基于GPS定位的旅游拼车app中路径规划算法的研究
基于GPS定位的智能化旅游导航研究
基于GPS定位的智能化旅游导航研究随着科技的发展和人们生活水平的提高，旅游已经成为一种非常普遍的休闲方式。
但是，对于很多旅游者而言，到陌生的地方旅游总是充满了各种挑战。
为了帮助旅游者更好地融入本地生活并体验当地文化，越来越多的人开始关注一种智能化旅游导航系统，而最常用的就是基于GPS定位技术的导航系统。
这种系统可以帮助旅游者更快捷、更准确地找到想要的地点和景点，以及提供详细的游览线路和建议，以此来高效、愉悦地完成旅游之旅。
一、GPS定位技术首先，我们需要了解一下GPS定位技术。
GPS，全称为全球卫星定位系统，是美国国防部研发的一种卫星定位和导航系统，经过多年的发展，目前已经成为全球最常用的导航系统之一。
GPS技术是通过在地球轨道上部署的卫星发出信号，接收设备通过计算信号传播时间和距离关系确定自己的位置，从而实现定位功能。
由于GPS技术准确度高、范围广，因此已被广泛应用于导航和位置服务领域。
二、基于GPS的旅游导航系统基于GPS的旅游导航系统，是一种将GPS定位技术和旅游资源信息相结合的智能化定位导航系统。
这种系统通过手机定位或者其他接收GPS信号的设备，实现旅游者实时定位和目的地搜索，同时提供详细的景点介绍、游览时间和建议等信息，让旅游者更加便捷地完成旅游之旅。
在使用GPS导航系统时，我们可以通过输入目的地的名称或地址，在系统中进行搜索，并得到准确的导航路线。
而在基于GPS定位的旅游导航系统中，我们还可以根据个人喜好和需求，自动匹配最优的游览路线，比如根据上午游玩时间推荐上午游玩时间相对较短的景点，以免浪费时间，也可以通过系统推荐的人气排名和用户点评等信息，了解当地最热门的景点，并且可以查看其他用户分享的照片和评论，从而更好地理解当地的文化和风俗习惯。
不仅如此，基于GPS的旅游导航系统还可以提供周边服务信息，比如推荐附近的餐馆、购物区和娱乐场所等，让旅游者的旅程更加丰富多彩。
三、基于GPS定位的旅游导航系统的优点1.准确性：GPS定位技术可以达到高精度定位，从而配合导航系统，为旅游者提供准确的路线和位置信息。
导航定位软件开发中的路线规划与导航算法
导航定位软件开发中的路线规划与导航算法导航定位软件是现代人必不可少的手机应用之一。
它们可以为我们提供精准的地图服务，帮助我们规划最佳路线，实时导航并提供详细的路线指引。
然而，这些看似简单的功能背后涉及复杂的路线规划与导航算法。
在本文中，我们将介绍导航定位软件开发中所使用的一些主要算法和技术。
路线规划是导航定位软件的核心功能之一。
它的目标是找到两个地点之间最佳的行走路径，并考虑到用户设定的偏好和限制条件。
在规划路线时，需要考虑到多个因素，例如交通状况、道路类型、道路拥堵情况以及可能的交通事故等。
为了实现高效的路线规划，导航定位软件开发使用了各种算法，如Dijkstra算法和A*算法。
Dijkstra算法是一种广泛应用于路线规划的图论算法。
它的基本思想是从起点开始，逐步探索周围的节点，并记录到达每个节点的最短路径。
通过不断更新路径长度，Dijkstra算法最终找到从起点到终点的最佳路径。
这个算法考虑了路线的长度，但没有考虑到其他因素，如行驶速度或交通状况。
与Dijkstra算法相比，A*算法更加高效。
它结合了最短路径和启发式搜索，并在路线规划中考虑到了更多的因素。
A*算法通过评估距离起点和终点的估计值来选择下一个要探索的节点，这个估计值通常基于欧几里得距离或曼哈顿距离等。
这种启发式方法可以大大加速路径规划过程，并且在实际应用中被广泛使用。
除了路线规划算法，导航定位软件还需要实时导航算法来指导用户沿着规划的路径行进。
实时导航算法需要监测用户的位置，并通过位置更新来提供实时导航指引。
在导航过程中，导航定位软件还需要监测交通状况的变化，并根据新的信息重新规划路径。
这也需要使用到一些高级算法，如动态规划和实时数据处理。
动态规划是一种常用的路径规划方法，它可以在改变交通状况时快速重新计算最佳路径。
动态规划基于之前计算出的路径，通过更新节点的权重值，从而得到新的最佳路径。
这个过程可以非常高效地应对交通状况的变化，并在实时导航中提供准确的指引。
基于GPS定位的旅游拼车app中路径规划算法的研究
基于GPS定位的旅游拼车app中路径规划算法的研究摘要：21世纪是信息时代，物联网技术迅猛发展，智慧旅游模式已经渐渐被人们接受，随之出现了基于GPS定位的旅游拼车app。
本文主要讨论的是拼车过程中，由软件来规划拼车路线和旅游路线的问题，涉及到几种计算最短路径的常用算法。
关键词：拼车，最短路径，Dijkstra算法，Fleury算法，LWC算法一、相关背景智慧旅游，就是利用移动云计算、移动互联网等新技术，借助便携的终端上网设备，主动感知旅游相关信息，并及时安排和调整旅游计划。
简单地说，就是游客与网络实时互动，让游程安排进入智能化时代。
智慧旅游是以云计算为基础，以移动终端应用为核心的，以感知互动等高效信息服务为特征的旅游信息化发展新模式，核心是以游客为本的高效旅游信息化服务。
智慧旅游的建设与发展最终将体现在旅游管理、旅游服务和旅游营销的三个层面。
国家旅游局将2014年确定为“智慧旅游年”,目前国内有18个城市入选首批“国家智慧旅游试点城市”，这18个城市分别是：北京、武汉、福州、大连、厦门、洛阳、苏州、成都、南京、黄山、温州、烟台、无锡、常州、南通、扬州、镇江和武夷山。
所谓旅游拼车就是在旅游景区，拥有同一目的地或顺道的人，可以通过各自手机上的GPS定位功能和安装的拼车app（应用软件）相约共同搭乘一辆出租车或其他营运车辆，在减少自身支出和给他人提供方便的同时还能对节能环保做出贡献；而车辆驾驶员可以通过车载设备查看哪些区域车多客少，哪些区域有客无车，并选择合适的路线和地点搭载乘客，实现盈利最大化。
拼车并不是一个新兴的事务，其意义在于：乘客分摊车费，省钱；避免长时间游客等车或出租车放空，省时增效；减少尾气排放，低碳环保；减少局部交通压力，优化旅游景点交通环境等。
拼车行为在国外目前已广泛流行，很多城市都开拓了拼车服务，而在国内几乎没有此类业务。
物联网技术的发展和应用与当今社会生活联系密切，嘀嘀、快的等招车打的软件已经广为流行，2013年底，北京市交通委出台《关于北京市小客车合乘出行的意见》，这极大鼓励了拼车行为的推行，旅游拼车软件就是在这一大环境下的产物。
基于GPS数据的路径规划优化研究
基于GPS数据的路径规划优化研究一、前言路径规划是人类在日常生活、交通出行、物流配送等方面所面临的一项最基本的问题。
通过计算机技术，以及收集的各种位置数据，特别是GPS数据，我们现在可以准确地规划某一个目的地的行车路线。
为了实现行程时间最优化，GPS数据可以用于优化路径规划，进而提高驾驶安全和行车效率。
二、GPS基础知识介绍GPS，全称为全球卫星定位系统，是一种基于卫星的定位和导航系统。
GPS是由一组卫星、地面控制站和接收机所组成的协同工作系统，它利用卫星和接收机的相互作用来计算出接收器所在的位置，并能够在地球上的任何地方实现准确的导航和定位。
GPS可以提供全球覆盖的定位服务，其系统主要由24颗卫星组成，这些卫星在地球轨道高度约为20,000公里的位置上绕地球运行。
因为卫星精确的运行轨道和发射的信号可以被接收机测量，所以GPS可以告诉我们接收机的位置、速度和方向，以及当地的时间。
三、GPS数据在路径规划中的作用在路径规划中，GPS数据能够提供车辆行驶的实时位置信息和路况数据，包括交通情况、道路等级、路段限速和交通信号灯等。
使用GPS数据去优化路径规划，可以更好的考虑到车辆的实际行驶情况而非假设行驶情况。
基于GPS数据的路径规划优化，主要可以从以下方面进行：1. 实现优化路径规划通过收集车辆行驶的实时位置信息，可以为路径规划算法提供更加准确的数据，从而实现优化的路径规划。
实时的路况信息也可以在行车过程中提供更准确的路线导航。
2. 优化路线在获取了收集到的 GPS 数据后，可以同时获取道路的流量、拥堵程度等信息。
这些数据可以被用于优化路径规划，例如比较不同路径的车流量，从而给出最优的路径规划方案。
3. 提高行车安全行车安全是一项十分重要的问题。
收集到的GPS数据可以用于实时监控驾驶员操作行为，例如是否超速、是否谨慎等，以此来提高行车安全。
四、GPS路径规划算法GPS路径规划算法主要有以下几种:1. Dijkstra算法Dijkstra 算法是一种基于图的常用最短路径算法，通过确定节点之间的路径距离，从起点开始搜寻最短路径。
基于GPS定位的车辆路径优化
基于GPS定位的车辆路径优化一、绪论随着交通工具和市民生活水平的提高，车辆在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
在城市交通管理和物流方面，车辆的最短路径规划和道路拥堵问题是研究的焦点。
基于GPS定位的车辆路径优化可以实时跟踪车辆位置，利用路况信息和历史数据分析，提高车辆路径的效率，以及规划最短路径，降低物流成本。
二、GPS定位GPS全球定位系统可以定位车辆的位置，并且提供车辆在某个时间点的位置信息。
GPS定位系统主要由三部分组成：卫星、地面控制站和用户终端。
卫星具有高精度、高可靠性的空间龙骨，地面控制站负责发送卫星电文，用户通过终端设备接收卫星电文后，可以推算出自己的位置信息。
由于随着技术的不断创新和全球卫星数量的不断增加，GPS定位精度越来越高、定位成功率也越来越高。
三、基于GPS定位的车辆路径规划GPS定位技术可以实时跟踪车辆的位置，结合历史数据和道路拥堵情况，对车辆路径进行规划和优化。
在车辆路径规划的过程中，需要考虑以下因素：1. 距离：需计算不同路径之间的距离，考虑哪一条路径更短；2. 道路拥堵情况：道路拥堵程度是影响路径规划的一个重要因素，规划出的最短路径可能并不是最快的；3. 时间：出行时间也需要纳入考虑，不同时间的道路拥堵程度不同，需选择最优时间规划路径；4. 费用：车辆行驶费用的计算也是路径规划的因素之一，需要考虑油费、路费等其他费用因素。
通过结合以上因素，利用GPS定位技术计算车辆行驶的最短路径，可以减少车辆行驶的距离和时间，降低物流成本和时间成本。
四、GPS在交通管理中的应用车辆定位技术已经广泛应用于城市交通管理和物流方面，在以下方面发挥了重要作用：1. 车辆调度：通过车辆定位技术精准跟踪车辆位置，优化车辆调度和派单工作，提升调度效率。
2. 实时路况信息展示：基于大数据分析和历史数据，结合车辆实时行驶的路况反馈数据，实时监测道路拥堵情况，提供实时路况信息展示，引导车辆行驶。
3. 合理规划路线：通过GPS定位技术，精准划分行驶路径，避免车辆空载、回头、重复等浪费时间和人力物力的行为，实现车辆规划路径的合理化。
基于GPS传感器的车辆路径规划系统研究
基于GPS传感器的车辆路径规划系统研究现代交通运输系统的发展对社会经济发展起着至关重要的作用，其中车辆路径规划系统是其中一个重要组成部分。
通过利用GPS（全球定位系统）传感器技术，能够帮助车辆实现准确的定位和导航，提高交通运输效率，减少能源消耗，缓解交通拥堵等问题。
因此，研究基于GPS传感器的车辆路径规划系统具有重要的意义。
在过去的几十年中，随着GPS技术的不断进步和普及，汽车导航系统已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
借助GPS传感器，汽车可以实时地获取自身位置信息，并通过计算机算法规划最佳路径，从而减少驾驶员的驾驶负担，提高行驶效率。
同时，通过实时监控车辆的位置，可以帮助交通管理部门更好地调度车辆，减少交通事故的发生。
除此之外，基于GPS传感器的车辆路径规划系统还可以为用户提供更加个性化的出行体验。
通过在系统中加入用户偏好和限制条件，比如限制高速公路行驶、选择景点优先等，可以为用户规划更加贴心的行程。
同时，系统还可以提供实时的路况信息和道路限行信息，帮助用户更加科学地规划出行路线，避开拥堵路段，减少出行时间。
在实际研究中，我们主要围绕基于GPS传感器的车辆路径规划系统的优化算法展开。
首先，我们需要设计一套高效的路径搜索算法，能够在复杂的城市道路网络中快速找到最佳路径。
其次，我们还需要解决路径规划中的实时性问题，确保用户可以随时获取最新的路况信息。
最后，我们还需要考虑如何将路径规划系统与车辆自动驾驶技术结合起来，实现更加智能化的出行。
在研究过程中，我们首先对GPS技术的原理和应用进行了深入的研究，了解了GPS传感器在车辆导航中的作用和优势。
然后，我们分析了目前市场上主流的车辆导航系统，总结了它们的优缺点，并找出了需要改进的地方。
接着，我们提出了一套基于深度学习的路径规划算法，能够根据用户的偏好和实时道路情况为用户规划最佳路径。
最后，我们设计了一套完整的车辆路径规划系统原型，并进行了实地测试，验证了系统的有效性和实用性。
GPS轨迹数据处理与路径规划算法研究
GPS轨迹数据处理与路径规划算法研究摘要：本文主要研究了GPS轨迹数据处理与路径规划算法。
首先介绍了GPS轨迹数据的基本特点和采集方法，然后探讨了传统的路径规划算法的局限性以及GPS轨迹数据在路径规划中的应用前景。
接下来，详细分析了GPS轨迹数据处理的关键技术，并介绍了常用的路径规划算法。
最后，结合具体案例对比实验证明，基于GPS轨迹数据的路径规划算法在实际应用中具有较好的准确性和实用性。
一、引言GPS（全球定位系统）是一种广泛应用于车辆导航、位置服务等领域的定位技术。
它可以通过接收卫星信号来获取精确的位置信息，进而实现路径规划、导航等功能。
然而，由于现实道路交通环境的复杂性，传统的路径规划算法往往无法准确预测最优路径。
因此，利用GPS轨迹数据进行路径规划算法的研究具有重要的现实意义。
二、GPS轨迹数据的特点和采集方法GPS轨迹数据是指通过GPS设备采集到的车辆行驶轨迹信息，它具有以下几个特点：（1）高精度性：GPS设备可以实时采集到车辆的位置信息，因此轨迹数据具有较高的精度；（2）大数据量：随着GPS定位技术的不断发展，轨迹数据的采集成本逐渐下降，导致数据量迅速增加；（3）时空关联性：GPS轨迹数据不仅包含位置信息，还包含时间信息，因此可以通过对数据的时空关联性进行研究，提高路径规划算法的准确性。
GPS轨迹数据的采集方法主要有两种：主动采集和被动采集。
主动采集是指通过安装GPS设备在车辆上实时采集轨迹数据，这种方法可以实现实时性较高的路径规划。
被动采集是指通过监测车辆的通信信号等方式来收集轨迹数据，这种方法的实时性较差，但可以获取大量的历史轨迹数据，用于路径规划算法的优化和改进。
三、传统路径规划算法的局限性和GPS轨迹数据的应用前景传统的路径规划算法主要包括最短路径算法、A*算法、Dijkstra算法等。
然而，这些算法往往只考虑了道路的长度等静态因素，忽略了实际道路交通情况的动态变化。
因此，在实际应用中，这些算法往往无法准确预测最优路径，导致导航不准确、拥堵等问题。
智慧出行系统中的路径规划算法研究与优化
智慧出行系统中的路径规划算法研究与优化随着城市化进程的不断加速以及人口数量的持续增长，现代城市交通拥堵问题越发突出。
智慧出行系统应运而生，致力于为出行者提供更高效、更便捷的出行方式。
在智慧出行系统中的核心技术之一就是路径规划算法。
本文将深入探讨智慧出行系统中路径规划算法的研究与优化。
路径规划算法是指在给定出发点和目的地的情况下，通过合理的路径选择，帮助出行者确定最佳的行驶路线。
在智慧出行系统中，路径规划算法可以帮助用户减少行驶时间、优化路径选择、规避拥堵路段等，极大地提高整体出行效率。
目前，常见的路径规划算法有最短路径算法、最快路径算法以及考虑实时交通情况的动态路径规划算法。
其中，最短路径算法以迪杰斯特拉算法和A*算法为代表，主要考虑路径长度；最快路径算法以Floyd算法和迪杰斯特拉算法为代表，主要考虑路径耗时；动态路径规划算法则根据实时交通数据，通过实时调整路径选择，使得路径更加合理。
针对路径规划算法的研究与优化，需要解决以下几个关键问题：首先，应准确收集、更新地图数据。
地图数据是路径规划算法的基础，准确的地图数据可以提高路径规划的准确性和可靠性。
因此，在智慧出行系统中，需要建立完善的数据采集和更新机制，及时获取最新的地图数据，包括道路信息、交通流量等。
其次，需要综合考虑多种因素。
在路径规划时，不仅要考虑道路的长度和耗时，还应综合考虑其他因素，如道路限速、交通信号灯、交叉口拥堵情况等。
通过综合考虑多种因素，可以更准确地确定最佳路径，提高用户出行体验。
第三，路径规划算法需要支持多种交通方式。
现代智慧出行系统旨在提供全方位的出行服务，除了汽车出行，还包括公共交通、步行、骑行等多种交通方式。
因此，路径规划算法还需考虑多种交通方式的规划需求，为用户提供更加全面的出行方案。
第四，路径规划算法需要具备实时性。
实时交通数据对于路径规划算法至关重要，能够及时了解路况信息，提供最新的路径选择。
因此，路径规划算法需要与交通信息采集系统进行耦合，及时更新路况信息，并根据实时数据进行路径规划。
基于GPS和GIS技术的车辆定位与路径规划
基于GPS和GIS技术的车辆定位与路径规划车辆定位与路径规划是现代交通管理系统中至关重要的一部分。
通过利用全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）技术，我们能够准确地确定车辆的当前位置，并规划最佳的行驶路径。
这种技术的应用范围广泛，不仅可以提高交通效率，还能减少车辆拥堵和燃油消耗，为交通管理工作提供数据支持。
首先，GPS技术是实现车辆定位的关键。
GPS系统由一组卫星和接收器组成，可以精确测量地球上特定位置的经纬度坐标。
车辆装备了GPS接收器，能够接收卫星信号并计算出自身的位置。
利用车辆的实时位置信息，我们可以对车辆进行追踪和管理。
例如，交通管理部门可以通过监控全市范围内的车辆位置，实时了解道路流量情况，并及时调整交通信号灯的配时方案，以缓解路段拥堵。
其次，GIS技术可以将车辆位置信息与地理空间数据相结合，实现路径规划。
地理空间数据包括道路网络、交通设施、地形地貌等信息。
通过将车辆位置与地理空间数据进行分析，可以确定最佳的行驶路径。
例如，当车辆需要从起点到终点时，GIS系统可以根据各个道路的拥堵情况、交通信号灯配时等因素，找到最短的行驶路径，并提供导航指引给驾驶员。
这样，驾驶员就可以避开拥堵路段，快速到达目的地。
车辆定位与路径规划技术的应用不仅仅局限于交通管理领域，在物流运输、应急救援、出租车调度等领域也有广泛的应用。
在物流运输中，通过将卫星定位系统与GIS技术相结合，可以实时监控货物的运输过程，提高物流效率。
在应急救援中，准确的车辆定位和最佳路径规划可以快速响应紧急情况，并将救援人员迅速送达事故现场。
在出租车调度中，可以通过车辆定位系统实时监控出租车的位置，并合理调度出租车资源，提高服务效率。
然而，车辆定位与路径规划技术也面临着一些挑战和问题。
首先，GPS信号的精度和可靠性受到多种因素的影响，如天气条件、建筑物阻挡等。
这可能导致定位结果的不准确或丢失信号。
其次，道路交通条件的时时变化也会对路径规划产生影响。
智能交通系统中的车辆定位与路径规划算法研究
智能交通系统中的车辆定位与路径规划算法研究智能交通系统的发展是现代交通领域的一个重要方向，它利用先进的技术手段，如车载传感器、通信设备、数据分析与处理等，实现对交通流量、路况以及车辆位置等信息的采集和处理，并通过智能算法进行路径规划，提高交通效率和安全性。
其中，车辆定位与路径规划算法是智能交通系统中的核心技术之一。
车辆定位是智能交通系统中的基础环节，它通过卫星导航系统（如GPS）、车载传感器以及无线通信技术等手段，获取车辆的实时位置。
定位技术的准确性直接影响到路径规划的精确性和实时性。
在车辆定位过程中，需要考虑到定位误差、信号干扰以及多路径效应等因素，以提高定位的精度和可靠性。
路径规划算法是智能交通系统中的关键环节，它能够根据车辆位置及目标地点，自动规划最优的行车路径。
传统的路径规划算法主要依靠预先建立的路网模型和启发式搜索算法来实现，如A*算法、Dijkstra算法等。
这些算法通过计算节点之间的最短路径或最优路径，来达到路径规划的目的。
然而，在实际应用中，传统的算法无法充分考虑交通流量、道路状况和限制条件等因素，导致规划的路径可能不够准确和实用。
针对智能交通系统中车辆定位和路径规划的问题，近年来涌现了一些新的算法和技术，如基于智能感知的路径规划、深度学习算法等。
这些算法能够通过利用大数据和机器学习的方法，对交通流量、路况等信息进行实时分析和预测，从而有效提高路径规划的准确性和实时性。
基于智能感知的路径规划是一种基于实时采集的交通流量和路况数据，通过识别交通状况的变化，为车辆提供实时的道路选择建议。
该算法通过车载传感器和互联网等手段，采集道路情况、交通信号灯状态以及周围车辆的动态等信息。
在此基础上，通过交通流预测和优化模型，利用智能算法为车辆规划最优路径。
这种算法能够在实时感知交通状况的基础上，为车辆提供更加准确和实用的路径规划服务。
深度学习算法在智能交通系统中也得到了广泛应用。
通过构建深度神经网络模型，利用大量的交通数据进行训练，可以实现对交通流量、拥堵情况以及道路状况等的智能分析和预测。
导航系统中的路径规划算法研究与改进
导航系统中的路径规划算法研究与改进导航系统已经成为人们日常生活中不可或缺的工具。
在大都市中，交通拥堵已经成为一个严重的问题，而合理的路径规划算法可以帮助人们减少路程时间，节省能源。
因此，对导航系统中的路径规划算法进行研究与改进具有重要的实际意义。
一、当前导航系统中使用的路径规划算法目前，导航系统中最常用的路径规划算法是Dijkstra算法和A*算法。
Dijkstra算法是一种基于图的搜索算法，可以找到从起点到终点的最短路径。
A*算法则在Dijkstra算法的基础上引入了启发式函数，使得搜索更加高效。
虽然Dijkstra算法和A*算法在导航系统中表现良好，但仍然存在一些问题。
首先，随着交通网络的不断扩大和增长，图的规模变得越来越大，导致算法的时间复杂度增加。
其次，在面对实时交通情况时，算法会遭遇无法预测的交通拥堵问题。
最后，Dijkstra算法和A*算法只考虑了最短路径，而没有考虑其他因素如道路条件、车辆限制等。
二、路径规划算法的改进方向针对当前路径规划算法的问题，可以从以下几个方面进行改进：1.并行计算为了应对规模庞大的交通网络，可以考虑使用并行计算技术来提高计算效率。
利用并行计算的优势，可以将整个图划分成多个子图，并行计算各个子图中的最短路径，在保证最短路径不冲突的情况下进行合并，从而加快算法的运行速度。
2.实时交通信息的引入为了应对交通拥堵的问题，可以引入实时交通信息来帮助路径规划算法做出更准确的决策。
通过收集实时的交通数据并进行分析，可以了解道路的拥堵程度，从而选择最优的路径避免拥堵。
实时交通信息可以通过道路监控摄像头、车辆位置传感器等手段获取，然后通过与导航系统的整合来实现路径规划算法的改进。
3.多目标优化算法为了考虑更全面的因素，可以引入多目标优化算法来进行路径规划。
除了最短路径外，还可以考虑其他因素如道路条件、车辆限制等，将这些因素转化为多个优化目标，并通过多目标优化算法来寻找最优解。
车辆定位系统中的路线规划与导航技术研究
车辆定位系统中的路线规划与导航技术研究随着交通运输的发展和汽车保有量的增加，车辆定位系统已经成为现代车辆导航和管理的重要组成部分。
为了提高车辆行驶的效率和安全性，研究和应用车辆定位系统中的路线规划与导航技术变得至关重要。
本文将深入探讨这一领域的研究内容和相关技术。
一、路线规划技术在车辆定位系统中，路线规划技术是导航过程的关键环节。
它主要通过计算出车辆最优路径，以提高行驶效率和减少时间消耗。
常用的路线规划技术有以下几种：1. 最短路径算法：该算法通过选取两点之间最短路径，确定车辆应该行驶的路线。
最短路径算法的核心是图论中的Dijkstra算法，它通过计算节点之间的距离和边的权重，找到连接起点和终点的最短路径。
2. 最快路径算法：与最短路径算法类似，最快路径算法是通过选择行驶时间最短的路径来实现导航。
在该算法中，除了考虑距离外，还需要考虑车辆行驶速度和交通状况等因素。
3. 动态路径规划算法：该算法根据实时交通信息和车辆位置变化，动态调整行驶路径。
它能够更准确地预测交通状况，为车辆提供实时导航信息，以实现更高效的行驶。
二、导航技术在车辆定位系统中，导航技术是车辆在行驶过程中指引驾驶员按照规划路线行驶的关键。
下面介绍几种常用的导航技术：1. GPS导航：全球定位系统（GPS）是现代导航技术中应用最广泛的一种。
通过接收卫星信号，GPS可以准确地确定车辆的位置，并基于预先设定的目的地和路线规划，提供详细的导航指引。
2. 车载导航系统：车载导航系统通常由导航模块、显示屏和操作面板组成，具有实时导航和语音提示功能。
它可以根据路线规划结果，通过地图和语音信息指引驾驶员行驶。
3. 高精度地图：高精度地图是导航技术中的重要组成部分。
它以车辆定位数据为基础，提供准确的道路、交叉口、限速等信息，以确保导航的准确性和可靠性。
三、技术研究与挑战在车辆定位系统中，路线规划与导航技术的研究面临着一些挑战和技术难题。
以下是一些研究重点和挑战：1. 实时交通信息更新：及时获取准确的交通信息是动态路径规划和导航的关键，需要通过车联网技术和数据采集设备等手段实现。
互联网约车平台的地理信息系统与路径规划优化
互联网约车平台的地理信息系统与路径规划优化随着互联网技术的快速发展，互联网约车平台的地理信息系统和路径规划优化成为了提供高效便捷出行服务的关键因素。
地理信息系统和路径规划优化的有效应用，不仅能提升约车平台的运营效率，还能提供更好的用户体验，满足用户对于出行的个性化需求。
地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是指利用电子地图、卫星影像及其他相关数据，以计算机技术实现地理空间数据的收集、存储、管理、分析、展示和服务的一种信息管理系统。
在互联网约车平台中，地理信息系统的应用主要体现在以下几个方面：1. 驾驶员定位和预测地理信息系统能够通过GPS定位等技术，实时获取驾驶员的位置信息，并将这些信息与用户的需求进行匹配推荐。
通过地理信息系统的驾驶员定位和预测功能，约车平台可以更加准确地为乘客分配附近空闲的车辆，提高平台的响应速度和服务质量。
2. 乘客共享位置信息互联网约车平台可以借助地理信息系统，让用户主动共享自己的位置信息，以便于驾驶员在短时间内精确找到乘客上车地点。
通过共享位置信息，乘客可以省去在陌生地方与驾驶员协商接送点的麻烦，提高出行的便捷性和安全性。
3. 交通拥堵分析和路线推荐地理信息系统可以实时监测城市交通状况，分析交通拥堵的程度和原因，提供即时的交通状况提醒和预测功能。
在路线规划方面，地理信息系统可以根据交通状况和用户需求，为驾驶员提供最优的路线推荐，避免拥堵路段，减少行车时间和成本。
路径规划优化是指通过算法和模型对驾驶路线进行优化，以实现最短时间、最短距离或最优路线的选择。
在互联网约车平台中，路径规划优化可以通过以下方式实现：1. 实时交通导航通过地理信息系统和实时交通数据，在驾驶过程中为驾驶员提供实时的交通导航，指导驾驶员选择最佳路线。
实时交通导航能够根据实际交通状况提供准确的导航信息，避免拥堵路段，提高出行效率和用户满意度。
2. 多条件路径规划路径规划优化可以根据不同条件（如时间、距离、费用等）为驾驶员推荐不同的路线选择。
基于位置服务的出行路线规划算法研究
基于位置服务的出行路线规划算法研究随着移动设备技术的发展和智能手机的普及，人们对出行的需求越来越高。
基于位置服务的出行路线规划算法成为实现个性化出行需求的重要手段。
这种算法可以通过分析用户位置信息、交通网络数据和用户偏好等多方面的数据，为用户提供最优的出行路径和相关服务，提高出行效率和用户体验。
一个好的基于位置服务的出行路线规划算法应该满足以下几个关键需求：1. 准确性：出行路线规划算法应准确预测用户的位置需求，从而为用户提供最优的路径。
准确性主要体现在对用户的位置预测和交通网络数据的准确性上。
2. 实时性：现代社会的出行需求通常非常紧迫，算法需要能够实时分析和处理用户的请求。
实时性可以通过使用实时交通数据和强大的计算能力来实现。
3. 个性化：不同用户对于出行路径的需求可能存在差异，算法应能够根据用户的个性化偏好提供定制化的服务。
这可以通过分析用户历史出行数据和用户反馈来实现。
4. 综合考虑多个因素：出行路线规划不仅需要考虑最短路径，还应综合考虑其他因素，如交通状况、出行方式选择、景点推荐等。
算法应能够综合考虑多个因素，为用户提供全面的出行方案。
为了满足以上需求，学者们提出了多种基于位置服务的出行路线规划算法。
一种常用的算法是基于图的搜索算法，如Dijkstra算法和A*算法。
这些算法通过构建交通网络图，以节点表示位置，以道路表示路径，通过搜索算法寻找最优路径。
这些算法简单高效，但是仅考虑了最短路径，未能满足个性化和综合考虑多个因素的需求。
为了实现个性化和综合考虑多个因素的需求，研究者们提出了基于智能算法的方法。
这些方法通过分析用户的历史出行数据和用户的偏好，应用机器学习或推荐系统的方法，预测用户的出行需求，并为用户提供定制化的出行方案。
例如，可以通过用户的历史出行记录预测用户的偏好，并结合实时交通数据，为用户推荐合适的出行方案。
此外，基于位置服务的出行路线规划算法还可以与其他技术相结合。
例如，可以通过与智能交通系统结合，利用交通传感器和车辆的位置数据，实时监测交通状况，并及时调整路线规划。
基于GPS定位的智能交通路线规划与优化
基于GPS定位的智能交通路线规划与优化随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代城市中不可或缺的一部分。
智能交通系统利用先进的技术和数据分析，为城市的交通管理提供了更高效和便利的解决方案。
其中，基于GPS定位的智能交通路线规划和优化是其中的一个重要组成部分。
本文将探讨基于GPS定位的智能交通路线规划与优化的原理、优势和应用。
基于GPS定位的智能交通路线规划和优化是利用全球定位系统（GPS）进行位置信息的获取和处理，以实现交通路线规划和优化的一种方法。
GPS 定位系统通过接收卫星发送的信号来确定位置，将位置信息传输给智能交通系统，然后系统根据路况、交通流量等数据进行分析与处理，最终提供最佳的交通路线规划。
这种基于GPS定位的智能交通路线规划和优化有以下几个优点。
首先，它可以提供实时的交通信息。
传统的交通路线规划主要依赖于交通专业人员以及历史的交通数据，而基于GPS定位的智能交通系统可以实时获取交通信息，因此可以更准确地进行路线规划和优化。
其次，它可以根据不同的交通流量情况进行动态调整。
由于GPS定位系统实时获取的信息以及智能交通系统的数据分析能力，路线规划可以根据实际情况进行调整，以避免拥堵和交通事故，提高交通效率。
最后，它可以提供个性化的路线规划。
基于GPS定位的智能交通系统可以根据每个驾驶员的位置和出行偏好进行个性化的路线规划，提供更加贴合用户需求的出行方案。
基于GPS定位的智能交通路线规划和优化的应用范围非常广泛。
首先，在城市交通管理中，它可以帮助交通部门实时监测交通情况，提供交通优化的建议，并及时地应对交通拥堵和事故。
其次，在驾驶导航中，这种系统可以为驾驶员提供最佳的路线选择，节省时间和燃料成本。
此外，基于GPS定位的智能交通系统还可以应用于公共交通领域，提供乘客最佳的乘车路线和转乘方案，提高公共交通的效率和舒适度。
然而，尽管基于GPS定位的智能交通路线规划和优化带来了许多好处，但也存在一些挑战和问题。
车辆GPS导航系统中的路径规划算法研究
车辆GPS导航系统中的路径规划算法研究随着汽车的普及和交通拥堵的日益严重，车辆GPS导航系统成为了现代交通生活中的重要工具。
在GPS导航系统中，路径规划算法是实现导航功能的关键。
本文将围绕车辆GPS导航系统中的路径规划算法展开探讨，并分析当前研究的发展趋势。
一、引言车辆GPS导航系统通过接收卫星信号定位和地图数据等信息，帮助驾驶员规划最佳行驶路径。
路径规划算法是导航系统中最重要的部分，它决定着导航系统是否能准确、高效地为驾驶员提供行驶路线。
二、传统的路径规划算法2.1 距离优先算法距离优先算法是最简单的路径规划算法之一。
它的原理是选择最短距离的路径作为最佳路线，适用于驾驶员追求行驶速度的情况。
然而，距离优先算法没有考虑到实际道路情况，可能导致穿越拥挤地区或者复杂道路的情况。
2.2 时间优先算法时间优先算法以最短时间为目标，将预计行驶时间最短的路径作为最佳路线。
它考虑了交通情况，适用于驾驶员在高峰期或拥堵路段使用导航系统的情况下。
然而，时间优先算法仍然没有考虑到其他因素，如红绿灯、禁行区域等，可能导致实际行驶时间与预计时间存在差距。
2.3 综合考虑算法综合考虑算法是传统路径规划算法的发展方向，它综合考虑多个因素，如距离、时间、实时交通状况、道路限速等，通过权衡不同因素得出最佳路径。
这种算法可以更加准确、合理地规划车辆行驶路径，提高导航系统的性能。
三、基于智能算法的路径规划算法3.1 遗传算法遗传算法是一种经典的智能算法，它模拟了自然界生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作寻找最优解。
在车辆GPS导航系统中，遗传算法可以应用于路径规划中，通过不断演化，寻找最佳路径。
3.2 粒子群算法粒子群算法是一种群体智能算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，寻找最佳解。
在路径规划中，粒子群算法可以将车辆视作粒子，通过粒子之间的信息交流和位置更新，寻找最优路径。
3.3 人工神经网络算法人工神经网络算法利用神经元模型模拟生物神经网络的工作原理，通过训练数据进行学习和预测。
导航系统中的车辆路径规划算法研究与优化
导航系统中的车辆路径规划算法研究与优化导航系统可以帮助驾驶员快速准确地找到最佳的行驶路径，节省时间和燃料，提高行驶效率。
而在导航系统中，车辆路径规划算法是关键的核心部分，它决定了导航系统的可靠性和实用性。
本文将对导航系统中的车辆路径规划算法进行研究和优化。
1. 现有车辆路径规划算法的研究1.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法，它通过计算图中的节点间最短路径来确定车辆行驶的最佳路径。
该算法的优势是计算简单，但在处理大规模地图数据时存在效率不高的问题。
1.2 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，它通过估计节点到目标节点的代价来指导搜索过程。
该算法在减少计算量的同时保证了路径的最优性，因此被广泛应用于车辆路径规划中。
然而，A*算法对于复杂的地图数据仍然存在计算复杂度高的问题。
1.3 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过选择、交叉和变异操作，优化车辆的行驶路径。
遗传算法能够很好地解决多目标优化问题，但在路径搜索过程中，计算量较大，需要耗费大量时间。
2. 车辆路径规划算法的优化思路2.1 数据预处理车辆路径规划算法的计算过程涉及到大量的地图数据，为了提高算法效率，可以对地图数据进行预处理。
通过建立地图索引、压缩地图数据、采用高效的数据结构等手段，可以减少算法的计算量。
2.2 并行计算并行计算技术能够有效地提高计算速度，对于车辆路径规划算法来说也是如此。
通过将算法分解为多个子任务，并在多个处理器上同时执行，可以充分利用计算资源，加速算法的运行速度。
2.3 启发性搜索算法的改进车辆路径规划中经常使用启发式搜索算法，其计算过程复杂且耗时。
为了优化算法的性能，可以对启发式函数进行改进，提高路径搜索的效率。
比如采用更高效的代价估计方法、优化搜索策略等。
2.4 机器学习技术的应用机器学习技术在近年来取得了巨大的突破，可以用于车辆路径规划算法的优化。
通过使用神经网络、深度学习等方法，可以从大量的历史路径数据中学习道路交通状态，为车辆路径规划提供准确的预测和优化参考。
基于GPS技术的车辆导航与路径规划研究
基于GPS技术的车辆导航与路径规划研究车辆导航与路径规划是在当今社会中越来越重要的研究领域。
随着交通和城市化的快速发展，人们对于高效、准确、安全的导航和路径规划需求日益增加。
而基于GPS技术的车辆导航系统正是解决这一需求的重要手段之一。
本文将对基于GPS技术的车辆导航与路径规划进行研究，并探讨其在实际应用中的意义与挑战。
首先，我们需要了解GPS（全球卫星导航系统）技术的基本原理。
GPS系统是由一组卫星和地面接收机组成的，卫星发射信号，接收机接收信号并计算出接收机与卫星之间的距离，通过多个卫星的信号计算出接收机的准确位置。
GPS技术的主要优势是其全球性覆盖、高精度定位和实时性。
基于GPS技术的车辆导航与路径规划系统主要包括三个主要组成部分：地图数据、车辆位置获取和路径规划算法。
地图数据是车辆导航系统的基础，包括道路网络、道路属性、POI(兴趣点)等信息。
车辆位置获取是通过GPS接收机获取车辆的准确位置信息。
路径规划算法则是根据起点、终点和地图数据，通过一系列的计算和决策确定车辆最优的行驶路径。
在车辆导航与路径规划系统中，GPS技术的应用提供了诸多便利。
首先，车辆通过GPS技术可以准确获取自身位置信息，根据实时位置信息，系统可以提供准确的导航指引，帮助司机选择最短、最快、最安全的行驶路径。
其次，GPS技术可以实时更新车辆和道路状态信息，如交通拥堵、事故等，帮助系统进行实时的路径规划和重定向，提高路线的实时性和准确性。
另外，GPS技术还可以实现车辆与其他交通工具、交通基础设施的互联互通，实现智能化的交通管理和调度，提升整体交通效率。
然而，基于GPS技术的车辆导航与路径规划系统也存在一些挑战。
首先，由于GPS信号易受到天气、建筑物等因素的干扰，室内、高山、隧道等环境下定位精度可能降低甚至无法使用。
其次，由于道路变化频繁，地图数据的准确性和完整性对于路径规划至关重要，但实时更新和维护地图数据也面临着一定的困难。
智能出行中的动态路径规划算法研究
智能出行中的动态路径规划算法研究智能出行已成为现代城市交通领域的热门研究课题之一、动态路径规划算法是智能出行的关键技术之一，它可以根据实时交通信息和用户需求，为用户提供最佳的出行路径。
本文将对智能出行中的动态路径规划算法进行研究，包括其原理、方法和应用等方面。
动态路径规划算法的原理是基于实时交通信息进行路径计算和优化。
传统的路径规划算法通常只考虑静态因素，如距离和道路拓扑结构等，而动态路径规划算法则通过实时获取道路拥堵情况、交通事件和用户请求等信息，实现针对当前交通状况的最优路径计算。
动态路径规划算法的方法主要可以分为两类：基于实时数据的方法和基于模型的方法。
基于实时数据的方法通过监测实时交通数据，如GPS轨迹数据和交通事件信息，来对道路车流状况进行实时估计，并使用这些数据进行路径规划。
这些方法能够根据实时交通状况来动态调整路径，提供更准确的导航信息。
基于模型的方法则是通过建立交通流模型，预测未来的交通状况，并在模型的基础上进行路径计算。
这些方法可以预测未来的交通情况，从而帮助用户做出更具远见的出行决策。
智能出行中的动态路径规划算法有着广泛的应用。
首先，它可以用于实时导航系统。
当用户输入起始地点和目的地时，导航系统可以根据实时交通信息，为用户提供最佳的行驶路径，并及时更新交通状况。
其次，动态路径规划算法可以用于交通调度和路网优化。
交通调度系统可以根据实时交通信息和用户需求，对公共交通工具进行调度，并优化路网的使用效率。
此外，动态路径规划算法还可以应用于交通管理和交通预测等领域，帮助交通管理部门更好地监控和管理交通流量。
在研究动态路径规划算法时，还存在一些挑战和问题。
首先，如何准确地获取实时交通数据是一个关键问题。
虽然现在有许多数据源可以获取实时交通信息，如GPS轨迹数据和交通事件信息，但数据的准确性和实时性仍然存在一定的问题。
其次，如何将实时交通信息与路径规划算法有效地结合起来也是一个挑战。
实时交通信息的处理和路径规划算法的计算需要高效的算法和数据结构支持。
基于GPS的交通运输车辆调度与路径规划研究
基于GPS的交通运输车辆调度与路径规划研究导言：随着城市化进程的不断加速，交通问题日益突出。
如何合理调度和规划交通运输车辆的路径成为了一个重要的研究方向。
基于全球定位系统（GPS）技术，交通运输车辆调度与路径规划研究得到了极大的发展。
一、GPS技术在交通运输领域的应用GPS技术通过卫星定位和导航系统，可以精确测量车辆的位置坐标、速度和方向。
这一技术被广泛应用于交通运输领域，提供了实时的交通信息。
利用GPS技术，交通运输管理部门可以更加准确地监测车辆的行驶状况，及时调度车辆以优化运输效率。
二、基于GPS的交通运输车辆调度1. 实时监控与调度基于GPS的交通运输车辆调度系统可以通过接收车辆位置信息，实时监控车辆的行驶情况。
管理人员可以根据实时数据进行调度，避免车辆拥堵和空载行驶，提高车辆的利用率。
2. 车辆路径优化在交通运输车辆调度中，路径优化是一项关键工作。
借助GPS技术，系统可以根据实时路况信息，选择最佳路径。
优化路径规划可以减少车辆的行驶距离和时间，降低燃油消耗。
3. 车辆状态监测GPS技术不仅可以提供车辆的位置信息，还可以监测车辆的状态，如油量、速度、里程等。
这些数据对车辆的使用和维护非常重要。
管理人员可以通过实时监测车辆状态，及时进行维修和保养，提高车辆的使用寿命。
三、基于GPS的交通运输车辆路径规划研究1. 路径规划算法优化传统的路径规划算法往往只考虑最短路径，而忽视了实时的交通状况。
基于GPS的交通运输车辆路径规划研究致力于优化路径规划算法，考虑实时的路况信息，以提供更合理的路径选择。
2. 数据挖掘与预测通过大数据分析和机器学习，可以挖掘交通数据中的潜在模式和规律。
基于这些模式和规律，可以预测未来的交通状态，为车辆路径规划提供参考。
3. 多目标路径规划交通运输车辆的路径规划不仅需要考虑最短路径，还需要兼顾其他因素，如车辆负载均衡、交通拥堵等。
基于GPS的交通运输车辆路径规划研究致力于寻找多目标路径规划的解决方案，以提高交通运输的效率和可持续性。
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图7 这样通过舍弃两条线路，就可以构成欧拉图。 于是再根据弗罗莱(Fleury)算法可得旅游路线为 AD�DB�BC�CB�BA. 事实上， 由系统通过 LWC 构造欧拉图算法和弗罗莱(Fleury)算法得到的只是推荐旅游路 线，具体的路线还是游客说的算。 参考文献 1.《离散数学》 ，屈婉玲，高等教育出版社，2008 年 2.《图论(第四版)》 （德）迪斯特尔著，于青林译，高等教育出版社，2013 年 3.《智慧旅游—物联网背景下的现代旅游业发展之道》 ，陈涛等，电子工业出版社，2012 年 4. 《 关 于 北 京 市 小 客 车 合 乘 出 行 的 意 见 》 首 都 之 窗 ， /columns/77/2/443622.html，2013 年
基于 GPS 定位的旅游拼车 app 中路径规划算法的研究
宣洁 河北省基础地理信息中心 河北省 邓21 世纪是信息时代，物联网技术迅猛发展，智慧旅游模式已经渐渐被人们接受， 随之出现了基于 GPS 定位的旅游拼车 app。本文主要讨论的是拼车过程中，由软件来规划拼 车路线和旅游路线的问题，涉及到几种计算最短路径的常用算法。 关键词：拼车，最短路径，Dijkstra 算法，Fleury 算法，LWC 算法 中图分类号：C35 文献标识码： A
图1 图中的箭头表示连通方向，标记的数字表示由地图信息给出的系统折算出的权值(wij)。 为了便于读者分析，将图 1 中的图形转换成下图形式。
图2 由 Dijkstra 可得 Vs→Vt 的最短路径为：Vs→V1→V5→V4→V3→V6→Vt
图3 出租车如果按照计算结果所示的路径行驶，到乘客区域所花费的代价最小，为： Wst=3+2+1+3+2+1=12 过程二:在游客所在区域内接到所有乘客所花费的开销最低。当出租车到达游客所在区 域后，如果乘客间距离较小，近视地将所有乘客看作一个顶点，即平凡图，这时拼车组的所 有乘客都可以直接上车。 如果乘客间距离较大,是一般情况下的图时，这时需要出租车需要遍历乘客所在区域内 分散在不同地方的所有乘客，需要解决的问题是如何不走重复的路线把所有乘客都接上车。 这时由于乘客的分布范围通常不会太大， 在小范围内主要依靠司机自身对道路和路况的熟悉 由车载 GPS 导航辅助确定接人路线。 2、如何遍历所有旅游景点。 由火车站、飞机场、市区到达景区一般只有单一路线，这里就不用讨论了。当出租车载 乘客进入旅游景区， 旅游景区的景点数目很多， 如何保证旅游线路不重复是一个很值得研究 的问题。为了解决此问题，我们先来引入几个数学概念： 欧拉通路：图中恰好通过所有的边一次且经过所有顶点一次的通路称为欧拉通路； 欧拉回路：途中恰好通过所有边一次且经过所有顶点的回路称为欧拉回路； 具有欧拉回路的图称为欧拉图； 具有欧拉通路且没有欧拉回路的图称为半欧拉图（包括平凡图） 。 很显然， 解决这个无重复遍历所有旅游景点的问题就是寻找欧拉通路或者欧拉回路的问 题。 对于欧拉图，我们通常通过弗罗莱(Fleury)算法来寻找。 为了方便研究，假设景点分布图是无向图，图中所有的顶点表示的是景点位置标记， 线 条表示经过的路，事实上，大多数用户希望达到的完美效果是能无重复的经过所有的路线， 且经过所有的顶点，如图：
息推送到 app 司机端，若有车辆回应则建立双方联系，否则将继续等待。系统会根据路程的 公里数给出建议价格，具体的交易金额将由双方协商确定。 车辆方： 在车载终端或者司机的手机上安装本 app 的司机客户端， 可以按营运车辆类别 在地图上显示出附近其它车辆的位置。 当接收到拼车信息， 将在屏幕上显示所要搭载的乘客 所在位置和目的地、路线信息，可以选择接受或不接受；如果选择接受，司机可以通过电话 或在线与拼车乘客联系议价；不接受则忽略此条拼车信息。 车辆到达指定目的地乘客可以选择使用现金或网上支付来支付车费， 并在拼车软件中给 本次交易打分。 三、路径规划的核心算法模型 在拼车软件中， 系统会给出一条推荐的路线， 让车辆能经过最短的路线接到所有乘客后 再到达目的地，这里面有两个问题问题需要我们解决： 1、如何做到车辆到达游客所在区域并接到所有乘客所花费的开销（主要涉及路程长短 、交 通路况等因素）最小。 根据拼车服务的定义， 这一问题分为司机到达游客所在区域以及司机在区域内接到所有 乘客这两个过程，即求解最短路径问题(研究工具：Dijkstra 永久和临时双标号方式算法), 为了便于研究，节点间的开销假设由系统通过算法自动完成计算，所得结果即是权值 Wij。 过程一：车辆由所在位置到达游客所在区域的最短路径（Dijkstra 双标号法） 。假设在 某个城市（图 1）出租车客户端接收到游客的拼车请求，此时乘客所在区域是 Vt，出租车位 置 Vs（为了简洁，其他位置到 Vs 的通路没有画出，假设每条路径的开销（权值）是下图标 的数据） 。
一、相关背景 智慧旅游，就是利用移动云计算、移动互联网等新技术，借助便携的终端上网设备， 主 动感知旅游相关信息，并及时安排和调整旅游计划。简单地说，就是游客与网络实时互动， 让游程安排进入智能化时代。智慧旅游是以云计算为基础，以移动终端应用为核心的，以感 知互动等高效信息服务为特征的旅游信息化发展新模式， 核心是以游客为本的高效旅游信息 化服务。智慧旅游的建设与发展最终将体现在旅游管理、旅游服务和旅游营销的三个层面。 国家旅游局将 2014 年确定为“智慧旅游年”,目前国内有 18 个城市入选首批“国家智 慧旅游试点城市” ，这 18 个城市分别是：北京、武汉、福州、大连、厦门、洛阳、苏州、 成 都、南京、黄山、温州、烟台、无锡、常州、南通、扬州、镇江和武夷山。 所谓旅游拼车就是在旅游景区，拥有同一目的地或顺道的人，可以通过各自手机上的 GPS 定位功能和安装的拼车 app（应用软件）相约共同搭乘一辆出租车或其他营运车辆，在 减少自身支出和给他人提供方便的同时还能对节能环保做出贡献； 而车辆驾驶员可以通过车 载设备查看哪些区域车多客少，哪些区域有客无车，并选择合适的路线和地点搭载乘客， 实 现盈利最大化。 拼车并不是一个新兴的事务，其意义在于：乘客分摊车费，省钱；避免长时间游客等车 或出租车放空，省时增效；减少尾气排放，低碳环保；减少局部交通压力，优化旅游景点交 通环境等。拼车行为在国外目前已广泛流行，很多城市都开拓了拼车服务，而在国内几乎没 有此类业务。物联网技术的发展和应用与当今社会生活联系密切，嘀嘀、快的等招车打的软 件已经广为流行，2013 年底，北京市交通委出台《关于北京市小客车合乘出行的意见》 ，这 极大鼓励了拼车行为的推行，旅游拼车软件就是在这一大环境下的产物。 二、主要功能介绍 在安装有本 app 的手机中可以搜寻到同城或附近的共同目的地或部分目的地的其他用 户， 可以通过拼车发起人留下的联系方式或者在线进行沟通， 若达成一致则将由系统发送消 息给附近安装了本 app 的营运车辆并在地图上显示拼车人的位置信息， 再由车辆驾驶员选择 是否接受，若接受即可开始议价和交易。 乘客方： 在具有 GPS 功能的手机中安装本 app 的乘客客户端， 在手机中输入目的地和拼 车人查找范围，通过在线地图即可搜寻出附近指定距离内具有共同目的地的其他拼车人， 点 击拼车按钮即可组合成一组， 当人数达到指定人数， 系统则自动查找附近的车辆并将拼车信
否则按下面方法从 E(G)−{E1,E2,…,Ei }中选取 Ei+1： (a) Ei+1 与 Vi 关联； (b) 除非无别的边可供选择, 否则 Ei+1 不应为 G−{E1,E2,…,Ei } 中的桥. 设 Ei+1=(Vi,Vi+1), 把 Ei+1Vi+1 加入 Pi. (3) 令 i=i+1, 返回(2). 我们先来模拟弗罗莱算法的执行过程（逆时针方向依次为步骤 1,2，…10） ：
图4 我们不妨设出租车司机从 V0 出发。 弗罗莱(Fleury)算法： （G 整个景区区域，E 表示道路，V 表示交叉路都，P 表示路线） (1) 任取 V0∈V(G), 令 P0=V0, i=0. (2) 设 Pi = V0E1V1E2…EiVi ， 如果 E(G)-{E1,E2,…,Ei }中没有与 Vi 关联的边, 则计算结束;
图5 弗罗莱(Fleury)算法对于欧拉图是有效的。 而对于非欧拉图且非半欧拉图的连通图(如图 6 所示的 18 世纪著名古典数学问题之一： 七桥问题) 弗罗莱(Fleury)算法却无法解决，这时我们可以用 LWC 算法来构造欧拉图法。
图6 LWC 算法描述如下: (1)任取 Vi∈ G,i 取 0,1,2…n-1(Vn-1 为最后一个顶点) (2)求 Vi 的度 如果 D(Vi)为大于 1 的奇数则 查找与 Vi 相邻的所有边， 如果边是桥 则不标记， 否则，标记。 试探删除被标记的某一条边，如果删除后查找所有奇度顶点个数，若有增加， 则还原被删的边 否则删除这条边并且撤销所有标记并结束本次循环。 （3）令 i=i+1, 返回(2) 这样一来， 系统处理后的图始终是欧拉图， 再通过弗罗莱(Fleury)算法便可以实现所走 的路径无重复。 根据 LWC 构造欧拉图算法依次删除的被边是 AB、CD，所得到的欧拉图之一(可以有多个 LWC 生成的欧拉图)如下：