城市路网多路口路径动态实时选择方法
为了缓解城市交通拥堵问题,如何充分利用现有的道路资源进行有效的路线导航,一直是学者们关心的热点问题.现有的研究方法包括:优化交通灯信号周期以增大交通流量;对个别车辆的行驶路线进行优化;利用历史交通数据或者通过路网中心和车辆之间的主从式博弈进行路径导航等.然而,这些研究并没有考虑到微观行驶车辆的个性化交通需求以及多车辆彼此之间的路线选择冲突,对于城市路网中交通状况的动态不确定性也没有充分考虑.基于以上问题,提出了城市交通路网动态实时多路口路径选择模型DR2SM(dynamic and real-time route selectionmodel in urban traffic networks),结合车辆对前方可选路线的偏好以及可选路线的实时交通状况,并利用自适应学习算法SALA(self-adaptive learning algorithm)进行博弈,以使得各行驶车辆的动态路线选择策略达到Nash均衡.
城市交通、动态路线选择、拥堵、博弈、Nash均衡
27
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61572369,61471274,70901060;湖北省自然科学基金2011CDB461,2014CFB193,2015CFB423;软件工程国家重点实验室开放式基金SKLSE 2010-08-15;武汉市青年晨光计划2011-50431101;武汉市重大科技计划2015010101010023;江西省青年科学基金20151BAB217017National Natural Science Foundation of China61572369,61471274,70901060;Hubei Province Natural Science Foundation2011CDB461,2014CFB193,2015CFB423;State Key Laboratory of Software Engineering Open FoundationSKLSE 2010-08-15;Youth Plan Found of Wuhan City2011-50431101;Key Science and Technology Project of Wuhan City2015010101010023;Jiangxi Province Youth Science Foundation20151BAB217017
2016-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共19页
2199-2217
