共 13 条
智能交通系统中路径诱导算法研究进展
被引:31
作者:

李威武
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机构: 浙江大学工业控制技术国家重点实验室

王慧
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机构: 浙江大学工业控制技术国家重点实验室

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机构:
[1] 浙江大学工业控制技术国家重点实验室
[2] 系统工程研究所
[3] 系统工程研究所 浙江杭州
[4] 浙江杭州
来源:
基金:
浙江省自然科学基金;
关键词:
智能交通系统;
路径诱导系统;
最短路径问题;
交通控制;
分布式人工智能;
D O I:
暂无
中图分类号:
U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用];
学科分类号:
0838 ;
摘要:
针对智能交通系统的路径诱导问题,提出了按诱导系统的目标是系统路径或单车路径、所依据的信息性质是静态或动态以及路径生成方式是分散型的还是中心型的三种分类方式.详细讨论了路径诱导算法的实时性、动态路径诱导和交通控制与诱导一体化集成这三个在路径诱导系统研究中的关键问题,并分析了它们最新的研究进展.结合分析结果与路径诱导系统的实际应用前景,给出了基于出行者心理特征模型、多目标优化、路段交通量预测、提供更多智能化服务以及基于分布式人工智能框架模型等进一步研究未来路径诱导算法的重要研究方向.
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Huang Y.-W.
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Dept. of Elec. Eng. and Comp. Sci., University of Michigan
Johann Wolfgang Goethe University, Frankfurt
University of California, Irvine, CA
IEEE, ACM Dept. of Elec. Eng. and Comp. Sci., University of Michigan

Jing N.
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机构:
Dept. of Elec. Eng. and Comp. Sci., University of Michigan
Changsha Institute of Technology, Changsha
IEEE, ACM
Department of Computer Science, Worcester Polytechnic Institute
Dept. of Elec. Eng. and Comp. Sci., University of Michigan

Rundensteiner E.A.
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Department of Electrical Engineering, Changsha Institute of Technology
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彭国雄
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云美萍
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刘豹
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冯蔚东
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机构: 厦门国际航空港集团公司

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