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基于實時交通信息的動態路徑規劃算法性能比較_黃西洲
以往的路徑選擇總是傾向于找出起始點到目的地的所有可達路徑中的最短路徑。目前所應用的所有路徑規劃算法幾乎都是在 Dijkstra 算法的基礎上進行設計的。這種算法雖能得出最短路徑的最優解，但由于它遍歷計算的節點很多，所以效率低， 而且，考慮到實時交通中的各種突發狀況，如堵車、交通事故等， 往往所得到的最短路徑并非現實情況下的最優路徑。動態路徑選擇（Adaptive Routing，以下簡稱 AR）模型就是綜合考慮了所選起始點間的所有路徑的實時交通信息， 包括所用時間、車流量、距離、費用、道路狀況等等，然后將其作為影響選擇概率的一個重要因素-阻抗，應用于蟻群算法當中，從而得出我們所期望得到的最優路徑。本文通過對 Dijkstra 算法、蟻群算法以及優化的蟻群算法的性能比較和仿真實驗， 從而得到一種性能相對最優的基于實時交通信息的動態路徑規劃算法，并用于實際應用中。
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