資料介紹
為了緩解城市交通擁堵問題,如何充分利用現(xiàn)有的道路資源進(jìn)行有效的路線導(dǎo)航,一直是學(xué)者們關(guān)心的熱點(diǎn)問題.現(xiàn)有的研究方法包括:優(yōu)化交通燈信號(hào)周期以增大交通流量:對(duì)個(gè)別車輛的行駛路線進(jìn)行優(yōu)化:利用歷史交通數(shù)據(jù)或者通過路網(wǎng)中心和車輛之間的主從式博弈進(jìn)行路徑導(dǎo)航等.然而,這些研究并沒有考慮到微觀行駛車輛的個(gè)性化交通需求以及多車輛彼此之間的路線選擇沖突,對(duì)于城市路網(wǎng)中交通狀況的動(dòng)態(tài)不確定性也沒有充分考慮.基于以上問題,提出了城市交通路網(wǎng)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)多路口路徑選擇模型DR2SM(dynamic and real-time route selection model in urban traffic networks),結(jié)合車輛對(duì)前方可選路線的偏好以及可選路線的實(shí)時(shí)交通狀況,并利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法SALA(self-adaptive learning algorithm)進(jìn)行博弈,以使得各行駛車輛的動(dòng)態(tài)路線選擇策略達(dá)到Nash均衡.
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