城市公交出行系统中最优路线算法研究
城市公共交通路径优化算法设计
城市公共交通路径优化算法设计随着城市发展和人口增长，城市交通问题变得日益严重，导致交通拥堵、能源浪费和环境污染。
为了解决这些问题，城市需要优化公共交通路径，以提高运输效率和减少交通拥堵。
本文将介绍一种城市公共交通路径优化算法设计，该算法可以有效改善城市交通状况。
首先，为了设计优化算法，我们需要收集和处理大量的城市交通数据。
这些数据包括公交车线路、道路网络、站点位置、乘客需求等。
通过对这些数据进行分析和建模，我们可以得出一些关键的优化指标，如平均行程时间、车辆等待时间和乘客满意度等。
接下来，我们将利用遗传算法来优化公共交通路径。
遗传算法是一种仿生学的优化算法，通过模拟生物进化过程中的遗传和变异来寻找最优解。
在我们的算法中，我们将公交车线路看作编码，通过不断迭代和交叉，生成新的线路方案，并通过评估指标来选择最优解。
为了使遗传算法适用于城市公共交通路径优化问题，我们需要设计合适的适应度函数。
适应度函数将根据某种准则评估每个线路方案的优劣，并将其转化为适应度值。
例如，可以考虑平均行程时间最短、车辆等待时间最少和乘客满意度最高等作为评估准则。
通过适应度函数，我们可以评估每个线路方案的优劣程度，并在进化过程中选择最优解。
此外，在遗传算法的迭代过程中，我们需要设计合适的交叉和变异操作。
交叉操作将两个线路方案组合生成新的方案，以增加多样性和探索解空间。
变异操作将对方案进行随机的改变，以对解空间进行扩展。
通过交叉和变异操作，我们可以探索更多的解空间，并逐步逼近最优解。
最后，为了验证我们的算法效果，我们可以采用仿真实验来模拟城市公共交通运行情况。
通过设置不同的乘客需求、路况等参数，我们可以评估不同路径方案的性能，并与现有方案进行比较。
根据实验结果，我们可以进一步调整算法参数和优化策略，以达到更好的优化效果。
综上所述，城市公共交通路径优化算法设计是一个复杂的任务，需要收集和处理大量的数据，并通过遗传算法进行优化。
通过合适的适应度函数、交叉和变异操作，我们可以找到最优的公共交通路径方案，并改善城市交通状况。
基于GIS的城市公交出行最优路径算法研究
１ 基 于 ＧＩ Ｓ的公 交 出行 系统
公 交基础信 息系统 所集成 的信 息 大部 分 同空间 地理位 置 密
理决 策过程也大多与此密切相关 ， 象公 交线路 的布设 问题就需 要
统的重要特征 ， 在这 种情 况 下 ， 在公 交基 础信 息 系统 中引 入 Ｇ Ｓ Ｉ
成 为一种必然 。
现场拌 和 ；） ４ 给运输车辆增加 保温层 。以上方法 对运输 车辆增 加
２ 沥青 路面碾 压 的控 制
参 考文献 ：
在《 公路沥青路面施 工 技术规 范》 中规定 的沥青 混合料 的碾 ［ ］ＴＧ Ｆ ０２ ０ ， １Ｊ ４ —０ ４ 公路沥 青路 面施 工技 术规 范［ ］ ｓ． 压温度 ， 以保证沥青混 合料 能 够达到 规定 的密 实度 ， 事实上 规 范 ［ ］Ｔ １—７ 公路 沥青路 面设计规 范［ ］ ２Ｊ Ｊ０ ４９ ， ｓ．
够支持空间分 析决策 的技术 。 由于 ＧＩ 术 的发展 注重 对 空间 道路网络的关联与 更新 。通过分 析 比较 现有公 交 网络数 据模 型 Ｓ技 要详 细地反映城市公共交通 系统复杂的实体关 系， 需要专 门 决策 的支持 ， Ｇ Ｓ空间分析 和决策功能成为 区别于其 他信 息系 可知 ， 故 Ｉ
基 于 ＧＩ Ｓ的城 市 公 交 出行 最优 路 径 算 法 研 究
李 丹 管 欣
摘 要 ： 究 了一种基 于 ＧＩ 研 Ｓ的适 合我 国公交 系统 的公 交 网络模型 ， 通过 详细分析公 交 线路 和站 点的实 际情况， 行合 进 理抽象 ， 建立 了多层次 的公 交网络数据库 ， 找到 了一种 可行 的基于换乘次数 最少 的最优路径算法 。 关键词 ： Ｓ 最短路径算法 ， ＧＩ ， 多层次公 交数据模 型 ， 交网络数据库 公 中 图 分 类 号 ：５ １ ． ［ ２１ ４ 文献标识码 ： Ａ
公交车最佳乘车路径优化算法
p(i ) ,则一定能找 到一个 pim 就是终点 p hk ，也就是 pim 在 p h 中对应站点 p hk ，即 p hk 是 pi 和 p h 两条线路上共同经过的一站。 p(i )
为所求的最佳路径， 在实际情况中可以直接看公交车站点站 牌就可以判断出
pij 与 p hk 是否在同一路公交线路上，若存 在其他线路如 p ( d ) 等使 pij p ( d ) 且 p hk p (d ) ，则比 较各符合要求的线路的 p (i ) 和 p ( d ) ， 因此 选择 pij 与 p hk
公交车最佳乘车路径优化算法1对于情况1只要遍历p中pd则一定能找到一个p拥就是终点p从也就是p加在p中对应站点pm即p从是p和p两条线路上共同经过的一站?pi为所求的最佳路径在实际情况巾可以直接看公交车站点站牌就可以判断出ph与p从是否在同一路公交线路上若存在其他线路如pd等使ppd且pmpd则比较各符合要求的线路的pf和pd因此选择p与p址之间的公交车站点数最小即im一i的值最小的线路为所选择的最佳路径
大部分城市提出了“优先发展城市公共交通”的交通政 策，以缓解交通堵塞，能源紧张，废气污染等问题。为方便 乘客出行，交通部门大力发展完善公交服务系统，改善乘车 环境的同时，也努力为乘客的出行提供及时、准确、最佳的 公交信息查询服务。从现有网站看出，公交路线查询信息服 务很全面，从 A 地到 B 地给出了多种路线，建议哪条路线 是最佳路线并不多。 最佳路径是指乘客在乘车从起点到终点 的多条路径中，能最好满足乘客期望的线路，即出行效用最 大的线路。 2 公交乘客出行最佳路径的定义 确定公交出行最佳路径， 很重要的一点是通过对乘公交
p1n p 2n p sn
每个站点信息可以有两部分组成，站名和本站编号。 对于任意的起点 下几种： （1）起点 p ij 与终点 p hk 在同一线路上，即 i h ，可 -80-
城市公交查询系统优化算法研究与应用
高校 理科 化算 法研 究与 应 用
宝鸡 文理 学 院机 电工程 系 马 志 燕 西安 电子科技 大 学机 电 工程 学 院 牛翔 宇
［ 摘 要］ 随着城市交通 的发展 ， 便捷选择公 交路 线成 为市 民出行时非常关心的 问题。本文提 出了一种公 交线路查询的优化算法 ， 并 给 出了系统的数据结构 。该算法使换乘的次数 最小， 最符合人们 出行心理， 并可进 行多次换乘线路 查询 ， Ｄｉｓａ算法相比 ， 与 ｊｔ ｋｒ 本算 法运 算速 度 更 快 。 查询 更便 捷 。 ［ 关键词 ］ 交线路 查询 数据结构 换 乘线路 Ｄｉｓ ａ 公 ｊ ｔ 算法 ｋｒ
１前 言 ．
表 中 ， ： 计 为 自动 编 号 ， 在 统 计 站 点 数 目时 及 按 站 站 查 询 时 Ｉ 设 Ｄ 将 使 用
城市 公 交 系统 是 城 市 动 态 大 系统 的一 个 重要 组 成部 分 ，是 城 市 客
运交通 系统的问题。 尤其在大 中城市， 改善交通 已是刻不容缓， 多国家 许 和 城 市 都在 积 极 地 研 究 和 发 展 本 地 的公 共 交 通 设 施 与 服 务Ⅲ公 交 优 先 ， 已成 为城市交通发展 的基本战略Ｂ １ 。为了能够在人们乘坐公 交车的过程 中， 选择最科学 、 最经济 、 最便捷的方式达到 目的地 ， 本文提 出了一种新 的基于换乘次数的算法使换乘次数最小 。 ２算法的实现 ． ２１Ｄｊｓ ａｌ杰斯特拉） ． ｉ ｔ（ ｋ ｒｊ ￣ 算法 Ｄｊｓ ａｉ杰斯特拉） ｉ ｔ（＿ ｋ ｒ： ￣ 算法是 典型的单源最短路径算法 ， 用于计算一 个 节 点 到 其他 所 有 节 点 的 最 短 路 径 。 主 要 特 点 是 以 起 始 点 为 中 心 向 外 层层扩展 ， 直到扩展到终点为止。Ｄｊｓ ａ ｉ ｔ 算法是很有代表性 的最 短路 ｋｒ 径算法 ， ｉ ｓａ一般的表述通常有两种方 式 ，一种用永 久和临时标号 Ｄｊ ｔ ｋｒ 方 式 ， 是 用 Ｏ ＥＮ Ｃ Ｏ Ｅ表 的方 式 。 一种 Ｐ ，Ｌ Ｓ 从节点 １ 开始到各 点的 ｄｊｓ ａ ｉ ｔ 具体算法如下 ： ｋｒ 其 中 ｗａ ＞ 一 ｂ表示 ａ ＞ 一 ｂ的边 的权值 ，Ｏｒ为最短路径值 。 ｄ ）Ｏ ｉ （） １置集合 ｓ ｛，，ｎ ， ＝２ ． ｝数组 ｄ１ Ｏ ｄｉ Ｗ１＞（，之间存 在边）ｒ ３． ． （） ，（＝ 一 ｉ ｉ ＝ ） １ ｏ＋ 无 穷大 （，之 间 不 存 在边 ） １ｉ 。 （ ） ｓ中， ｄｊ ｍｉ｛（，属 于 ｓ， Ｓ Ｓ Ｄ ， ｓ为 空集 则算 ２在 令 （＝ ｎｄｉ ｊ ） ） ｝令 ＝ — ｝若 法结 束 ， 则 转 ３ 否 。 （） ３ 对全 部 ｉ 属于 ｓ如果存在边 ｊ＞， 么置 ｄｉ ｍｉ｛（， ０＋ ， 一 ｉ那 （＝ ｎｄｉ ｄ ）ｗｊ ） ） ＞ｌ转 ２ ｉ， 。 假如以上面的 Ｄｊｓａ ｉ ｔ 算法来计算公交路线最短路径 ， ｋｒ 在大数据量 的情况下 ， 计算速度会很慢。系统设计 中要求公交转 车的查询必须在较 短 的时间 内完成 ， ｉ ｓ ａ Ｄｊ ｔ 算法难 以实现 。最短路径算法对 于网络 拓扑 ｋｒ 图要求简捷 ， 对于复杂的公交网络拓扑 ， 须对 其进行复杂 的抽 象 、 必 合 并成简捷 的网络拓扑图 ， 这无 疑增加 了程序的复杂性。 本文设计的算法 解决了 Ｄｊｓａ 法的问题 ， ｉ ｔ算 ｋｒ 该算法支持三种查询方法 ， ： 即 （） １ 车次查询 ： 若按此 种方法查询则可直 接从 Ｌｎ 表 中找到对应 的 ｉｅ 数据 ， 将其输 出。 （） ２ 站点查询 ： Ｓａｏ 从 ｔｉｎ表中找到对应 的站 点名称 ， ｔ 并将其对应 的 Ｃ ｎｅｔ ｏ ｔ 中的 内容输出。 ｎ （） ３ 站站查询 ： 根据人们乘车 习惯 ， 若有直达车则乘坐直达车 ， 若没 有则考虑换乘 １次 ， 若没有则换乘 ２次（ 根据公交线路设计的一般规律 ， 从 Ａ地 到 Ｂ地一般最多换乘 ２ ， 以在 系统实现时 ， 次 所 我们把换乘次数 的上 限 定 为 ２次）若 没有 则 换 乘 ３次 ， …按 此 种 方 法 查 询须 按 优 先 等 ， … 级。 ２ 换乘算 法 － ２ ２ ． 换乘算法 的数据结构 ．１ ２ 合理的数据结构是提高查询速度 的前提 ，本文从线路与站点间的 关系出发 ， 利用优化算法设计了公交路线查询存储的数据结构 。 对于公 交线路查询系统 ， 主要采用两个表来存放数据 ， 一个为站点表即 Ｓａｏ ｔｔ ｎ ｉ 表， 另一个为线路表即 Ｌｎ ｉｅ表， 在设计 过程 中 ， 在储存数据前要检查 各 站点的名称是否统一标准 ，这样 才能为查询 的准确性 和高效性提供 可 能 。 如 ， 尔 滨 火 车 站 与哈 站 ， 是 指 同一 站点 ， 在 不 同 线 路 中 却有 例 哈 都 但 不同的名称 ， 则需要修正。 （） １ 有关 Ｓａｉ ｔ ｏ 的设 计 和说 明 ｔ ｎ表 本表将存放所有站点的名称和经过该站点的车次 ， 具体结构如表 １
公共交通导航系统中的路径规划算法设计与实现
公共交通导航系统中的路径规划算法设计与实现随着城市人口的增长和交通拥堵问题的日益严重，公共交通导航系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
在实际应用中，旅客通常需要根据自己的起点和目的地，在公共交通网络中找到最优的路径，其中路径规划算法起到了至关重要的作用。
本文将介绍公共交通导航系统中的路径规划算法设计与实现，以便为旅客提供高效、准确的导航服务。
首先，路径规划算法的设计必须考虑到城市的交通网络特点和旅客的需求。
在公共交通导航系统中，交通网络一般可以表示为一个有向图，图中的每个节点表示一个交通站点，每条边表示两个站点之间的交通线路。
在路径规划过程中，算法需要综合考虑到行驶时间、车次间隔、换乘次数等因素，以及旅客的出行偏好（如少换乘、少步行等）。
因此，路径规划算法应具备高效性、准确性和可定制性。
其次，常用的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、最小换乘算法等。
Dijkstra算法是一种基于贪心策略的最短路径算法，可以用于计算公交车或地铁的最短路径。
该算法通过不断选择最短路径的节点来逐步扩展路径，直到到达目的地。
然而，Dijkstra算法的计算速度较慢，不适用于大规模的公交网络。
A*算法是一种启发式搜索算法，可以更加高效地搜索最优路径。
该算法利用启发函数来估计节点到目标节点的距离，从而在搜索过程中剪枝，减少搜索范围。
最小换乘算法是针对旅客在路径规划中通常希望尽量少换乘的需求而设计的。
该算法在搜索过程中，通过记录已经换乘的次数，以及一些换乘规则，来选择最少换乘的路径。
在路径规划算法的实现过程中，需要考虑到数据结构的选择和算法的优化。
首先，可以使用邻接表或邻接矩阵来表示公交网络的数据结构。
邻接表适用于稀疏图，能节省内存空间；邻接矩阵适用于稠密图，能提高查询效率。
其次，可以通过使用堆或优先队列等数据结构来优化最短路径算法的性能。
堆可以在O(logn)的时间内找到最小元素，适用于Dijkstra算法；优先队列可以根据节点的优先级进行排序，适用于A*算法。
城市最优乘车方案算法的研究
3 算法设计
该问题实质上是图论中的一种带有特殊权的最优路径问题, 此权就是要依次满足文中对最优解定义的 2 个条件。该算法的关键是当在图 1 中任意给定 2 点A、B 后, 如何用树结构的思想构造求解多叉树和在计算 机内的存储方式。
1) 多叉树构造法 以给定点作为树根, 根结点值分别是所有经过该结点的线路名称所组成的集合; 从根
2) 存储方式 将每棵树用 1 个矩阵和 1 个伴随矩阵来表示; 矩阵的每行依次存放树展开后一层的所有 结点值 (矩阵的元素是结点, 结点的值是集合) , 伴随矩阵存放与矩阵对应位置的集合内元素的个数。为了计 算方便, 将矩阵的第 1 列空置不用, 而将伴随矩阵的第 1 列存放与矩阵对应各行最后 1 个非空集合前所有集 合的总个数 (作法见求解实例)。
收稿日期: 2004201208. 作者简介: 韩光鹏 (19492) , 男, 副教授. E2m a il: han gp @ tom. com
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3) 求解步骤 此处只考虑展开A 树, 对 B 树展开同理, 步骤如下: (1) 以图 1 中任意给定的 2 点A 、B 为 根分别作成 2 棵多叉树的根结点 (A 01 和 B 01) ; (2) 通过查看 A、B 树根结点的值集合内是否有相同的元素 (作交集运算) 来判断它们之间是否有直达车。若有, 则表示换乘次数最少的若干个解已经找到, 转到第 7 步, 否则转下一步; (3) 如果换乘次数大于 3, 则利用最短路径法求解, 转到第 7 步, 否则转下一步; (4) 对A 树按 上述多叉树构造法进行扩展, 新生成的结点值用矩阵A 1 和伴随矩阵 A 2 进行存储 (每扩展一层就表示增加 了一次换乘次数) , 并采用广度优先搜索法寻找一次两树之间当前层中的结点值集合内是否有相同的元素; (5) 如果无, 则表示两树在当前层无解, 转到第 3 步; (6) 如果有, 则表示换乘次数最少的若干个解已经找到, 转到第 7 步; (7) 在解集合中选出一条路径最短者, 求解过程结束。
公交调度中的最优路径规划算法研究
公交调度中的最优路径规划算法研究公交调度是城市交通系统中非常重要的一环，它对公交车运行的效率和乘客出行的舒适度都有着直接的影响。
而公交调度中的最优路径规划算法则是优化调度过程的关键因素之一。
在这篇文章中，我们将探讨公交调度中的最优路径规划算法的研究。
公交调度中的最优路径规划问题可以归纳为如下几个方面：时刻表的创建、发车时间间隔的确定、路线的选择以及乘客的平均等待时间的最小化等。
这些问题都与如何确定公交车的行驶路径密切相关，因此，寻找一种高效的最优路径规划算法是公交调度中的重要研究内容之一。
目前，常用的最优路径规划算法有：Dijkstra算法、A*算法、Floyd-Warshall算法等。
Dijkstra算法是一种单源最短路径的算法，通过不断更新到源点的距离来寻找最短路径。
该算法简单直观且易于实现，适用于中小型路网的最优路径规划。
A*算法则是一种启发式搜索算法，通过评估某个节点到目标节点的估计值来选择前进方向。
相较于Dijkstra算法，A*算法可以减少搜索的节点数量，从而提高搜索效率。
Floyd-Warshall算法是一种多源最短路径的算法，它通过中转节点的迭代更新逐步计算出所有节点之间的最短路径。
该算法适用于规模较大的路网，但相应的计算复杂度较高。
除了上述传统的最优路径规划算法外，近年来还涌现了一些新的算法和模型。
例如，基于图神经网络（Graph Neural Network）的路径规划算法可通过学习节点和边的特征，自动学习和预测最优路径。
这种方法能够充分利用传感器和GPS数据等实际路况信息，并且在实际应用中已经取得了一定的效果。
在公交调度中，除了最优路径规划算法，还需要考虑乘客的需求和车辆的运营条件。
因此，传统的最优路径规划算法需要结合实际情况进行一定的修改与优化。
例如，在一些繁忙的区域，可以通过增设中途站点或增加公交车数量等方式减少乘客的平均等待时间。
此外，公交调度中的算法还应该考虑交通拥堵、天气情况和节假日等因素的影响，以便更好地满足乘客的出行需求。
针对公交的最优路径算法
针对公交的最优路径算法
公交最优路径规划通常是指根据乘客出发点和目的地，规划最佳的乘车路线，主要考虑的因素有节点开放时间，节点之间的距离，以及車輛性能等。
首先，根据出发点和目的地来计算最优路线，首先搜索与出发点最近的公交路线，然后计算该路线的路径，接下来搜索目的地最近的公交路线，并计算该路线的路径。
最后，依据路线和路径，从出发点到目的地来规划最佳路线，搜索出最佳路线到达目的地的所有可能性，并可以对不同情况采取不同的策略，例如旅行距离最短、最短行车时间等，来采取最佳的乘车路线。
此外，公交最优路径规划还要考虑乘客的需求，节点开放时间也要考虑，节点之间的距离也要考虑，这都会给行驶时间和穿梭地点带来变化，因此,乘客可以选择合适的行驶路线或者乘车时间，从而获得最优路径。
最后，公交最优路线规划同时还与当地公交站点及线路相关，搜索距离用户最近的公交站点，然后获取各站点信息，计算它们之间的最优路径，以及如何去最近站点来实现最终目的地。
当然，节点时间也会影响使用公交路线，因此，乘客要根据实时的节点信息及站点开放的时间段来确定最佳的出行路线。
综上所述，公交最优路径规划是基于乘客出发点和目的地，根据路线图和实时节点信息，为乘客提供最优路线的一种规划方法。
此外，乘客可以根据自身情况，灵活选择乘车路线来实现不同的目标，可以帮助乘客减少最小化旅行时间，从而可以更高效地利用有限的时间与资源。
大城市公共交通网络最优路径算法研究的开题报告
大城市公共交通网络最优路径算法研究的开题报告一、选题背景随着城市化进程的加速，人口集聚和交通拥堵的问题日益严重。
公共交通作为城市交通体系的重要组成部分，不仅能够缓解交通拥堵，还能够减少环境污染，提高城市运行效率。
而公共交通的优化不仅关系到市民的出行体验，也关系到城市的发展和竞争力。
为此，构建高效的公共交通网络，设计最优的出行路线成为了当前需求的一个重要问题。
公共交通网络最优路径算法是一种能够考虑时间、路程、经济、环境等多因素的路线规划方法，其目的是让人们在出行中能够体现最优经济、快捷、便利的服务。
近年来，许多学者和研究机构针对公共交通网络最优路径算法展开了大量研究和探索。
二、研究内容本文旨在研究大城市公共交通网络最优路径算法，通过对公共交通数据的分析，提取关键指标，并进行合理的权衡和组合，设计适用于城市公共交通的最优路径算法模型，以提高城市公共交通的效率和便利性。
具体研究内容包括以下几个方面：1.研究现有的公共交通网络最优路径算法及其应用场景。
2.分析大城市公共交通网络的特点和存在的瓶颈问题。
3.提出基于大数据和机器学习的公共交通网络最优路径算法。
4.基于算法模型，构建一个城市公共交通网络最优路径系统，进行实证研究和数据分析。
5.对比分析研究结果，提出优化和完善算法的建议和改进方向。
三、研究意义本文的研究成果将有以下几个方面的意义：1.为城市公共交通网络的运行和优化提供科学依据和决策支持。
2.对于公共交通网络路线设计和服务水平的提升，具有积极的推动作用。
3.可为城市交通规划和公共服务提供借鉴，形成一套可复制的方案模板。
4.推动城市智慧交通的发展，提高交通服务水平，创造更好的居住和生活环境。
四、研究方法本文将采用距离、时间、费用等多个指标对公共交通的路线进行分析，并基于此建立多因素综合评价模型。
针对城市公共交通网络的复杂性和大规模性，本文还将借助大数据和机器学习技术，开发算法模型，实现全链路覆盖、高精度预测、高效优化的自动化数学模型，以提高出行效率和安全性。
公交中乘车时间和线路的最优站点
10:30—11：30
10:39
2
男生
5′
6′20″
6′15″
女生
8′
8′30″
7′50″
10:50
1
11:07
3
11:21
1
11:28
2
下午
15:10—16:10
15:20
2
15:30
1
15:40
2
16:01
1
晚上
20:00—21:10
20:10
2
20:2六，结果分析与检验
由于L1的取值范围是0.5≤L1≤0.7，所以对L1的不同取值，Li有不同的结果，如下表：
L1
L2
L3
L4
L5
L6
0.5
1.2619
2.37211
3.98983
6.34709
9.78195
0.55
1.33476
2.47827
4.14453
6.57251
10.1104
0.6
1.40762
本文围绕乘车时间的问题实际调查合理的假设、严密的逻辑分析、精确的计算，得出乘客乘车时间过长和站点选址的影响。基于条件：(1)所有站点间距之和最大程度接近路线总长;(2)乘客所花时间最少。对于调查实际和假设的参数，计算得到设置4个站点较为合理。此时平均每个乘客花费时间0.659742小时,相邻站点之间的距离从L1=0.5公里依次递增。
{t[i]=L[i+1]/(2*vr)+(Length-len[i])/vc+(n-i)*T0+((int)(((len[i]-L[i]*0.5)*p/c)))*Tc;
T[i]=t[i]*(0.5*(L[i]+L[i+1]));
基于公交网络模型的最优路径算法研究与实现的开题报告
基于公交网络模型的最优路径算法研究与实现的开题报告开题报告一、选题背景现代城市化进程不断加速，城市交通具有复杂性、高效性、优化性，公交交通作为城市常规出行方式之一，受到大量人群的青睐，公交网络在城市交通系统起着至关重要的作用。
对于交通规划者和公交管理部门而言，建立高效率且可靠的公交网络是十分必要的。
而如何优化公交路径规划的问题，成为了当今城市规划和交通管理中必须要研究和探讨的重要课题之一。
二、研究意义最优路径算法是公交网络路径规划的核心算法，是优化公交线路及其覆盖范围的重要手段之一。
研究最优路径算法能够协助城市规划者和公交管理部门优化公交路线，使之更能够满足市民的出行需求，降低公交系统的运营成本，提升公交系统的服务质量。
此外，研究公交网络路径规划相关算法，可以对计算机科学领域中的最优路径问题、数据结构和算法进行深入的研究和探索，对推动相关学科的发展具有重要意义。
三、研究内容本研究将基于公交网络模型，研究公交网络的最优路径算法，具体内容包括：1.研究目前主流的公交网络最优路径算法及其优缺点。
2.设计和实现基于公交网络模型的最优路径算法。
3.在实际数据中验证算法的准确性和可行性。
四、研究方法本研究将采用基于公交网络的数据结构，利用图论算法进行最优路径的查找和计算，结合统计学方法对结果进行分析和验证。
具体的研究方法包括：1.了解公交网络数据结构特点，对数据进行处理和构建。
2.采用图论算法进行公交网络的最优路径查找和计算。
3.对算法进行性能优化，并将其应用于实际公交网络数据中进行测试。
4.对实验结果进行统计分析，在不同的实验条件下，对算法的准确性和可行性进行评估和验证。
五、预期成果本研究将通过研究和实现基于公交网络模型的最优路径算法，预期产生如下的成果：1. 揭示目前主流公交网络最优路径算法的优缺点，总结最优路径问题的相关研究进展。
2. 设计和实现基于公交网络模型的最优路径算法，并对其进行性能测试和优化。
城市最优公共交通路线规划算法研究
城市最优公共交通路线规划算法研究第一章绪论随着城市化进程的加快，城市交通问题已成为各大城市亟待解决的问题。
在交通方式中，公共交通是城市交通的核心内容之一，也是提高城市可持续发展的重要手段之一。
公共交通路线规划(algorithm of public transportation route planning)，即在满足给定策略约束条件下优化公共交通路线，是公共交通运营管理、设计，公共交通建设工程中具有重要的意义。
本文主要介绍城市最优公共交通路线规划算法的研究进展。
第二章常用的公共交通路线规划算法2.1 最短路径算法最短路径的定义是由所选的权值变量决定，例如时间、费用或者其他任何一个能够衡量边边之间权值的变量。
最短路径算法是求有向图或者无向图中两个结点之间的最短路的算法。
常见的最短路径算法有Dijkstra算法、Floyd算法等。
2.2 全局搜索算法全局搜索算法是指在保证求解最优解的前提下，穷举法搜索所有可能性的算法。
全局搜索算法是一种具有广泛应用前景的算法，但是对于问题规模较大的情况，其搜索时间复杂度会急剧增加，因此算法效率较低。
2.3 遗传算法遗传算法仿照生物进化中的基本法则，通过交叉、变异等操作生成新的一代个体，在不断地演进、优胜劣汰中逐步达到目标状态的优化算法。
遗传算法拥有并行性强、非线性寻优适用于复杂问题等优点，但是随着数据维度的增加，计算量会增加，导致算法效率降低。
第三章城市最优公共交通路线规划算法城市最优公共交通路线规划算法对公共交通网络系统进行优化，提升交通网络的效率和便利性。
前人已经开展了大量相关研究工作，在此进行概述。
3.1 改进型最短路径算法对于一些规模较小的公共交通路线网络，改进型最短路径算法是一种优化算法。
该算法基于经典最短路径算法进行改进，能够很好地解决传统最短路径算法无法覆盖的情况。
3.2 基于遗传算法的公共交通路线规划遗传算法具有并行性好、能够解决非线性优化问题等优点，因此在公共交通路线规划中也得到了广泛应用。
公交车路线优化的算法设计与实现
公交车路线优化的算法设计与实现第一章前言随着城市的发展和人口的增长，公交车成为城市居民出行的重要方式。
但是，公交车道路拥堵、堵塞、路线混乱等问题使得公交车的效率和服务质量受到很大的影响。
为了提高公交车的效率和服务质量，需要对公交车路线进行优化。
公交车路线优化是一项非常重要的任务，优化的目标是使公交车的路程和等待时间最短，同时尽量减少拥堵和停车。
本文将介绍一种针对公交车路线优化的算法设计与实现。
第二章相关工作公交车路线优化是一个很多学者关注的问题。
已经有很多与这个问题相关的研究工作得到了广泛地关注。
这些工作可以大致分为三类：基于统计学方法的优化算法、基于机器学习的优化算法和启发式算法。
基于统计学方法的优化算法主要是根据历史数据来对公交车的路线进行调整，这种方法适用于某些具有稳定出行模式的城市。
基于机器学习的优化算法基于大量数据和机器学习技术来训练出更加符合实际情况的公交车路径。
而启发式算法则是通过试探性的方式来对轨迹进行优化，这种方法可以适用于各种不同类型的城市。
第三章算法设计本文提出的算法基于先进的人工智能技术和优化算法来设计公交车路线。
首先，我们需要基于路况和交通状况，构建城市地图。
在城市地图上，我们将根据实时数据对城市进行分析，并提出能够减少公交车等待和行驶时间的交通路线，将优化路线与现有路线进行比较，并基于人工智能和优化算法生成最终的公交车路径。
第四章实验结果本文进行了广泛的实验，证明了算法的有效性和实用性。
通过对不同城市的实时数据进行分析，可以发现算法能够对公交车路径进行有效的优化，减少了大量的等待时间和行驶时间。
实验结果也表明，与其他现有的算法相比，本文提出的算法可以在短时间内确定最优路径，并且可以根据变化的参数进行调节。
第五章结论本文提出了一种能够提高公交车效率和服务质量的算法。
为了实现这个算法，我们使用了人工智能和优化算法的先进技术，对公交车路径进行了有效的调整。
实验结果表明，本文提出的算法可以显著减少公交车的等待时间和行驶时间，这将有利于城市居民更快地到达目的地，减少城市拥堵和环境污染等问题。
城市公交线路优化规划算法研究
城市公交线路优化规划算法研究随着城市交通的不断发展和人口的增长，城市公交成为人们日常出行的重要方式之一。
然而，随着城市公交线路越来越繁琐，人们对于城市公交的满意度逐渐降低。
因此，为了提高城市交通的效率和便捷性，城市公交线路优化规划算法成为了当前研究的一个热点问题。
城市公交线路优化规划算法是通过对城市公交线路的分析和规划，从而确定最优的公交线路和车辆调度方案，以提高城市公交服务的质量和效率。
该算法的目标是减少公交线路的冲突和交叉，缩短公交车的行驶时间和等待时间，同时减少交通拥堵和环境污染。
因此，城市公交线路优化规划算法对于城市交通的可持续发展有着重要的作用。
城市公交线路优化规划算法的研究需要考虑多种因素。
首先，需要考虑公交线路的布线和车辆调度问题。
公交线路的布线需要考虑到人流量、交通状况、公交站点的位置等因素。
车辆调度则需要考虑到车辆数量、路线安排、时间调度等问题。
其次，需要考虑到公交线路的交叉问题。
若公交线路在交通繁 busy 的区域交叉，将会导致公交车的拥堵和行驶时间的延长。
最后，需要考虑到公交线路的可持续性问题。
公交线路的可持续性不仅需要考虑到经济效益和出行便捷性，还需要考虑到环境保护和碳排放等问题。
为了解决城市公交线路优化规划问题，现代科技提供了多种解决方案。
其中，计算机模拟系统是一种非常有效的方法。
通过模拟城市交通的状况和公交线路的情况，计算机模拟系统可以模拟不同公交线路和车辆调度方案的效果，从而确定最优的方案。
此外，人工智能技术也可以应用于城市公交线路优化规划中。
人工智能可以通过对城市公交线路的交通流量和人流量的预测，实现公交线路的智能调度和优化。
在城市公交线路优化规划算法的研究中，应用数据挖掘技术的方法也很受瞩目。
数据挖掘技术可以从大量的公交运营数据中发现相关性规律，并将这些规律应用于公交线路优化规划中。
例如，数据挖掘技术可以分析不同公交站点的人流量和公交车出发时间的相关性，从而优化公交车的调度方案，以提高出行效率和服务质量。
针对公交的最优路径算法
摘
要
在 总结 公 交 网 络特 点 的基 础 上 ， 出 了运 用 “ 烧 ” 提 燃 算法 来计 算 公 共 交通 系统 的 最 优路 径 算 法 。 用一 个 简化 的 并
例 子 来说 明 了这 种 算 法 的 算 法流 程 ， 最后 结 合 北 京 公 交 网络 的一 些 数 据 ， 这 种 算 法 以及 经 典 的 Ｄｊ ｒ 法做 了几 点 比 对 ｉｔ ｓ ａ算 较 ， 论在 空 间还 是 时间 复 杂度 上这 种 算 法都 大 大优 于 Ｄｊ ｒ 法 。 无 ｉｔ ｓａ算
关键 词 最优 路 径 最短 路 径 公 交 网络 最 少换 乘
文章 编 号 １０ — ３ １ （０ ６ ２ — ２ ７ ０ 文 献标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３一 ２０ ）２ ０ ０ － ３ 中 图分 类 号 Ｔ ３ １ Ｐ ０
Ｂｅ ｔ ｒ ｕ ｉ ｇ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ－ ｏ ｔｎ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｕ ｌ ａ ｓ ｏ ｔ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｆ ｒ Ｐ ｂ ｉ Ｔｒ ｎ ｐ ｒａ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ ｃ
是 用 矩 阵 来 存 储 弧段 信 息 的 方 法 内存 开销 比较 大 。 是 由于 其 二 算 法 复 杂 度 为 Ｏ（ ， 大 时 ， 算 速 度 很 慢 ， 变 得 难 以 忍 ｎ）ｎ很 运 会
路 。目前 ， 多数 的公 交 最 优路 径 算 法 都 是 采 用 的 基本 Ｄｊｓ ａ 大 ｉ ｔ ｋｒ
城市公共交通路线优化算法研究
城市公共交通路线优化算法研究一、绪论随着城市人口的不断增加，城市公共交通系统的运行效率问题越来越引人关注。
公共交通路线的优化是提高公共交通效率和质量的重要手段之一。
本文将从算法角度出发，探讨城市公共交通路线优化算法的研究。
二、城市公共交通路线优化算法1. 路线规划算法路线规划算法是一种优化型算法，旨在通过最小化总路程来实现公共交通路线的优化。
该算法基于网络流理论和图论，可以对多种不同类型的公共交通运输模式进行优化，如公交车、地铁、轻轨等。
2. 群体智能优化算法群体智能优化算法是一种模拟自然群体行为的算法。
该算法通过模拟蚁群、鱼群等自然群体行为，实现对公共交通路线进行优化。
该算法具有平行计算能力强、全局搜索能力强等特点，在公共交通路线优化中有广泛应用。
3. 遗传算法遗传算法是一种启发式搜索和优化算法，模拟了自然界中生物进化的过程，能够在搜索空间中进行全局优化。
该算法在公共交通路线中的应用，可以通过对不同公共交通线路组合进行遗传操作，获取较优的公共交通路线。
4. 模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式优化算法，基于物理学中固体物质经过退火过程获得稳定结构的原理进行求解。
在公共交通路线优化中，该算法可以通过温度控制、抽样思想等方式实现对公共交通路线的优化。
5. 蚁群算法蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁群体行为的优化算法。
该算法通过模拟蚂蚁在搜索问题方面的行为模式，以期找到问题的最优解。
在公共交通路线优化中，该算法可以通过模拟蚂蚁在交通拥堵、道路限制等因素下的行为，实现对公共交通路线优化的目的。
三、案例分析以北京市地铁为例，利用路线规划算法对地铁运营路线进行优化。
首先，通过采集实时地铁运行数据，获取北京市地铁运营的路线和客流量数据。
然后，将客流量数据和地铁运营路线数据输入路线规划算法模型中，通过优化模型求解，得到优化后的地铁运营路线。
最终，通过与原有地铁运营路线对比，可以发现采用路线规划算法后的地铁运营路线更加合理，公共交通效率得到了提高。
公交线路中最优路线的查询算法设计
公交线路中最优路线的查询算法设计王朝晖,杨 洁(江苏省测绘工程院,江苏南京210013)摘 要 在一个公共交通网络中寻找两个结点间的一条最佳路径,使之换车次数最少。
利用GIS地理分析的特性,设计了合乎乘客心理的最优路线查询算法。
本算法是基于广度优先搜索提出公交路线最短路径选择的算法。
该算法对图的搜索方法提出了一个新的思路,经模拟试验,算法简单合理,运算速度快,容易在计算机上实现。
关键词 广度优先遍历 最优路线 数据库 地理信息系统0 引 言在智能交通系统中利用GIS、GPS等技术在全球范围内已是一种趋势。
网络分析中最基本最关键的问题是最短路径问题。
本文着重讨论交通系统中的最优路线查询。
在这里,最优并不意味着最短。
最优路线是指在通达出行者出行目的的多条线路中,能最好的满足出行者愿望的线路,即是出行效用最大的线路。
1 数据分析与组织对城市公交路线进行最优路径分析,需要将现实中的城市公交网络实体抽象化为网络图论中的网络图,然后通过图论中的网络分析理论来实现道路网络的最优路径分析。
111 基础数据在交通网络分析中,所需要的实用数据如下: 11111 道路网的空间信息 道路网的空间数据由一系列的结点以及连接这些结点的曲线构成。
这里的结点既包括道路中的站点,也包括道路的交叉点。
这种简单的数据源在对道路网的分析应用非常重要,如寻求道路网的最佳路径等。
11112 道路网的空间信息拓扑结构 在组织数据时,应存储道路网络的拓扑结构,比如在一个道路交叉点处,究竟有哪些道路在此交汇;一条道路究竟与哪些道路相连等。
有了道路网的这些空间拓扑结构信息,在进行道路网的最优路径计算时,会大大缩小道路网的搜索范围,从而提高运算速度。
11113 道路的属性 是指对道路特征的描述,如道路的名称、道路的等级、道路是否为单行道等。
112 公交网络的特点城市道路网络中的道路交叉点连接着与该路口连通的多条路段,而两路公交线路的站点在同一点时,同路公交路段之间的连通性和不同公交线路的连通性是有差别的,这是因为两路不同公交线路在空间上的同一站点的连通,要换车而增加了时间消耗。
基于GIS的城市公交路网最优路线算法研究
第16卷 第3期2003年7月中 国 公 路 学 报Ch ina Jou rnal of H ighw ay and T ran spo rtV o l 116 N o 13Ju ly 2003文章编号:100127372(2003)0320083204收稿日期:2002209220作者简介:李曙光(19742),男,安徽郎溪人,工学博士研究生.基于G IS 的城市公交路网最优路线算法研究李曙光,苏彦民(西安交通大学电气工程学院,陕西西安 710049)摘 要:利用G IS 地理分析的特性,提出了一种较为简单的公交路网的描述方法。
同时,设计了合乎乘客心理的最优路线判断标准,并在此基础上,设计了基于公交路线的双向搜索最短路算法,该算法与现有的基于公交站点最短路算法相比,大大地减少了计算时间。
关键词:交通工程;公交路网;最优路线算法;地理信息系统中图分类号:U 491117 文献标识码:AResearch on opti m a l pa th f i nd i ng a lgor ithm of urban tran sit networkba sed on geograph ic i nforma tion systemL I Shu 2guang ,SU Yan 2m in(Schoo l of E lectrical Engineering ,X i ′an J iao tong U niversity ,X i ′an 710049,Ch ina )Abstract :A u tho rs p ropo se a new descri p ti on of the tran sit netw o rk w ith in the fram ew o rk of G IS .T he op ti m al path judgm en t criteri on is p resen ted .A sho rtest path algo rithm fo r tran sit netw o rk is p ropo sed to handle the special characteristics of tran sit netw o rk and passengers’travel p sycho logy .A u tho rs con sider the overall level of service and the passenger’s rou te cho ice criteri on to deter m ine the sho rtest path and tran sfer po in ts betw een random tw o bu s stop s .Key words :traffic engineering ;tran sit netw o rk ;op ti m al path finding algo rithm ;G IS0 引 言随着城市经济的发展,城市的公交路网也不断地扩展,为了便于管理这些公交信息,同时也为了方便公交乘客的出行,开发了城市公交信息管理系统。
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人们在选择公交出行线路时考虑的因素很多， 如出行耗时是否最少， 换乘次数是否最少、是否方 便， 花费是否最少， 线路是否最短等。面对如此多 的因素， 有时就很难做出准确的判断， 所以希望能 够得到一定的指导和多种出行方案以供选择。大多 数乘客在选择公交线路出行时， 首先考虑的是乘车 是否方便， 就换乘次数而言， 一般不大于两次； 其 次是乘车所花费的时间是否最少， 这主要是通过公 交线路的距离来衡量， 距离越短越好。因此， 将“换 乘 次 数 最 少 ”和 “公 交 线 路 距 离 最 短 ”这 两 点 作 为 设 计最短路径数学模型的优化目标。 １ 公交出行最优路线数学模型
李 丹， 曲玉萍， 王晓燕
（ 武汉大学城市建设学院， 湖北 武汉 ４３００７２）
摘要： 公交出行最优路线算法主要以距离为标准， 在得出了换乘方案之后， 可以进一步地考虑时间因素， 从而找到更具
优胜性的换乘方案， 但这还有待于进一步的探讨、研究。
关键词： 公共交通； 出行指导； 最优路线； 算法
中图分类号： ＴＵ９８４．１９１
站点Ｂ的直达最优线路， 输出结果并结束运算。若 出 “没 有 找 到 换 乘 次 数 不 超 过 两 次 的 最 优 公 交 线
Ｚ≥１， 计算Ｚ中各条线路的距离， 选择一条距离最 路”， 结束运算。
有些国家对这一点重视得较早， 如欧洲、日本 等国， 就投入了极大的财力在城市公交网络系统的 构建上， 现在已经形成了基于先进的计算机网络和通 信系统管理的智能运输系统ＩＴＳ（ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔ、准确 、 高 效 地 在 大 范 围 内全方位地进行运输综合管理， 使人、车、路三者 之间的关系更加和谐统一、密切配合， 使交通环境 得到了极大的改善。
ｂ） 如果没有公共站点Ｃ， 就出现了要换乘两次 的 情 况 。 将 经 过 站 点 Ａ的 每 条 公 交 线 路 的 所 有 站 点 存入集合Ｏ； 同样， 经过站点Ｂ的每条线路的所有 站点存入集合Ｐ。比较这两个集合， 先乘经过站点 Ａ的某一路车到达某一站点Ｄ， 计算站点Ｄ与站点Ｂ 之间有没有公共站点Ｅ， 如果有则站点Ｄ、Ｅ为换乘 站点。这种方案可能有多种， 比较选择距离最短的 推荐给出行者。如果不存在公共站点Ｅ， 说明经过 两次换乘无法从站点Ａ到达站点Ｂ， 停止搜索计算。 ２ 公交出行最优路线具体算法 ２．１ 输入起始站点Ａ和目的站点Ｂ。 ２．２ 搜索系统数据库， 经过起始站点Ａ的公交线路 存 为Ｘ（ ｉ） （ ｉ＝１， ２， ３， … ， ｍ， ｍ为 正 整 数 ） ， 经 过 目 的 站点Ｂ的公交线路存为Ｙ（ ｊ） （ ｊ＝１， ２， ３， … ， ｎ， ｎ为正 整数） 。 ２．３ 判断是否有Ｘ（ ｉ） ＝Ｙ（ ｊ） ， 将满足条件的存入Ｚ。
ａ） 如果有， 属于一次换乘。计算站点Ａ和公共 站 点Ｃ之 间 有 没 有 相 同 的 公 交 车 经 过 并 存 入 集 合 Ｘ； 同样， 计算站点Ｂ和公共站点Ｃ之间有没有相同的 公 交 车 经 过 并 存 入 集 合 Ｙ。 将 这 两 个 集 合 比 较 后 就 可以得到从站点Ａ经过公共站点Ｃ到达站点Ｂ的公交 线路， 在这些线路中进行比较， 选择距离最短的推 荐给出行者。
题提出可行的解决策略， 具有重要的现实意义。
关键词： 交通堵塞； 公交车； 现状； 对策
中图分类号： Ｕ４９１
文献标识码： Ａ
文章编号： １００２－ ４７８６（ ２００５） １１－ ０１２４－ ０４
Ｔｒ ａｆｆｉｃ Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｓｏｌｖｉｎｇ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｂｉｇ Ｃｉｔｅｓ
我国在这方面起步较晚， 但自认识到这个问题 的重要性后， 许多城市也相继建立了各种公交信息 查询系统， 但是效果并不尽如人意。例如查询的形 式偏于单一， 可查询的涵盖面比较小； 系统采取的 数据存储结构不易扩充； 大多数界面不够直观， 没 有地图显示； 有地图显示的又由于插件的使用， 查 询起来速度很慢； 而查询方式主要局限于网络， 使 得很多有需要的人无法真正利用到这一资源。要解 决这些问题， 让这种查询系统真正发挥作用就必需 对其进行不断的改进、完善和发展。
（ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｕｒｂａｎ Ｓｔｕｄｉｅｓ， Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｗｕｈａｎ ４３００７２， Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｔｈｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｆｏｒ ｏｐｔｉｍｕｍ ｒｏｕｔｅ ｆｉｎｄｉｎｇ ｉｎ ｕｒｂａｎ ｐｕｂｌｉｃ ｔｒａｎｓｉｔ ｔｒｉｐ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍ， ｔａｋｅｓ ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｓ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ． Ａｓ ｓｏｏｎ ａｓ ｔｈｅ ｔｒｉｐ－ ｔｒａｎｓｉｔ ｐｒｏｊｅｃｔ ｉｓ ｇｏｔ， ｔｈｅ ｔｉｍｅ ｆａｃｔｏｒ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｔｈｏｕｇｈｔ ｏｖｅｒ ａｎｄ ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｕｍ ｐｒｏｊｅｃｔ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｆｏｕｎｄ ｔｈｅｒｅｂｙ， ｗｈｉｃｈ ｎｅｅｄｓ ｍｏｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｓｔｕｄｙ．
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｐｕｂｌｉｃ ｔｒａｎｓｉｔ； ｇｕｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｔｒｉｐ； ｏｐｔｉｍｕｍ ｒｏｕｔｅ； ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ
０ 引言 随着城市日新月异的发展， 城市的规模不断扩
大。为了满足发展的需要， 城市公共交通运输的覆 盖面越来越广， 公交线路也日渐增多， 成为绝大多 数出行者的首选方式。这为人们的出行带来了极大 的便利， 但同时也因为线路的众多， 给人们在选择 出行乘车线路时带来了一定的困扰， 无论是本地还 是外来人员在大城市中要想到达一个陌生的目的 地， 在选择公交出行线路时都是比较困难的。因 此， 为市民特别是外来旅游、出差、就医等的人群 提供方便、快捷、经济、高效的公交出行线路方 案， 不仅可以方便他们的出行和生活， 同时也可为 城市减少不必要的交通流量， 有利于提高城市的交 通运输效率， 展示现代城市信息化的风貌， 提高城 市的地位。
１２２
交 通 标 准 化 ● 总 １４７ 期 Ｊ ＢＨ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＳＴＡＮＤＡＲＤＩＺＡＴＩＯＮ ＩＳＳＵＥ Ｎｏ．１４７
交通与安全
《交通标准化》２００５ 年第 １１ 期 ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ Ｓ ＴＡＮＤＡＲＤＩＺＡＴＩＯＮ． Ｎｏ．１１， ２００５
城市公交出行系统中 最优路线算法研究
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交 通 标 准 化 ● 总 １４７ 期 Ｊ ＢＨ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＳＴＡＮＤＡＲＤＩＺＡＴＩＯＮ ＩＳＳＵＥ Ｎｏ．１４７
交通与安全
《交通标准化》２００５ 年第 １１ 期 ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ Ｓ ＴＡＮＤＡＲＤＩＺＡＴＩＯＮ． Ｎｏ．１１， ２００５
大城市交通现状及解决策略
根据出行者输入的起点和终点， 确定出行要选 择 的 起 始 公 交 站 点 Ａ和 目 的 公 交 站 点 Ｂ。 搜 索 数 据 库， 查询站点Ａ和站点Ｂ之间是否有相同的车经过， 如果有一条或几条直达线路， 通过比较选择距离最 短的公交线路推荐给出行者。如果没有， 则计算站 点Ａ和站点Ｂ之间有没有一个公共站点Ｃ， 从站点Ｃ 可以换乘到达站点Ｂ。这就有了以下两种情况。
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｈｅａｌｔｈｙ， ｃｏｎｓｔａｎｔ ａｎｄ ｆａｓｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｎａｔｉｏｎ ｅｃｏｎｏｍｙ， ｔｈｅ ｌｉｆｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ #############################################
若Ｚ＝１， 则该条公交线 路Ｘ（ ｉ） 即Ｙ（ ｊ） 为 从 站 点Ａ到 ２．８ 以上步骤如果没有找到合适的 公 交 线 路 ， 输
目前所开发出来的系统的主要功能有： ａ） 显示 城市的交通电子地图， 包括放大、缩小、漫游等功 能； ｂ） 可以查询到某条公交线路的停靠站点， 首、 末班车的时间， 票价等； ｃ） 可以提供从起始站点到 目的站点的最优公交线路， 包括公交线路、换乘地
交 通 标 准 化 ● 总 １４７ 期 Ｊ ＢＨ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＳＴＡＮＤＡＲＤＩＺＡＴＩＯＮ ＩＳＳＵＥ Ｎｏ．１４７
先 进 的 公 共 交 通 系 统（ ＡＰＴＳ） 中 的 出 行 指 导 系 统包括从简单的线路图到交互式的出行规划一系列 的 措 施 与 方 法 。 这 样 的 系 统 可 建 立 在 互 联 网 ＧＩＳ系 统中， 通过有效地综合线路、费用、时间表及相关 的动态数据为出行者提供计划出行线路和在线信息 等 交 互 式 的 服 务 。 出 行 者 可 以 通 过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ， 使 用 Ｗｅｂ浏览器访问城市公交查询网站来得到图形化的 查询结果； 可以使用移动电话以短信的形式查询公 交车的换乘方案； 可以使用ＰＤＡ在移动的路上得到 相关的道路信息； 还可以在各个公交枢纽点， 以及 火车站、宾馆、广场等公共场所通过触摸屏来查询 公共交通信息（ 见图１） 。
交通与安全
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ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ Ｓ ＴＡＮＤＡＲＤＩＺＡＴＩＯＮ． Ｎｏ．１１， ２００５ 《交通标准化》２００５ 年第 １１ 期
点及换乘线路、经过站点等。在这些功能中， 对于 采用公交出行的人群而言， 最具有现实意义的就是 提供可供选择的最优公交线路以及详细的换乘方案 即公交出行指导。
文献标识码： Ｂ
文章编号： １００２－ ４７８６（ ２００５） １１－ ０１２２－ ０２
Ａ Ｎｅｗ Ａｒ ｉｔｈｍｅｔｉｃ ｆｏｒ Ｆｉｎｄｉｎｇ Ｏｐｔｉｍｕｍ Ｒｏｕｔｅ ｉｎ Ｕｒ ｂａｎ Ｐｕｂｌｉｃ Ｔｒ ａｎｓｉｔ Ｔｒ ｉｐ Ｇｕｉｄａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ
ＬＩ Ｄａｎ， ＱＵ Ｙｕ－ ｐｉｎｇ， ＷＡＮＧ Ｘｉａｏ－ Ｙａｎ
数据库是系统的基础， 起着十分重要的作用。 现有的公交出行信息系统对公交线路和站点的表达 大多是基于简化的数据模型。为提高交互效率， 这 种简化模型需要进一步的扩充［２］。
根据最短路径数学模型在公交线网上搜寻出的 最优出行方案是整个系统的核心。对于最优路径问 题， 国内外学者提出了许多算法， 包括迪杰斯特拉 （Ｄｉｊｋｓｔｒａ）算法、弗罗伊德（ Ｆｌｏｙｄ） 算法、矩阵算法等。 其中Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法稳定性强， 能适应网络拓扑的变化， 同时对系统的内存空间占用较少， 因而在计算机网 络拓扑路径选择以及ＧＩＳ中得到了广泛的应用， 是目 前公认的最好算法。但是对公交线路来说， 直接应 用Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算 法 求 得 最 优 路 径 问 题 存 在 着 明 显 不 足 。 例 如 ， Ｄｉｊｋｓｔｒａ算 法 要 求 网 络 拓 扑 图 和 表 示 网 络 图 的数据结构简洁， 这对于复杂的城市公交网络拓扑关 系来说， 就必须在对其进行复杂的抽象后， 合并成简 捷的网络拓扑图， 这无疑增加了程序的复杂性。此 外， 公交网络的连通性含义不同于图论中网络的连通 性含义。若求乘客从Ａ点到Ｂ点的最短路径， 需考虑 乘客在每一个站点都换车， 才能够直接采用Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法， 其计算结果可能造成乘客需要换乘好几次或 十几次才能够到达目的地， 显然是没有任何意义的。