划数据库。在此基础上,推导跨时段路段的实际权值,提出一种基于Dijkstra算法的GOPP方法。最后基于路径规划数据库,在证明经典Dijkstra算法相比智能启发式算法具有全局最优求解能力的基础上,分别采用SPP、RPP和GOPP方法在MATLAB环境下仿真得到三条规划路径,结果表明GOPP累计行程时间为1 158.7 s,相比SPP和RPP分别减少了212.7 s和57.6 s,有效验证了GOPP在缩短交通出行时间的优越性,对今后智能交通系统的发展具有一定的理论指导意义。 |
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