蚁群算法的市中心商业区路径诱导设计
为了缓解淮安市中心商业区的交通拥堵现状，减少整个路网上的车辆时间延误，本文基于蚁群算法进行路径诱导设计。首先，对淮安市中心商业区的诱导现状、各路段长度以及延误点的行车延误展开调查与分析。其次，介绍了基本蚁群算法，并对蚁群算法进行改进设计以满足本文的研究需要。再次，主要从可变信息标志的选址、屏面设计及不同交通状态下诱导内容的发布这三方面完成对淮安市中心商业区路径诱导系统的硬件设计。最后，将蚁群算法应用于淮安市中心商业区路径诱导设计，通过MATLAB软件的使用，规划一条最优路径，实现路径上的时间延误最小化。关键词 路径诱导，蚁群算法，时间延误，可变信息标志
目 录
1 绪论 1
1.1 课题研究背景 1
1.2 国内外的研究现状 1
1.3 研究思路 3
2 淮安市中心商业区交通调查与分析 4
2.1 诱导现状调查 5
2.2 路段长度调查 6
2.3 行车延误调查 7
3 蚁群算法简介 9
3.1 蚁群算法基本原理 9
3.2 改进蚁群算法设计 11
3.3 改进蚁群算法参数设置 12
4 淮安市中心商业区路径诱导系统硬件设计 13
4.1 诱导标志选址 13
4.2 诱导标志屏面设计 14
4.3 不同交通状态下诱导内容 18
5 基于蚁群算法的淮安市中心商业区路径诱导系统软件设计 19
5.1 蚁群算法与路径诱导的结合 19
5.2 路径诱导算法的实现流程 20
5.3 路径诱导仿真结果 21
结 论 22
致 谢 23
参 考 文 献 24
1 绪论
1.1 课题研究背景
随着人们生活水平的提高，机动车保有量迅速增长，这就导致交通需求量也迅速增长，然而由于城市的土地有限，无法保证道路的供给量保持同步发展。因此，在高峰时间段，车辆集中出行，就会出现交通拥挤。为了缓解交通拥挤现状，传统的交通运输模式已经无法满足需要，智能交通系统应运而生。 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
路径诱导系统是智能交通系统的一个重要研究领域，也是先进的出行者系统的核心部分。它是应用全球定位系统技术、电子交通图、计算机技术、多媒体技术和通信技术，为出行者规划出一条最优路径，能够使出行者安全、快速地到达目的地。通过实时的监测交通流运行状况，合理地分配整个路网上的交通流，为出行者提供最优的路线指引，使驾驶员能够避开拥挤和事故路段，减少行车延误，大大提高了交通运输效率，减少能源消耗和大气污染。同时，出行者有了最优的路线指引，就可以把精力集中在驾驶操作上，有助于提高交通安全水平，减少交通事故的发生率和死亡率。除此以外，路径诱导系统还能够促进信息业等相关产业的发展，增加就业机会。因此，路径诱导的研究不仅能够有效地改善城市的交通问题，还能够带来巨大的经济效益和社会效益。
淮安市中心商业区即以中央国际新亚广场、金鹰国际购物中心和万达广场为中心的商业区地段，围绕中心商业区的东西主干道自北向南依次为健康东路、淮海东路、漕运北路与和平路，南北主干道自西向东依次为淮海北路、承德北路与翔宇大道。其中，还有有轨电车穿过淮海东路。除此以外，中心商业区内还有很多道路街道，如桑园路，交通路，开元路，圩北路，银川路等。通过调查与分析发现，淮安市中心商业区内部现状交通比较混乱，尤其在上下班高峰期与节假日期间经常出现拥堵、混乱，行车延误较大。因此，本文将主要基于蚁群算法做路径诱导设计，缓解淮安市中心商业区的交通拥堵问题，结合相关知识完善该区域的路径诱导，提高运输效率。
1.2 国内外的研究现状
1.2.1 国外研究现状
国外关于蚁群算法[2]的路径寻优已有许多研究成果。
2011年，Pavel K.,Jan M.等人[3]提出一种新的动态自然启发算法，用于加强路网中受交通堵塞，事故等影响的道路网络中有问题部分的路由。该算法旨在改善道路网络关键部分或其受事故影响部分的导航质量。
2014年，Martin Reed等人[4]演示使用蚂蚁系统[5] （ACS）解决车辆路由问题。对于节点集中在单独集群中的网络，使用k均值聚类可以大大提高解决方案的效率。
2014年，Habib M. Kammoun等人[6]提出一种基于蚁群行为和分层模糊模型的自适应多Agent系统[7]。该系统允许通过集成自适应车辆路线引导系统，根据道路网络的实时变化，有效地调整道路交通。提出的系统在多代理平台下实施和模拟，以便讨论全球道路交通质量在时间，流动性和适应性方面的改进。
2016年，Vinay V.Panicker等人[8]开发了基于蚁群优化的启发式来解决位置路由问题，所提出的启发式同时解决了分配问题和路由问题。在一组众所周知的基准问题实例上，测试所提出的启发式，并且将所获得的结果与其他启发式进行比较。 对于较大尺寸的问题实例，启发式可以提供更好的解决方案。
1.2.2 国内研究现状
我国学者关于蚁群算法的路径寻优也有非常丰硕的成果。
2012年，刘霞，杨超[9]提出了一种可以根据不同的数据来调整蚁群算法参数[10]的算法，该算法不但可以得到更精确的最优解，而且收敛速度快。
2013年，何小锋，马良[11]将量子计算与蚁群算法相结合，提出了一种量子蚁群算法，该算法主要用来解决车辆路径寻优问题，它不仅扩大了算法的搜索范围，还加快了算法的收敛速度。
2013年，徐畅[12]将微正则退火算法[13]和蚁群算法结合，用来解决大规模路网下的路径寻优问题，该算法不仅缩短了运行时间，还能在全局范围内寻找最优解。
2014年，安毅生等人[14]将蚁群算法运用到路径选择过程，提出了一种动态的路径选择优化方法，该方法考虑到了不同的起点到终点，路径选择可能会有叠加以及产生的时间延误情况，它更容易保持路网交通的稳定。
目 录
1 绪论 1
1.1 课题研究背景 1
1.2 国内外的研究现状 1
1.3 研究思路 3
2 淮安市中心商业区交通调查与分析 4
2.1 诱导现状调查 5
2.2 路段长度调查 6
2.3 行车延误调查 7
3 蚁群算法简介 9
3.1 蚁群算法基本原理 9
3.2 改进蚁群算法设计 11
3.3 改进蚁群算法参数设置 12
4 淮安市中心商业区路径诱导系统硬件设计 13
4.1 诱导标志选址 13
4.2 诱导标志屏面设计 14
4.3 不同交通状态下诱导内容 18
5 基于蚁群算法的淮安市中心商业区路径诱导系统软件设计 19
5.1 蚁群算法与路径诱导的结合 19
5.2 路径诱导算法的实现流程 20
5.3 路径诱导仿真结果 21
结 论 22
致 谢 23
参 考 文 献 24
1 绪论
1.1 课题研究背景
随着人们生活水平的提高，机动车保有量迅速增长，这就导致交通需求量也迅速增长，然而由于城市的土地有限，无法保证道路的供给量保持同步发展。因此，在高峰时间段，车辆集中出行，就会出现交通拥挤。为了缓解交通拥挤现状，传统的交通运输模式已经无法满足需要，智能交通系统应运而生。 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
路径诱导系统是智能交通系统的一个重要研究领域，也是先进的出行者系统的核心部分。它是应用全球定位系统技术、电子交通图、计算机技术、多媒体技术和通信技术，为出行者规划出一条最优路径，能够使出行者安全、快速地到达目的地。通过实时的监测交通流运行状况，合理地分配整个路网上的交通流，为出行者提供最优的路线指引，使驾驶员能够避开拥挤和事故路段，减少行车延误，大大提高了交通运输效率，减少能源消耗和大气污染。同时，出行者有了最优的路线指引，就可以把精力集中在驾驶操作上，有助于提高交通安全水平，减少交通事故的发生率和死亡率。除此以外，路径诱导系统还能够促进信息业等相关产业的发展，增加就业机会。因此，路径诱导的研究不仅能够有效地改善城市的交通问题，还能够带来巨大的经济效益和社会效益。
淮安市中心商业区即以中央国际新亚广场、金鹰国际购物中心和万达广场为中心的商业区地段，围绕中心商业区的东西主干道自北向南依次为健康东路、淮海东路、漕运北路与和平路，南北主干道自西向东依次为淮海北路、承德北路与翔宇大道。其中，还有有轨电车穿过淮海东路。除此以外，中心商业区内还有很多道路街道，如桑园路，交通路，开元路，圩北路，银川路等。通过调查与分析发现，淮安市中心商业区内部现状交通比较混乱，尤其在上下班高峰期与节假日期间经常出现拥堵、混乱，行车延误较大。因此，本文将主要基于蚁群算法做路径诱导设计，缓解淮安市中心商业区的交通拥堵问题，结合相关知识完善该区域的路径诱导，提高运输效率。
1.2 国内外的研究现状
1.2.1 国外研究现状
国外关于蚁群算法[2]的路径寻优已有许多研究成果。
2011年，Pavel K.,Jan M.等人[3]提出一种新的动态自然启发算法，用于加强路网中受交通堵塞，事故等影响的道路网络中有问题部分的路由。该算法旨在改善道路网络关键部分或其受事故影响部分的导航质量。
2014年，Martin Reed等人[4]演示使用蚂蚁系统[5] （ACS）解决车辆路由问题。对于节点集中在单独集群中的网络，使用k均值聚类可以大大提高解决方案的效率。
2014年，Habib M. Kammoun等人[6]提出一种基于蚁群行为和分层模糊模型的自适应多Agent系统[7]。该系统允许通过集成自适应车辆路线引导系统，根据道路网络的实时变化，有效地调整道路交通。提出的系统在多代理平台下实施和模拟，以便讨论全球道路交通质量在时间，流动性和适应性方面的改进。
2016年，Vinay V.Panicker等人[8]开发了基于蚁群优化的启发式来解决位置路由问题，所提出的启发式同时解决了分配问题和路由问题。在一组众所周知的基准问题实例上，测试所提出的启发式，并且将所获得的结果与其他启发式进行比较。 对于较大尺寸的问题实例，启发式可以提供更好的解决方案。
1.2.2 国内研究现状
我国学者关于蚁群算法的路径寻优也有非常丰硕的成果。
2012年，刘霞，杨超[9]提出了一种可以根据不同的数据来调整蚁群算法参数[10]的算法，该算法不但可以得到更精确的最优解，而且收敛速度快。
2013年，何小锋，马良[11]将量子计算与蚁群算法相结合，提出了一种量子蚁群算法，该算法主要用来解决车辆路径寻优问题，它不仅扩大了算法的搜索范围，还加快了算法的收敛速度。
2013年，徐畅[12]将微正则退火算法[13]和蚁群算法结合，用来解决大规模路网下的路径寻优问题，该算法不仅缩短了运行时间，还能在全局范围内寻找最优解。
2014年，安毅生等人[14]将蚁群算法运用到路径选择过程，提出了一种动态的路径选择优化方法，该方法考虑到了不同的起点到终点，路径选择可能会有叠加以及产生的时间延误情况，它更容易保持路网交通的稳定。
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