城市交通网络最佳路径分析
城市路网交通流的数学模型及仿真
城市路网交通流的数学模型及仿真钟建新;王照生【摘要】提出了一种基于改进的蜂群智能算法的路径选择分配方法.首先利用双向信息传递技术得到实时路段的交通流状况,将路段的通行能力分级,通过模仿蜂群个体的局部寻优比较得到最优解,具有较快的收敛速度.仿真结果表明,提出的模型和算法不仅能有效解决城市交通路径分配问题,而且计算复杂度较低,算法的计算效率较高,为提高交通路网的效率及实用性和有效性提供了依据.【期刊名称】《安徽电子信息职业技术学院学报》【年(卷),期】2018(017)001【总页数】5页(P26-30)【关键词】路网交通流;数学模型;仿真【作者】钟建新;王照生【作者单位】赣州师范高等专科学校, 江西赣州 341000;赣州师范高等专科学校, 江西赣州 341000【正文语种】中文【中图分类】O29社会经济的发展和城市化水平的不断提高，对城市交通提出了越来越高的要求。
目前，城市交通拥挤和交通事故频发严重地困扰着交通管理部门和出行者，解决这些问题成为缓解城市交通压力的迫切需要，也是加快城市化进程需要研究的一个重要课题。
近年来，电子通信技术的飞速发展及智能运输系统的产生得到世界各国的普遍关注，借助这些技术，开发城市汽车导航系统，实现路网信息的集成与共享，对改善路网拥挤与提高道路通行能力卓有成效。
目前，全球定位技术和双向信息传递技术已经趋向成熟，只需进行相应的改进和有机结合，就可以实现车辆定位和各种信息的传送和转化。
因此，在汽车导航系统中，尚未解决的是导航依据和方法问题，即为用户选择怎样的出行路径才能满足用户的不同出行目的和需要，并且达到避免拥挤、提高整个路网使用效率的目的。
如何在短时间内获取路网和用户信息，以及如何根据这些信息快速确定出最优出行路径。
这是运输领域的一个前沿理论问题，即“动态路径选择”问题，其优劣将直接影响汽车导航系统进而整个系统的造价和功能。
近年来，世界各国在这个领域进行了深入地研究，取得了比较可观的成果，但所建模型普遍存在着约束条件苛刻、计算量大、优化时间长等问题。
使用地理信息系统进行城市交通分析的方法
使用地理信息系统进行城市交通分析的方法引言：城市交通问题一直是全球范围内的关注焦点。
由于城市化和人口增长，城市交通状况日益恶化，给居民的出行和生活带来了巨大不便。
为了有效地管理和改善城市交通系统，地理信息系统（GIS）成为了一种强大的工具。
本文将探讨使用GIS进行城市交通分析的方法。
第一部分：基本原理GIS是一种集地图、数据库和分析工具于一体的综合信息系统。
它可以对空间数据进行采集、存储、分析和可视化，用于解决各种地理问题。
在城市交通分析中，GIS的基本原理是通过将交通相关数据与地理空间数据相结合，进行空间分析和可视化展示。
第二部分：数据采集在进行城市交通分析前，首先需要收集相关的地理空间数据和交通数据。
地理空间数据包括城市道路网络、公共交通站点、交通信号灯等，可以通过地理调查、卫星影像和地理信息数据库获取。
交通数据则包括交通流量、车辆速度、交通事故等，可以通过交通调查、传感器和交通管理局的数据获得。
第三部分：数据整合与处理在获得地理空间数据和交通数据后，需要进行数据整合与处理。
首先，将地理空间数据和交通数据进行空间关联，即将交通数据与道路网络进行匹配，以获取具体的交通信息。
然后，根据所需的分析目标，对数据进行筛选、清理和转换，以减少噪音和冗余，并确保数据的准确性和一致性。
第四部分：交通网络分析交通网络分析是GIS在城市交通分析中的核心部分。
通过交通网络分析，可以对城市道路网络进行可达性分析、路径规划、交通流模拟等。
例如，可以使用网络分析工具计算两个地点之间的最短路径和最佳路径，以优化出行流程。
此外，还可以利用网络分析工具模拟交通流量和交通拥堵情况，以评估城市交通系统的运行效率和优化措施的效果。
第五部分：可视化展示通过GIS可以将交通分析结果进行可视化展示。
利用地图作为可视化工具，可以直观地展示城市道路网络、交通流量分布、交通拥堵情况等。
通过交互式地图，用户可以自由地进行缩放和漫游，以便更全面地理解城市交通系统的状况。
gis最佳路径名词解释_解释说明
gis最佳路径名词解释解释说明1. 引言1.1 概述GIS（地理信息系统）是一种集成空间数据和地理分析技术的工具，它能够帮助我们理解和处理与地理、位置相关的问题。
在现代社会中，各行各业都广泛应用了GIS技术，其中之一就是最佳路径分析。
本文将详细介绍GIS最佳路径的概念、原理以及应用领域。
最佳路径是指在特定的约束条件下，在两个或多个地点之间找到一条最优的路径。
这条路径通常是基于某种评价标准，如距离最短、时间最短或成本最低等。
1.2 文章结构本文共分为5个部分。
首先，在引言部分我们将简单介绍GIS最佳路径的背景和意义。
其次，在第2部分中，我们将详细解释GIS的概念，并介绍最佳路径定义与原理。
然后，在第3部分中，将对GIS最佳路径算法进行分类解析，并讨论约束条件对最佳路径计算的影响。
接下来，在第4部分中，将通过实际案例给出城市交通规划、物流配送以及应急救援等方面在GIS最佳路径应用上的示例。
最后，在结论部分，我们将总结本文的主要内容，并展望GIS最佳路径在未来的发展方向。
1.3 目的本文旨在通过对GIS最佳路径的详细解释和应用案例分析，帮助读者更好地理解与使用该技术。
无论是进行城市规划、交通管理，还是优化物流配送路线等领域，掌握GIS最佳路径技术都能为决策提供科学依据，并带来更高效、更经济的结果。
(注意：此回答为普通文本格式，并不包含实际段落格式。
)2. GIS最佳路径名词解释2.1 GIS概念介绍地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于处理、存储、分析和可视化地理空间数据的技术工具。
它结合了地理学、统计学和计算机科学等多个学科，通过利用空间关系和属性关系来展示地理现象和问题。
2.2 最佳路径定义与原理最佳路径是指在给定的网络中，根据特定的约束条件找到两点之间距离最短或时间最少的路线。
在GIS中，最佳路径通常被应用于交通规划、物流配送、应急救援等领域。
基于改进蚂蚁算法的城市交通最佳路径选择
关 键
词： 蚂蚁算法； 最佳路径； 链路流量； 等待时间
中图分类号 ：Ｐ １ Ｔ ２ ３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： ０－ ４（ ０）１ ０２ ４ １ ６ １ ２ ６０－ ６－ ０ ７０ ０ ０ ０
Ｏｐ ｉ ａ － ｏ ｔ ｏ ｃ ｆｔ ｅ Ｃｉ ａ ｓ ｏ ｔ ｔ ｌｒ ｕ ｉ Ｃｈ ｉｅ ｏ ｈ ｔ Ｔｒ ｎ ｐ ｒ ｍ ｎｇ ｙ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ａｎ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｔＡｌ ｏ ｉ ｈ
Ｆｅ ． ２ Ｏ ｂ Ｏ ６
基于改进蚂蚁算法的城市 交通最佳 路径选择
陈 宏，胡宁静
（ 长沙理工 大学 计算机 与通信工程学 院， 湖南 长沙 ４０７ ） １０６
摘 要 ： 从现今城 市交通网络分布的实际出发， 改进的蚂蚁算法， 采用 通过设定实时更新的链路流量阈值和结点
等待时间阈值， 并且引入反向蚂蚁来全局更新城市交通路径中的链路流量及结点等待时间等信息 ， 以选择实时的 城市交通最佳路径． 实验表明本文提出的改进算法获得了较好的效果 ， 比较好的解决了这一问题．
随着城市化进展速度 的加快 ， 城市交通最佳路
径的选 择 已成 为 制 约 城 市 发 展 的瓶 颈 ， 待 解 亟
收稿 日 ： ０ — ６— ７ 期 ２ ５ ０ ０ ０
基金项 目： 湖南省教育厅科学研究项 目（３ ０８ ０ Ｃ７ ）
基于改进遗传算法的城市交通最佳路径选择
随着城市化进展速度的加快 ， 城市交通最佳路径 的选择 已成为制约城市发展的瓶颈，亟待解 决【。在给定城市交通 ” 路网拓朴结构的条件下， 如何选择一条最佳路径 以使网络 费
用 最 小 ，是 智 能交 通运 输 系 统 的 主 要 目的 。目前 由于 城 市 道 路 密度 不 断增 大 使得 可 行 路 线 空 间指 数 倍 地增 大 ， 用 传 统 应 的 优化 方 法 计 算 ，时间 也会 随之 以指 数倍 地 增 多 ，很 难 发 挥
ｃｔ ｒｎ ｐ ｒ ｔｍｅ ｉｔ ｂ ｔ ｎ ｈ ｅ ａｔｃｅｃａｉｅ ｈ ｌｏ ｉ ｍ ｈ ｏ ｇ ｘ ｅｉ ｎ ，ａｑ ｉ ｓｇ ｏ ｅｕｔ ｎ ｅｏｖ ｓｔｉ ｉ ｔａ ｓ ｏｔｉ ｅ ｔｄｓｒ ｕｉ ．Ｔ ｒ ｌ ｌｒｆ ｓｔｅａｇ ｒｈ ｔｒｕ ｈ ｅ ｐ ｒ ｙ ｎ ｉ ｏ ｉ ｉ ｔ ｍｅ ｔ ｃ ｕｒ ｏ ｄ ｒｓ ｌ ｅ ，ａ ｄ ｒｓ ｌｅ ｈ ｓ
本文从分析遗传算法本质 入手 ， 出一种应用变长度染 提
色体的优化遗传算法，提高计算效率，以实现最佳路径 的选 择，达到城市交通网络系统最优 。 ｌ 遗传算法的基本概念和步骤
１１ 遗传 算法的基本原理【 １ ． ４ ．
遗 传 算法 （ Ａ）的思想 源 于 生物 遗 传 学和 适者 生 存 的 自 Ｇ
中图 分类 号 ：Ｔ １３ Ｐ ８ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １０ －１５２ １ ）５０ ７－３ ０ ９９ １ （０ ００ ・０ ２０
Ｏｐ ｉ ｌｒ ｕ ｉ ｔｍａ －ｏ ｔｎｇＣｈｏｃ ｆ ｈ ｔ ａ ｓ ｏ ｔＢａ ｅ ｎ Ｇｅ ｔｃＡｌ ｏ ｉｈｍ ｉｅｏ ｅＣｉ Ｔｒ ｎ ｐ ｒ ｓ ｄｏ ｎｅｉ ｇ ｒｔ ｔ ｙ
第３ ２卷第 ５ 期
城市规划中的空间分析技术使用技巧
城市规划中的空间分析技术使用技巧城市规划是一门综合性的学科，旨在通过科学、合理地设计和布局城市的各个元素，实现城市的可持续发展。
在城市规划中，空间分析技术发挥着重要的作用。
通过对城市空间的分析，可以深入了解城市的空间特征、问题和潜力，从而为城市规划决策提供科学依据。
本文将介绍在城市规划中常用的几种空间分析技术，并分享一些使用技巧。
一、地理信息系统（GIS）分析地理信息系统（GIS）是一种将地理信息和非地理信息相结合的技术，通过空间分析和地理数据处理，揭示地理现象和规律，为城市规划提供支持。
在城市规划中，GIS可以用于地貌分析、土地利用规划、基础设施规划等方面。
1. 数据准备：在进行GIS分析之前，需要收集各种不同空间数据，如地形、道路、建筑物、水体等，保证数据的完整性和准确性。
同时，还需要对数据进行预处理，如清洗、转换、投影等。
2. 空间关系分析：利用GIS软件进行空间关系分析，可以确定城市组织的结构、节点和重要的交通网络。
例如，可以通过网络分析确定最佳路径和行车时间，为城市交通规划提供决策依据。
3. 可视化展示：GIS可以将数据以地图的形式展示出来，使得人们更直观地了解城市的空间布局和特征。
通过对数据进行空间分析和可视化展示，可以帮助规划师更好地理解城市的发展潜力和问题。
二、正交分析正交分析是一种多因素分析方法，通过将问题分解为若干个正交的方向来分析和解决复杂的城市规划问题。
在城市规划中，正交分析可以用于评估城市布局、交通规划、绿地布局等问题。
1. 因素选择：在进行正交分析之前，需要确定参与分析的因素。
例如，城市布局可以考虑人口密度、经济活动集聚度、土地利用类型等因素。
2. 方向分析：根据选择的因素，运用正交分析方法将问题分解为若干个正交的方向。
例如，可以将城市布局问题分解为垂直方向的人口密度和水平方向的经济活动集聚度。
3. 综合评价：根据各个方向的权重和指标，进行综合评价。
通过正交分析的结果，可以得到合理的解决方案，为城市规划提供科学依据。
道路网络分析
道路网络分析一、实验目的(1) 了解网络分析基本原理、方法。
(2) 熟练掌握ARCGIS 下进行道路网络分析的技术方法。
(3) 掌握利用网络空间分析方法解决实际问题的能力。
二、实验内容及步骤1.最佳路径分析：根据给定的停靠点，查找最佳路径（最省时的线路）（1）创建路径分析图层：在网络分析工具栏[ Network Analyst]上点击下拉菜单[Network Analyst],然后点击［New Route］菜单项.此时在网络分析窗口[Network Analyst Window]中包含一个空的列表，显示停靠点(Stops), 路径（Routes），路障（Barriers）的相关信息。
同时，在TOC(图层列表）面板上添加了新建的一个路径分析图层［Route］组合。
（2）添加停靠点：在网络分析窗口[NetworkAnalystWindow]中点选Stops(0)；在网络分析工具栏[Network Analyst]上点击“新建网络位置”[Create Network Location]工具；在地图的街道网络图层的任意位置上点击以定义一个新的停靠点；依次添加4 个停靠点。
（3）设置分析选项（4）运行最佳路径分析得到分析结果：在网络分析工具栏［NetworkAnalyst］上点击“求解”[Solve]按钮；分析结果－最佳路径线状要素图层将在地图中显示，在“网络分析窗口”[Network AnalystWindow]中“路径”[Route] 目录下也会同时显示；在网络分析窗口[NetworkAnalyst Window]中点击Route树状结点左边的加号(+)显示最佳路径；在网络分析工具栏中点击方向[Direction]按钮打开“行驶方向”窗口；在行驶方向[Directions]窗口中点击“超链接”[Map]可以显示转向提示地图。
（5）设置路障(barrier)：通过在行驶路径步增加障碍，表示真实情况下，道路上无法通行的路障。
GIS技术在交通运输规划管理中的应用
GIS技术在交通运输规划管理中的应用GIS技术（地理信息系统技术）在交通运输规划管理中发挥了至关重要的作用。
GIS技术是一种现代的数字化技术，具有数据管理、地图绘制、空间分析和网络分析的功能。
基于GIS技术，交通运输规划管理可以更加全面、准确及时的进行，从而优化城市交通系统，改善交通条件，提升人民出行质量。
GIS技术可以在交通规划中用于数据收集、分析和可视化。
首先，GIS技术可以收集交通相关数据，包括交通流量、车速、交通事故和公共交通线路等。
这些数据可以自动化收集、处理和更新，保证信息的及时性和准确性。
其次，GIS技术可以分析交通数据，包括交通流、车辆停靠位置和公共交通服务实用度等。
通过交通数据的分析，规划部门可以识别出城市道路瓶颈，预测未来的交通流向，确定新的线路需求等。
最后，GIS技术可以将交通数据以图表、绘图或地图的形式呈现，提供直观可视化交通信息供决策者使用。
GIS技术在交通规划中可以用于网络分析。
网络分析是利用GIS技术进行的空间分析的一种形式。
它适用于研究与交通运输相关的路网和公共交通路线。
网络分析可以用于查找最佳路径，分析交通瓶颈和规划新的公共交通线路。
通过网络分析的结果，规划部门可以更好地规划公共交通线路和道路，提高交通效率和减少交通拥堵。
GIS技术还可以用于城市交通模拟。
城市交通模拟是一种模拟城市交通流量状况的技术。
通过模拟城市交通流量，规划部门可以分析交通瓶颈，识别路段的拥堵情况，预测未来的交通情况，并规划新的道路和公共交通线路。
城市交通模拟可以优化城市交通系统，提高公共交通效率，提高市民的出行质量。
GIS技术在交通规划中的应用还包括交通事故分析。
交通事故分析可以通过GIS技术进行。
规划部门可以利用交通事故数据绘制地图，分析交通事故的发生位置和原因，并对交通安全问题进行评估。
通过交通事故分析，规划部门可以改进城市交通系统，提高交通安全性。
ArcGIS交通路网分析
ArcGIS交通路网分析简介ArcGIS是一套由Esri公司开发的地理信息系统软件，用于地图制作、数据分析和地理信息可视化等任务。
而交通路网分析是ArcGIS中的一个重要功能，它可以帮助我们对交通网络进行分析和优化，从而提高交通运输的效率和安全。
本文将介绍ArcGIS中的交通路网分析功能以及如何使用它来进行实际的交通路网分析。
功能介绍ArcGIS中的交通路网分析功能主要包括以下几个方面：1.路径分析：可以帮助我们找到两个地点之间的最短路径或最佳路径。
路径分析可以应用于各种场景，比如寻找最佳驾驶路线、计算货物运输的最短路径等。
2.服务区分析：可以根据给定的设施点和服务范围，计算出这些设施点的服务区域。
服务区分析可以帮助我们确定服务设施的合理位置以及设施的服务范围。
3.最近设施分析：可以找到离给定地点最近的设施点。
最近设施分析可以应用于各种场景，比如找到离用户当前位置最近的餐馆、找到离目标地点最近的公交站等。
4.网络分析：可以进行高级的网络分析，比如计算路径的行驶时间、计算路径的行驶成本等。
网络分析可以帮助我们对交通路网进行更加详细和深入的分析。
使用方法下面我们将介绍如何使用ArcGIS进行交通路网分析。
1.准备数据：首先，我们需要准备交通路网的数据。
这些数据通常包括路段的几何形状、路段的属性信息以及设施点的位置信息等。
可以通过导入现有数据或在ArcGIS中手动绘制路网数据来准备数据。
2.创建网络数据集：在ArcGIS中，我们需要将准备好的路网数据转换为网络数据集。
网络数据集是一种特殊的数据结构，可以支持网络分析所需的功能。
通过ArcGIS中的工具可以方便地将路网数据转换为网络数据集。
3.设置网络属性：在网络数据集中，我们需要设置各个路段的属性信息，比如速度限制、是否允许左转、是否允许掉头等。
这些属性信息将影响路径分析、服务区分析等功能的结果。
4.进行交通路网分析：在网络数据集准备好之后，我们可以使用ArcGIS中的交通路网分析工具进行具体的分析。
基于GIS的哈尔滨市最佳路径分析
径 ，见 图 １ 。
３ 界面设 计
双击界面的空 白处 ，对菜单 、按钮 和工具项分 交通及各种建筑景观地理信息系统空间数据库 ，实 别进 行 设 计 ，设 计 的 一 项 任 务 是 删 除 不 需 要 的 内 现最佳路径查询 、寻找最佳服务网点及服务范围等 容 ，填加系统需的项 目，针对 每一菜单 、按纽和工 功能。 具项进行汉化 ，使之变成一个 可供使用 者使用但不
业 中心 等 ，方 便使 用 者进 行 分 类 查 询 。针 对研 究 同
类地物的情况 ，根据 Ｔ Ｐ Ｙ Ｅ字段 的不 同进行 筛选 ， 然 后进行 提 取 ，形 成 学校 、医 院 、商 业 中心 等新 图
层。
在 Ａｃ ｉ ｒＶｅ ｗ中把 网络 分 析扩 展模 块 Ｎ ｔｏｋＡ —：在 Ｆｌ 选 择 ｅｔ — ｌｔ ｙ ｉ ｅ下 ｘｅ ｎ ｓ ｎ ，选 中 Ｎ ｔｏｋＡ ａ ｓ 扩 展 模 块 。这 时 在视 图 ｉｓ ｏ ｅ ｒ ｎ ｌ ｔ ｗ ｙ 的菜单 栏 中会增 加 一个 菜单 ，功 能是 用 来 实 现最 佳
随着计算机和地理信息科学 的发展 ，地理信息 成 Ｓ Ｐ的形文件 格式 。设置 地图 的单位为 ｍ ｔ ｓ Ｈ ｅ ｒ， ｅ
系 统 因 其 强 大 的 功 能 得 到 日益 广 泛 和深 入 的应 用 。 对 已有 的专题 图层 中缺失 以及 不正 确 的 地 物进 行 补 网络 分 析 作 为 Ｇ Ｓ最 主要 的功 能 之 一 ，在 电 子 导 充 与修正 ，并 对属 性数 据 进 行 修 改 和编 辑 ，获 得 准 Ｉ
航、交通旅游 、城市规划 以及电力 、通讯等各种管 确 完整 的空 间数据 库 。 网 、管 线 的布 局设 计 中发 挥 了重 要 的作 用 ，通用 的 ２ 研究 方法 网络 分 析 功 能 包 括 路 径 分 析 、资 源 分 配 、连 通 分 对建 筑 物 图层 进行 分类 ，分 为 学 校 、 医院 、商 析 、流分析等 。网络分析 中最基本和最关键的问题 是 最短 路 径 问题 ，它 作 为许 多领 域 中选 择 最 优 问题 的基础 ， 在交通网络分析系统 中占有重要地位。 目前 ，随着 社会 迅速 发 展 ，交 通 出行 问 题 已经 影响到社会和经济生活的各个方面。由于科学技术 的进 步 、计算 机 网络技 术 已逐步 深 入 到城 市 交 通 管 理 当中 ，利 用现 代化 科 学 技术 ，合理 地 、科 学 地 引 导 和 控制 交通 流并进 行 路 径规 划 ，可 以有 效 的提 高 交 通 网络 的运行 速 率 。作 为 路径 规 划 的 核心 —— 最 佳 路 径分 析 也在 交 通 网络分 析 中 占有 重要 位置 。 本研究利用地理信息系统软件 ，结合哈尔滨市 区道 路 与建 筑 物等 的实 际情况 ，建立 哈 尔 滨 市道 路
《最佳路径》
径和行驶方式，提升驾驶体验。
物流运输
智能调度
基于最佳路径算法，对物流车辆进行智能调度，优化运输路径， 降低运输成本。
实时跟踪
通过GPS等定位技术，实时跟踪物流车辆位置，确保货物按照预定 路径准时送达。
异常处理
在物流过程中出现异常情况时，如交通拥堵、天气变化等，及时调 整路径规划，确保货物安全送达。
优点
具有跳出局部最优的能力，适 用于复杂优化问题。
05
最佳路径应用案例
地图导航
实时路况导航
01
根据实时交通信息，为用户提供最佳路径规划，避开
拥堵路段，提高出行效率。
多点路径规划
02 支持用户输入多个目的地，系统计算出最合理的路径
顺序，节省出行时间和成本。
个性化导航
03
根据用户偏好和历史行驶数据，推荐最适合用户的路
多样性
最佳路径可能存在多条， 因为不同的限制条件可能 产生不同的最佳路径。
复杂性
最佳路径的计算需要考虑 多种因素，如距离、时间 、交通状况等，因此计算 过程可能较为复杂。
最佳路径应用场景
导航服务
在导航服务中，根据实时交通状况和用户需求，计算出最佳路径， 以指导用户到达目的地。
物流运输
在物流运输中，根据货物类型、数量、运输距离和交通状况等因素 ，计算出最佳路径，以提高运输效率和降低成本。
02
最佳路径基本概念
定义与内涵
最佳路径定义
最佳路径是指在满足一定条件下，从起点到终点之间距离最短或时间最少的路径 。
最佳路径内涵
最佳路径不仅考虑距离和时间因素，还可能涉及其他限制条件，如交通状况、道 路等级、路况等。
最佳路径特点
01
“互联网+”下城市路网的最优路径选择
“互联网+”下城市路网的最优路径选择
随着互联网技术的进步和城市化进程的加速，城市交通拥堵状况日益严重，如何优化城市道路网络成为人们关注的焦点。
而“互联网+”技术的使用可以为城市路网的最优路径选择提供助力。
“互联网+”技术为城市路网的最优路径选择提供了多方面的技术支持，包括数据采集、智能交通管理、路径规划和交通信息共享等方面。
首先，数据采集是城市路网最优路径选择的基础。
互联网可以通过各种方式采集城市交通数据，包括车辆识别技术、定位技术、道路监控技术等等，从而实时获取城市路网的交通流量信息、道路状况等数据，为最优路径的选择提供必要的数据支撑。
其次，智能交通管理是实现城市路网最优路径选择的重要手段。
利用“互联网+”技术，可以通过智能交通控制系统对城市交通进行实时监控和调度，通过信号优化、人工智能和数据分析等技术手段来缓解道路拥堵，提高交通效率。
第三，路径规划是城市路网最优路径选择的核心。
利用“互联网+”技术，可采用多种算法进行路径规划，例如遗传算法、神经网络算法等，以及匹配实时交通数据的路径优化算法，根据实时交通情况选择最佳路径，缩短行车时间。
最后，交通信息共享是实现城市路网最优路径选择的重要保障。
通过“互联网+”技术，城市交通管理部门、公共交通运营商、导航平台和司机等相关人员可以共享路况、天气和路线等信息，以达到更高效的路径规划和交通管理。
如何进行地理信息系统的网络分析与优化
如何进行地理信息系统的网络分析与优化地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）的网络分析与优化是一项重要的技术，可以帮助我们更好地理解和解决城市规划、交通网络、资源配置等方面的问题。
本文将探讨如何进行地理信息系统的网络分析与优化，以提高城市运行效率和人民生活质量。
一、地理信息系统的网络分析地理信息系统的网络分析主要基于地理空间数据，通过计算和模拟来揭示地理空间中的交通流动、路径选择、网络纠错等问题。
具体而言，网络分析可分为以下几个方面。
1. 路径分析路径分析是网络分析的核心任务之一，通过模拟和计算找出从起点到终点的最短路径。
例如，在城市规划中，我们可以利用路径分析确定最佳路径，以减少交通拥堵和行程时间。
2. 网络纠错网络纠错主要是对网络数据中存在的错误进行修复和优化。
通过解决节点缺失、连接错误和图层修复等问题，提高地理信息系统网络数据的准确性和完整性。
3. 交通分析交通分析可以帮助我们理解交通流量、拥挤状况和路径选择等问题。
通过分析交通热点、交通流动模式等因素，可以制定出更有效的交通管理策略，提高城市交通系统的运行效率。
二、地理信息系统网络优化地理信息系统网络优化主要包括网络模型的建立和算法的优化。
通过对网络数据进行优化和改进，可以提高地理信息系统在交通规划、城市规划等方面的应用效果。
1. 网络模型建立网络模型的建立是地理信息系统网络优化的基础。
通过收集网络数据、构建拓扑关系和节点属性，可以建立地理信息系统网络模型。
网络模型的准确性和完整性对于后续的网络优化和分析具有重要意义。
2. 算法优化算法优化是地理信息系统网络优化的关键环节。
通过改进网络分析算法，提高寻找最短路径、网络纠错和交通流量分析等方面的效率和准确性。
常用的算法包括Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等。
三、地理信息系统网络分析与优化的应用案例地理信息系统的网络分析与优化在城市规划、交通规划等方面有着广泛的应用。
交通拥堵情景下的路径规划与交通导航优化
交通拥堵情景下的路径规划与交通导航优化随着城市化进程的发展，交通拥堵问题已经成为了人们日常生活中无法回避的难题之一。
在交通拥堵情景下，如何准确、高效地规划路径并进行交通导航优化成为了一项重要的研究领域。
本文将从路径规划和交通导航两个方面探讨在交通拥堵情景下的优化方法和技术。
路径规划是指根据起点和终点之间的距离、道路情况等因素，寻找最佳的行驶路径方法。
在交通拥堵情景下，道路的拥堵程度是决定路径规划的关键因素之一。
为了解决交通拥堵问题，一种常用的方法是引入实时交通信息。
通过收集实时交通数据，如道路速度、拥堵情况等，可以实时了解道路的通行状况，进而高效地规划路径。
在路径规划中，还可以利用交通网络模型进行优化。
交通网络模型是指将道路、交叉口等交通元素抽象成图论中的节点和边，通过图的算法来寻找最优路径。
例如，Dijkstra算法、A*算法等都可以用来解决最短路径问题。
在交通拥堵情景下，可以考虑将交通网络模型与实时交通数据相结合，从而得出更准确、更实时的路径规划结果。
除了路径规划，交通导航也是在交通拥堵情景下的重要问题。
传统的导航系统通常只考虑最短路径，而在交通拥堵情况下，最短路径不一定是最优的选择。
因此，如何根据实时交通情况进行实时交通导航优化是亟待解决的问题。
实时交通导航优化的关键在于准确获取实时交通信息。
目前，交通导航系统通过建立车联网和智能交通硬件设备来收集实时交通数据。
这些数据包括车速、拥堵状况、路况等，有助于实时掌握道路的通行情况。
而利用这些数据，可以采用智能算法进行交通导航优化。
在交通导航优化中，可以运用智能算法进行决策。
智能算法可以通过对实时交通数据进行分析和处理，寻找最优的导航策略。
例如，基于遗传算法和粒子群算法等优化算法，可以找到最佳路径来避免交通拥堵。
另外，可以引入人工智能技术来实现交通导航的优化。
机器学习算法可以通过对历史交通数据的学习，在未来预测交通状况。
这样，交通导航系统可以根据预测结果提前规划最佳路径，避免拥堵。
城市交通流量预测与优化策略
城市交通流量预测与优化策略摘要：城市交通流量预测与优化策略是一个关键的研究领域，对于提高城市交通运行效率和减少拥堵现象具有重要意义。
本文将深入探讨城市交通流量预测的方法和优化策略，并介绍一些当前正在应用的技术和工具，以解决城市交通流量预测与优化的挑战。
第一部分：城市交通流量预测方法城市交通流量预测是指通过历史交通数据和实时数据来预测未来一段时间内的交通状况。
目前，常用的城市交通流量预测方法主要包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法。
1. 统计方法：统计方法通过分析历史交通数据中的趋势和模式来预测未来的交通流量。
常用的统计方法包括时间序列分析、回归分析和聚类分析。
然而，统计方法一般假设未来的交通流量与过去的交通流量之间存在某种线性或非线性的关系，而忽视了其他可能影响交通流量的因素。
2. 机器学习方法：机器学习方法利用神经网络、支持向量机和决策树等模型来建立交通流量预测模型。
这些模型可以通过学习历史数据中的模式和规律来预测未来交通流量。
与统计方法相比，机器学习方法能够更好地处理非线性关系和复杂的交通网络结构。
3. 深度学习方法：深度学习方法是机器学习的一个分支，通过构建深层神经网络来实现更高级别的特征学习和模式识别。
对于城市交通流量预测，深度学习方法可以通过学习交通数据中的空间和时间特征来捕捉更细粒度的交通流量变化。
在最近的研究中，循环神经网络和卷积神经网络在城市交通流量预测中取得了显著的成果。
第二部分：城市交通流量优化策略城市交通流量优化策略是指通过调整交通网络和交通管理措施来提高城市交通运行效率和减少拥堵。
目前，常用的城市交通流量优化策略主要包括交通信号优化、路径选择优化和公共交通优化。
1. 交通信号优化：交通信号优化是指通过调整信号配时和优化信号控制策略来减少红绿灯等待时间，提高交通流动性。
常用的交通信号优化方法包括传统的固定时间控制、流动车辆控制和智能交通系统等。
2. 路径选择优化：路径选择优化是指通过选择最佳路径和避开拥堵路段来优化交通流量。
交通网络中最短路径算法的研究
交通网络中最短路径算法的研究一、本文概述随着城市化的快速进程和交通网络的日益复杂化，如何有效地在交通网络中找到最短路径已经成为了一个重要的问题。
最短路径算法不仅在城市规划、智能交通系统、导航系统等领域有着广泛的应用，而且也是计算机科学、运筹学、图论等多个学科的研究热点。
本文旨在深入研究交通网络中最短路径算法的理论基础、发展现状以及未来趋势，从而为相关领域的研究和实践提供有价值的参考。
本文将首先介绍最短路径问题的基本概念和数学模型，包括图论中的最短路径问题、交通网络中的最短路径问题等。
本文将详细综述经典的最短路径算法，如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd 算法等，并分析它们在交通网络中的应用及优缺点。
接着，本文将探讨近年来提出的新型最短路径算法，如基于启发式搜索的算法、基于人工智能的算法等，并分析它们在处理复杂交通网络中的性能表现。
本文还将关注最短路径算法在实际应用中的挑战与问题，如实时交通信息的处理、多模式交通网络的建模、动态最短路径的计算等。
通过对这些问题的深入研究，本文旨在为实际应用提供更有效、更鲁棒的最短路径算法。
本文将展望最短路径算法的未来发展趋势，包括与、大数据等前沿技术的结合，以及在实际应用中的进一步推广和优化。
通过本文的研究，我们希望能够为交通网络中最短路径问题的解决提供新的思路和方法，推动相关领域的发展与进步。
二、交通网络最短路径算法的基本理论在交通网络中，最短路径问题是一个关键且基本的问题，它涉及到如何有效地从起点移动到终点，同时尽可能地减少所走的距离或所花费的时间。
最短路径算法是求解这一问题的主要工具，它们在网络分析、路径规划、导航系统等许多领域都有着广泛的应用。
交通网络最短路径算法的基本理论主要基于图论。
在交通网络中，各个地点可以被抽象为图中的节点，而地点之间的道路或路径则可以被抽象为连接这些节点的边。
边的权重通常表示道路的长度、行驶时间、费用等。
GIS中最佳路径和最近设施分析
GIS中最佳路径和最近设施分析地理信息系统（GIS）是一种用于管理、分析和可视化地理数据的技术工具。
在GIS中，最佳路径和最近设施分析是常见的应用之一，它们在许多领域，如城市规划、交通运输、环境保护等方面都有广泛的应用。
本文将详细介绍最佳路径和最近设施分析的概念、方法以及在现实世界中的应用案例。
一、最佳路径分析最佳路径分析是指在给定地理环境和一组地理约束条件下，寻找一条连接起点和终点的路径，使得路径上的其中一种指标达到最优。
这种指标可以是路径的长度、时间、耗费等。
最佳路径分析的目的是为了在给定的约束条件下，寻找到最佳的路径方案，以提高效率、降低成本或是解决特定问题。
最佳路径分析的方法主要有以下几种：1. Dijkstra算法：是一种基于图论的最短路径算法，通过计算顶点之间的路径权重来确定最佳路径。
2.A*算法：是一种启发式算法，通过综合考虑路径长度和剩余路径估计，以确定最佳路径。
3.网络分析服务：许多GIS软件提供了网络分析服务，它们可以根据地理环境和约束条件自动计算最佳路径。
最佳路径分析在城市规划、物流运输等领域有广泛应用。
比如，城市规划师可以使用最佳路径分析来确定最佳的道路规划方案，以减少交通拥堵和节约交通成本。
物流公司也可以利用最佳路径分析来规划货物配送路线，以提高送货效率。
最近设施分析是指在给定地理环境和一组设施位置集合的情况下，确定距离一些给定地点最近的设施。
最近设施分析的目的是为了选择最佳的设施位置，以便满足用户的需求。
最近设施分析的方法主要有以下几种：1. Euclidean距离计算：根据欧几里得距离公式计算设施与地点之间的距离，选择距离最近的设施作为最佳设施。
2.距离矩阵计算：通过计算所有设施与地点之间的距离矩阵，根据距离选择最佳设施。
3.空间索引：使用空间索引技术，如四叉树、R树等，加快最近设施分析的速度。
最近设施分析在商业、旅游、救援等领域有广泛应用。
例如，零售商可以使用最近设施分析来确定新店铺的最佳位置，以满足顾客的需求。
城市公交换乘最佳路径选择的模型和算法
用线 路 与线路 之 间 的关 系 建立 邻 接 矩 阵 ， 样建 立 这
的模 型很容 易在 实际应 用 中实现 ．
１ 公 交 网络模 型构建 １ １ 参数 的定 义 ．
站点 序列 为 ： ６ Ｓ 一 Ｓ ２ Ｓ １ Ｓ ０ Ｓ 一 Ｓ 一 Ｓ 一 ９ １一 １一 １一 ７ ４
Ｓ一 Ｓ ． １ Ｌ ５ ６ Ｌ ， ２和 Ｌ ３分 别 是 三 条公 汽线 路 ． １和 Ｌ Ｌ ３是两条 上下 行 经过 的站 点一 致 的线 路并 且 两 线 路 经过 的站点有 重合 的部分 ， ２是 一条往 返 不一 致 Ｌ 的线 路 ． １上行 经过 的 站点 序 列 为 ： １ Ｓ 一 Ｓ 一 Ｌ Ｓ一 ４ ７ Ｓ Ｏ 下行 经过 的站 点序列 为 ：１ 一 Ｓ 一 Ｓ 一 Ｓ ． ２ Ｉ， Ｓ ０ ７ ４ １ Ｌ
间 的关 系建 立 邻 接 矩 阵ｌ． ， 这 种存 储 方 式 在 实 ４ 但 ６ Ｊ 际应 用 中很难 实现 ． 比如 ， 我们在 实际操 作 中一 般要 将邻 接矩 阵放 到表 中存储 ， 但是 表的列 是有 限的 ， 最 多 只有 １ ２ ４列 ， 一个 中小 城 市 的 站点 就 可 能 有 ０ 而 几 千个 ． 以 ， 所 很多公 交换 乘最佳 路径选 择模型 和算
Ｌｉ ｅ ｍａｒ ｎ ｔ ｘ线路关 ｉ
．
系表 ： 储 各 条线 路 关 系 的 存
邻接 矩阵 ． Ｔｒｎｆｒｎｏ换 乘 信 息 表 ： 储 换 乘 的 详 细 ａｓｅｌ ｆ 存
但 是 ， 际上人们 出行 路 径 的选 择 是 一个 复 杂 的系 实 统 工程 ． 对公共 交通 最佳路 径 的寻求 ， 同的出行者 不 追求 的最 优 目标 也 不 尽 相 同 ， 换 乘 次 数 、 驶 时 有 行 间、 出行 费用 、 行驶 距 离 、 乘 步行 时间 和距 离 等 多 换
交通网络中的路网分析与路线规划算法研究
交通网络中的路网分析与路线规划算法研究随着城市化的进展和人口的增长，交通问题越来越成为当今社会亟待解决的重要课题之一。
交通网络中的路网分析和路线规划是交通领域的核心研究方向之一，旨在优化交通流动，提高交通效率和减少拥堵。
为了实现在特定网络环境下的最佳路径选择，需要开发和应用各种不同的路网分析和路线规划算法。
这些算法被设计用于衡量路段的距离、时间和可达性，并根据特定的准则生成最优解。
在此过程中，一些常见的算法被广泛应用，如Dijkstra算法、A*算法、Floyd-Warshall算法等。
其中，Dijkstra算法是一种广泛使用的路网分析算法，被用于计算从一个节点到其他所有节点的最短路径。
该算法在图的节点和边之间构建最短路径树，并计算最短路径的成本。
然而，Dijkstra算法的主要缺点在于计算复杂度较高，对于大型路网来说，计算时间可能会很长。
为了解决Dijkstra算法的缺点，A*算法的出现是一种重要的突破。
A*算法是一种启发式算法，通过使用估计函数（通常为启发式函数）来提高搜索效率。
该算法根据当前节点到目标节点的估计成本，选择最佳路径。
A*算法既能保证最优解，又能在较短的时间内计算出结果，因此在路线规划中被广泛应用。
另一个常见的算法是Floyd-Warshall算法，它用于计算所有节点间的最短路径。
不同于Dijkstra算法只关注一个节点到其他节点的最短路径，Floyd-Warshall算法考虑了所有节点之间的最短路径。
该算法在求解中利用动态规划的思想，计算复杂度较高，但适用于求解整个路网的最短路径信息。
除了上述算法，还有一些其他的路网分析和路线规划算法，如Bellman-Ford算法、SPFA算法等。
每个算法都有其优点和局限性，适用于不同类型的路网和不同的需求。
因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。
随着交通网络规模的增大和复杂性的增加，对于更有效的路网分析和路线规划算法的需求也越来越迫切。
交通网络路径选择及应用研究
交通网络路径选择及应用研究交通网络路径选择及应用研究当今社会，交通运输的发展已成为国家繁荣与人民生活的重要标志。
随着城市规模的扩大和人口的增加，城市交通拥堵问题日益严重，给居民生活和社会经济带来了巨大困扰。
因此，交通网络路径选择及应用研究成为了当前亟需关注和解决的问题。
交通网络路径选择是指在给定的交通网络中，根据不同交通需求和条件，选择最佳路径以使得出行成本最小化或旅行时间最短，并在具体情况下将之应用于交通管理、用户导航、旅游出行等领域。
这一问题一般可以用图论中的最短路径算法来解决。
首先，通过分析目前的交通网络状况和问题，我们可以发现交通拥堵是影响路径选择的主要因素之一。
交通拥堵不仅耗时，还会导致油耗增加和环境污染。
因此，解决交通拥堵问题对城市发展非常重要。
针对这一问题，可以采用交通信号优化、公共交通发展、智能交通系统等综合手段。
通过提高交通信号控制的效率和准确性，合理安排公共交通线路和站点，以及利用先进的智能交通系统提供实时交通信息，可以减少交通拥堵程度，提高路径选择的准确性。
其次，路径选择还需要考虑交通安全问题。
交通事故在许多地方造成了可观的经济损失和人员伤亡。
因此，交通网络路径选择应该考虑交通事故风险的最小化原则。
在路径选择过程中，可以通过分析历史交通事故数据和交通环境因素，构建交通安全模型，来预测和评估每条路径的事故风险。
通过选择事故风险最低的路径，可以降低交通事故的发生率，提高路线的安全性。
此外，路径选择还应该考虑环境污染问题。
随着城市发展和汽车数量的增加，尾气排放已成为严重的环境污染问题。
因此，交通网络路径选择应该优先考虑环保型交通工具、绿化道路等交通环境良好的路径。
同时，可以通过交通限行、交通拥堵收费等手段，引导驾驶员选择环境友好的路径。
在应用方面，交通网络路径选择可以被广泛应用于交通管理、用户导航及旅游出行等领域。
交通管理部门可以通过分析路径选择和拥堵情况，制定针对性的交通治理措施，并实时调整交通信号，以提高交通效率和减少拥堵现象。
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众所周知，城市交通网络在现代化都市生活中起 着越来越重要的作用，其建设水平总体上反映了城市 交通网络与城市规模、人口、社会经济发展水平相适应 的状况，不同的城市规模、经济发展水平和城市的性质 对交通网络建设水平的要求有着很大的差别…１。随着 我国城市化水平的提高，城市建成区范围逐步扩大，人 口和产业也逐步向城市集中，人们在城市中的活动频 度不断增加，这就给我国的城市交通带来了前所未有 的压力。目前，我国的各个大中小城市均面临着较大 的交通压力，直接影响到城市经济的发展以及人们的 出行。那么，优化城市交通结构、构建城市交通网络模 型、分析交通网络的最佳路径、选择最优出行路线和方 式是缓解交通压力、提高交通运营效率的有效技术手 段，也是当前研究城市交通的热点问题。本文在前人 研究的基础之上，借助ＧＩＳ几何网络分析技术，探讨了 城市交通模型的构建、空间数据的拓扑以及最佳路径 的分析，以期能对城市智能交通发展研究提供借鉴。
３．心ｉＩｌｇ胁喇呻脚岫ｆｏｒ Ｒ嘲础踟ｉｒｏｌｌ嗽吐４ｎｄ娜Ｉｎｆｏｎｍｆｉｏｎ ＳｙＢｔ皿，ｃ叩眦Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖ商ｔｙ，ｒ，ｅｉｊｉＩｌｇ １０００３７，嘶）
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Ｈ峨ａｎｄ ２．Ⅸ伊衄曩吐ｏｆ Ｂｅｓｏｍ＇ｅｅ ＥＩ］【’ｒｉ】跏珊疵ａｎｄ ＵｄⅫｒｔ
Ｍｌ础Ｉ铲幔皿，血印咖Ｕｎｌｖｅｘ咖ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｃｈｅｒ咄６１００５９，Ｃｈｉｎａ；
摘要：以城市交通网络的构建作为切入点，分析了城市交通网络模型的建立、空间数据的拓扑分析、几何网络的构建和最佳路 径。通过具体的实例，利用ＡｒｃＧＩＳ网络分析工具，探讨了基于距离最短的最佳路径分析、基于时间最少的最佳网络分析和有障碍物
的时间最少的最佳路径分析，阐述了ＧＩＳ技术在城市交通网络最佳路径分析中的重要作用，以期通过ＧＩＳ的网络分析技术来构建城 市智能交通网络体系，为城市的发展提供坚实的基础设施保障。
择Ｋ，使腑＃［力＝ｒａｉｎ｛Ｄ／ｓｔ［ｉ］Ｉ Ｋ∈Ｖ—ｌｓ｝，Ｋ∈Ｖ，巧
就是当前求得的一条从％出发的最优路径的终点，令 Ｓ＝ＳＹ｛Ｋ｝；第２步修改从％出发到集合Ｖ—Ｓ中任 一顶点圪的最短路径长度，如果Ｄ／ｓｔ［力＋Ｃｏｓｔ［．『，七］ ＜Ｄ／ｓｔ［后］，则做第三步；第３步修改Ｄｉｓｔ［后］为Ｄ／ｓｔ
·３０９·
：盈Ｅ究左法！
：
据进行分析，在构建空间数据的拓扑关系基础之上建
立交通网络数据模型，见图１。
表１ 交通网络模型空间数据类型及简略状态一性
数据类型别称（交通或网络）
状态属性
点
节点或结点
障碍、拐角点、中心、站点等
ห้องสมุดไป่ตู้
线
路段或链
街道、路段、可通行、不可通行、限速，等
面
研究区域
一
裹２交通网络模型空间数据属性结构
空间致据略图
属性字段
嬲类型
长度 双｝｜｝度
属性结构
黻
双精度
用时 双精度
路段质量 整型
描述每一路描述每一路描述每一路描述每一路
段的长度，段的行车速段的行车时段的质量状
数据属性描是进行距离度，是进行阃，是进行况，是进行
述
最短路径分时间最短路时间最短路最佳路径分
析的重要参径分析的重径分析的重析的重要参
敷
要参数
在众多的最短路径算法中，Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法因其能适 应网络拓扑的变化，加之性能稳定，因此在ＧＩＳ最短路 径分析中得到较为广泛的应用【１０Ｊ。Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的基 本思想就是以始发点汤为根节点，遍历所有距‰距 离最短或时间最短的邻近节点，逐步遍历，逐步邻近，
直至所有节点全部遍历一遍，直至目标点，这样每一个 节点）【ｉ距离）（ｏ均为距离最小或时间最少路径［１１】。 也就是寻找这样一个路径，使两点之间的距离最短或 时间最少，即Ｄ／ｓｔ＝ｒａｉｎ｛砒ｔ（ｉ，『）｝。
收稿日期．＇２００８—０２—２５；修订日期：２０∞一０３—２１ 基金项目：北京市“资源环境与地理信息系统”重点实验室开放基 金；四川省学术与技术带头人培养基金（编号：２２００３１９）；四川省青年科 技基金（编号：０６Ｑ０２６—０１４）。 第一作者简介：吴柏清（１９６９一），男，重庆人，博士研究生，副教授， 主要从事遥感与ＧＩＳ在城镇规划中的应用研究。
在地理信息系统中，包含３种数据类型，即点、线 和面。在交通网络构建中，其空间数据主要为点和线， 表现在交通实体上分别对应的节点和路段称为结点和 链［５】，见表ｌ。链是指网络中流动的管线，在交通网络 模型中指路段；结点是网络中链的连接点，如车站、街 道交叉口、港口等，其状态属性包括阻力和需求。结点 又有以下几种常见类型：①障碍。禁止在网络链中流 动的点，如交通路障。②拐角点。出现在网络链中所 有的分割结点上状态属性的阻力，如拐弯的时间限制 和交通规则限制（如不允许左转等）。③中心。它是接 受或分配资源的位置，如商业中心、电站等，其状态属７ 性包括资源总量、阻力限额等（如物流源、商业中心 等）。④站点。在交通链中资源增减的点，如库房、汽 车站点等［５］５。在收集到交通路段和结点数据后，建立 空间数据的属性结构，见表２。对空间数据和属性数
塞蘧珏发与直扬＆§地堡函篁！呼ｇ鲤４蠡Ａｉｄ匣２Ｑ鳗丛（垒）
：五匪究方法！
城市交通网络最佳路径分析
吴柏清１，２何政伟１一，许辉熙１，张新海１，刘慧卿２ （１．成都理工大学数字国土与生态科学研究所，四川成都６１００５９；２．成都理工大学资源环境与城乡规划系，四川成都６１００５９；
３．首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室，北京ｌ∞ｏ卵）
拓扑关系
相互关联性，一个点与一个点的依存关系 点在线上。点在线外 点在面上，点在面外。点在面的边界上 线与线的连接、交叉、相离；线的不可自相交（如等高线） 线在面内，线在面外，线是面的外轮廓
面与面的邻接关系，公共边 一
图２ ＡｚｃＧＩＳ交通网络拓扑分析工具
圈１交通网络数据模型的构建
２交通网络拓扑分析 拓扑分析是对地理信息系统中地理要素之间空间
［后］＝抛［＿『］＋Ｃｏｓｔ［ｊ，ｋ］，重复第２、３步操作共Ｎ一１
次，由此求得从％出发到图上各个顶点的最佳路径 是依路径权值递增的序列。这样，便可找出指定点之 间的某种量度最小的路径，达到最佳路径分析的目的。
时间最
田倒 瞎臣
一一叫孙 一一主珥千鼍
··．．－－．ｉ．７１
一谈干１
带障碍
圈例 略段
一 一三环４ 一主干诅 一＝环
资遵珏发与直场殛螋区塑虹墅鱼量蚴２噬丛（垒）
描述该算法的实现过程为［１０，１１］：用带权的邻接矩 阵Ｃｏｓｔ来表示带权的具有Ｎ个结点的有向图，Ｃｏｓｔ［ｉ， 力表示弧＜Ｋ∈Ｋ＞的权值，如果从Ｋ到巧不通，则 Ｃｏｓｔ［ｉ，力＝∞，然后引进一个辅助向量Ｄｉｓｔ，每个分量 Ｄ／ｓｔ［ｉ］表示从起始点到每个终点Ｋ的最小权值；假定 某向量的起始点在有向图中的序号为ｍ，并设定该向 量的初始值为：Ｄ／ｓｔ［ｉ］＝Ｃｏｓｔ［ｍ，ｉ］，Ｋ∈Ｖ。式中，Ｖ 是结点的集合。令ｓ为已经找到的从起点出发的最短 路径的终点的集合，初始值为Ｓ＝｛Ｖｍ｝，则：第１步选
ｔｈｅ
ｔｏｐｏｌｏｇｙ
ａｎｄ山ｅ啦岫ｏｆ 舡岫ｏｆ ｄａｔａ，ｃ０幔蜘】咄ｏｆ ｔｈｅ叩毗ｉａｌ
ｇｅ咄乜ｉｃ ｔｈｅ
ｎｅｔｗｍ＇ｋ
ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｐａ童ｈ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ皿１８ｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｂｅｅｔ ｐａｔｈ Ｏｆｔ ｔｈｅ
ｔｈｅ田ｌ岫ｏｆ ８ｂ哦瞄ｔ ｌ即ｇＩｈ，ｏｎ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｏｎ ｔｈｅ日ｈｏｒｔｅｓｔ ｔｉｍｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｂａｒｌ＇ｉｅｒ８．Ｌａｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｉⅡ驴呲眦ｏｆ ｔｈｅ ＧＩＳ ｔｅｅｈｎｏｌｏｇ，ｙ ｉｎ
……，Ｊ１谴
一技干道
：研究方法：
４ ＡｒｅＧＩＳ工具分析实例 以成都市市区街道略图为例，进行城市交通网络
最佳 路径分析研究。我们将成都市街道分为４个等
级，首先为一环、二环和三环，在此路段上行车速度最 快；其次为主干道，行车速度一般；第三为次于道，行车 速度比主干道次之；最后为小道，行车速度最慢。根据 这４种交通街道的等级，绘制成都市交通略图的专题 图，并进行拓扑分析，为交通网络最佳路径分析做准 备；然后，赋予不同的路段以不同的速度属性，并计算 出在每一路段上行车的平均时间。数据准备好之后， 便可以利用ＡｒｅＧＩＳ网络分析工具建立几何网络并进 行最佳路径分析。如图３为Ａ、Ｂ两点问不同类型的 最佳路径分析结果。其中图３Ａ表示距离最短的路径 分析；图３Ｂ为用时最短路径分析；图３Ｃ为在某些路段 上设置障碍从而得到带障碍的用时最短路径分析。
·３１０·
万方数据
３交通网络最佳路径分析 路径分析是ＧＩＳ网络分析研究的热点，是ＧＩＳ软
件中的基本空间分析方法之一，也是交通地理信息系 统的核心功能，通常可理解为求解最佳路径。在对交 通网络进行路径分析时，按其网络路径中所赋予权重 的不同，可分为距离最短路径问题、时间最短路径问 题、油耗最小路径问题、费用最小路径问题、安全舒适 性最优路径问题等【９Ｊ９。一般而言，时间最短路径是大 多数出行者都特别关注的问题，因此面向最短时间的 最佳路径分析也就成为ＧＬＳ着重研究的问题之一。目 前最常用的基于交通网络模型的路径分析应用模型一 般是将实际的路段抽象为网络中的一条边，以边的权 重值来表示两点间的连通费用，可以为行车时间、速 度、路段长度等，从而求出交通网络上某点到其它任一 点的连通费用总和最小的路径作为最佳路径［４，９Ｉ。从 某种意义上讲，求解最佳路径实际上就是求解有条件 的、带权重的最短路径。