交通网络中多路径优化选择算法的研究
基于有效路径的多路径交通流分配
基于有效路径的多路径交通流分配摘要：在城市道路交通网络中，任意起、讫点间的路径可能会有若干条，合理选取有效路径集合在随机交通分配中具有十分重要的地位。
本文首先介绍Logit路径选择模型；然后依次介绍了改进的Dial算法和基于图的遍历算法两种有效路径搜索算法；最后通过算例分析，结果表明基于图的遍历算法比前种算法更为有效。
关键词：交通分配；多路径；有效路径0 引言作为城市交通需求预测的关键性步骤，交通分配将预测得到的起讫点间的交通量，按现有或规划中路网分配到具体的道路上，以实现对规划设计方案路网流量的预测，对于城市交通系统的优化管理和控制具有重要意义[1]。
1 Logit路径选择模型该模型认为出行者在起讫点间众多路径中选用k路径的概率[2]为：2 有效出行路径搜索算法2.1 改进后的Dial算法该算法认为路段(i,j)是否位于有效路径上，只需当S(i)>S(j)时，路段(i,j)即位于有效路径上[3]。
2.2 基于图的遍历算法该算法认为如果OD间的路径k满足无环简单路径，且不允许走“回头路”；路径K上的路段(i,j)满足S(i)>S(j)；路径k的阻抗和最短路径阻抗的差值不允许超过规定阀值，即，则称路径k为有效路径[4]。
3 算例分析图1所示，连线上数字为路段阻抗（最小行驶时间/h）,节点1至5的交通量为1200（辆/h）。
图1交通网络图依据图1所示，可找出节点1至节点5的所有可行路径，并计算得出各路径阻抗，结果见表1。
表1节点1至5的所有无环简单路径和阻抗按改进后Dial算法对有效路径的定义，有效路径为路径1、路径2、路径3、路径4。
若按基于图的遍历算法，有效路径为路径1、路径2、路径4。
用Logit路径选择模型计算各路径的分配率（θ取值3.5），得出对应的交通流量分配情况。
根据改进Dial算法确定的有效路径集，计算对应有效路径的分配率，见表2。
有效路径流量分配表2改进Dial算法中节点1至5根据基于图的遍历算法确定的有效路径集，计算对应有效路径的分配率，见表3。
网络路由技术中的多路径路由选择方法介绍(系列一)
网络路由技术中的多路径路由选择方法介绍在当今互联网时代，网络连接已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
而网络路由技术是实现网络连接的重要技术之一。
随着网络规模的不断扩大和数据传输量的增加，传统的单路径路由选择已经无法满足快速、高效、可靠的数据传输需求。
多路径路由选择技术应运而生，它可以在网络中使用多条路径同时传输数据，以提高网络的带宽利用率、降低数据时延以及增加网络的可靠性。
为了更好地理解多路径路由选择技术，我们从以下三个方面进行介绍：负载分担、故障恢复和质量选择。
1. 负载分担多路径路由选择技术可以将数据流量均衡地分发到多条路径上，从而减轻网络瓶颈和拥塞的情况。
通过使用各个路径的带宽，可以有效提高网络的整体传输能力。
负载分担的实现可以基于多种算法，例如基于哈希函数的负载均衡算法，根据数据包的特征对多条路径进行判断和选择。
2. 故障恢复多路径路由选择技术在网络传输过程中可以实现故障恢复。
当某一路径发生故障或拥塞时，系统可以自动切换到其他可用路径进行数据传输，确保数据的稳定传输。
这种故障恢复机制可以显著提高网络的可靠性和稳定性，避免因为单一路径的故障导致整个网络不可用。
3. 质量选择多路径路由选择技术可以根据不同路径的特点和要求选择最适合的路径进行数据传输。
例如，某一路径可能具有较低的时延和较高的带宽，适合对时延敏感的数据传输；而另一条路径可能具有更好的可靠性，适合对数据完整性要求较高的应用。
通过根据业务需求选择不同的路径，可以提高网络的传输质量和用户体验。
综上所述，多路径路由选择技术在网络路由中具有重要的作用。
它可以通过负载分担、故障恢复和质量选择等方式，提高网络的传输能力、可靠性和质量。
多路径路由选择技术在各类网络中都得到广泛应用，包括互联网、数据中心网络等。
不仅如此，还有许多研究团队对多路径路由选择技术进行了深入的研究和改进，以进一步提高网络性能。
随着网络需求的不断增长和技术的不断进步，多路径路由选择技术也将继续发展并产生更多的创新应用。
多路径并行传输的路径动态决策方法
多路径并行传输的路径动态决策方法陶晓玲;于萌;王勇【摘要】针对目前多路径并行传输过程中,由于传输路径质量的差异会导致网络传输性能整体下降的问题,提出一种多路径并行传输的路径动态决策方法(concurrent multipath transfer-dynamic selection,CMT-DS).该方法考虑到路径传输质量对网络吞吐量的影响,通过测量时延、抖动、丢包率、缓存占用比4个路径传输属性,并拟合成路径质量的关联函数,根据该关联函数来对路径进行动态的选择.通过实验验证,结果表明：CMT-DS方法对属性参数测量趋近于 Spirent网络测试仪测量结果,对路径动态的选择较其他方法可使得网络吞吐量提高12．07％.%In the multi-path parallel transmission process,due to the differences in the quality of the transmission path,the overall performance declines in the network transmission.To overcome this problem,a multi-path parallel transmission path dynamic decision method (concurrent multipath transfer-dynamic selection,CMT-DS)is proposed in this article.Taking into account the influence of path transmission quality on network throughput,by measuring the time delay,jitter,packet loss rate and cache occupancy ratio in the network transmission,the correlation function of the quality of the path is established and the path is selected dynamically based on the correlation function.Experimental results show that the CMT-DS method is more close to the measurement results of the Spirent network test instrument,and the choice of dynamic path improves the network throughput by 12.07%.【期刊名称】《广西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(034)002【总页数】8页(P46-53)【关键词】多路径并行传输;路径质量;动态决策;网络性能【作者】陶晓玲;于萌;王勇【作者单位】桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室，广西桂林 541004; 桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林 541004;桂林电子科技大学广西可信重点实验室，广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TP393.02随着网络通信技术的不断发展，WiMax、WiFi、3G、4G等网络种类变得越来越多，同一个网络终端可以连接多种网络服务类型，使得网络接入的方式也更为复杂。
复杂环境下多路径导航技术研究
复杂环境下多路径导航技术研究在当今的社会中，人们的出行和活动范围越来越广泛，面临的环境也日益复杂。
无论是在城市的高楼大厦之间、地下的复杂管网中，还是在广阔的野外山林，准确而高效的导航成为了至关重要的需求。
复杂环境下的多路径导航技术，正是为了满足这一需求而不断发展和研究的领域。
复杂环境，通常指的是那些具有多种不确定性和变化性的场景。
比如，城市中的道路可能因为施工、交通管制或者突发事件而临时改变；建筑物的遮挡可能影响卫星信号的接收；地下空间的结构复杂且信号不稳定。
在野外，地形起伏、气候多变、植被茂密等因素都增加了导航的难度。
多路径导航技术的核心目标是为用户提供多种可行的导航路径选择，并根据实时的环境变化和用户需求进行动态调整。
传统的导航技术往往只给出一条最优路径，但在复杂环境中，这条所谓的“最优路径”可能会因为各种突发情况而变得不再适用。
多路径导航则能够提供更多的灵活性和备选方案，提高导航的可靠性和适应性。
要实现复杂环境下的多路径导航，首先需要解决的是环境感知的问题。
这就像是人的眼睛，只有准确地感知到周围的环境，才能做出正确的路径规划。
各种传感器技术在此发挥着关键作用，比如卫星定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）、激光雷达、摄像头等。
这些传感器能够获取位置、速度、方向、地形地貌等信息，为导航系统提供数据支持。
然而，仅仅依靠单一的传感器往往是不够的。
在城市高楼林立的区域，GPS 信号可能会受到严重干扰，导致定位不准确。
此时，就需要结合其他传感器的数据进行融合和校准。
例如，通过 IMU 可以获取短时间内的运动信息，即使在 GPS 信号丢失的情况下也能进行一定程度的位置推算。
激光雷达和摄像头则能够对周围的环境进行三维建模和图像识别，帮助导航系统更好地理解周围的障碍物和道路情况。
在获取了环境信息后，接下来就是路径规划的环节。
路径规划算法需要综合考虑多种因素，如距离、时间、道路状况、交通流量、用户偏好等。
移动自组网多路径优化路由算法的研究
移动自组网多路径优化路由算法的研究王勇智;谭用秋;石炎生【摘要】针对AOMDV协议的多路径路由机制和特点,提出一种基于带宽与链路拥塞度约束的多路径优化路由算法.仿真实验结果表明,能在一定程度上降低路由开销以及延长网络生存时间.【期刊名称】《湖南理工学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(025)003【总页数】4页(P37-40)【关键词】移动自组网;多路径路由;AOMDV协议;负载均衡【作者】王勇智;谭用秋;石炎生【作者单位】湖南理工学院计算机学院,湖南岳阳414006;湖南理工学院计算机学院,湖南岳阳414006;湖南理工学院计算机学院,湖南岳阳414006【正文语种】中文【中图分类】TN915.04移动自组网络(Mobile Ad Hoc Network,简称MANET)是一种由多个可同时扮演终端和路由器的移动节点组成的分布式多跳网络,网络拓扑变化频繁,节点一般由电池供电,容易因为某些节点负载过重、能量迅速消耗而造成链路断裂.因此,在设计MANET路由算法时要充分考虑各节点的负载均衡 [1].近年来,多路径路由技术已经成为MANET的热点研究问题之一[2].AOMDV (Ad Hoc On-demand Multi-path Distance Vector)[3]是一种目前被广为研究的按需多路径单播路由协议.AOMDV协议的中间节点只转发第一次收到的路由请求RREQ,限制了在全网范围的路由泛洪,减少了网络开销,同时源节点和目的节点之间拥有多条可用的完整路径,能有效地提高网络性能.然而,AOMDV的路由发现机制,在于选取多条跳数最少的链路不相交路径,没有考虑节点的流量均衡,会将流量主要分布在主路径中,仅当主路径中断时,才会转移到备用路径,难以达到负载均衡的目的[4].在拓扑变化频繁、带宽受限且连接中断率高的MANET中,这种选路机制易引起局部节点的拥塞,造成路由信息丢失、路由请求频繁、链路过早断裂等问题.基于以上的考虑,我们从负载均衡出发,对AOMDV算法的路径进行优化,提出一种基于带宽和拥塞度约束的移动自组网多路径优化路由算法,以带宽和节点拥塞度作为两个路由约束条件,在路由寻找和路由选择上对多路径进行分步优化.1 基于带宽和拥塞度约束的多路径优化路由算法1.1 多约束QoS参数模型的建立无线自组网络的拓扑可抽象成带权有向图 G ( V,E),其中V 为节点集合,E 为单跳通信链路集合.对于一条可行路径p = { v1,v2,…,vn},路径跳数为n,假设路径p的QoS参数取路径时延、带宽以及链路的拥塞度.根据文献[5]提出的QoS参数凹性特征,路径带宽和时延可分别定义为:链路拥塞度可以定义为:其中Fk(p)表示路径p上优先级为k的业务流拥塞度;C( p)表示路径p上被占用的通道数;Ek(p)表示k优先级业务在链路p中所占缓存比率.我们通过更改AOMDV的路由表项,在缓冲区中加入不同业务的优先级队列(如图1所示),在缓冲区中严格按照优先级排列.图1 业务流在路由缓冲区中的优先级队列对于新到达的k优先级流,只能占用优先级比其低的分组缓冲区.有:而对于可行路径p中所有的业务优先级,则有:引入优先级的目的是为了保证不同类型业务流的优先等级,既能提供高等级业务的优先服务,又能使网络拥塞得到缓解.1.2 多路径路由下的多目标优化建模参照文献[6]提出的路径优先函数,综合考虑本算法的路径时延、带宽以及链路的拥塞度约束,建立路径优先函数:其中Bmin为算法提供的能容忍的最小带宽;Delaymax为路径允许的最大时延;F( p)为链路的拥塞度;Congestion为拥塞度阈值;α、β、γ 分别是上述3种QoS约束的权重因子,满足α+β+γ= 1 .为了节省路径计算带来的网络开销,AOMDV一般只选择两条独立无环路由来交替发送数据.在建立反向路由和前向多路径路由的基础上,首先通过 AOMDV在一次路由发现中获取多条独立无环路径,然后由算法根据多约束路由进行路径优化,从中选择两条满足约束条件的路径进行通信.多约束优化的路径集P的目标函数可以定义为:其中vsn为源节点,sink为目标节点.对于任一条路径,必须保证路径带宽不小于Bmin,时延不大于Delaymax,拥塞度不大于Congestion.通过多约束优化,可以求得二条最优路径,使其路径优先级的函数值之和最大,并且路径集相似度最小.1.3 路由的发现、维护与更新当一个优先级为k的业务流到达时,源节点首先将数据包存入缓存,生成路由请求RREQ,RREQ中包含节点ID以及剩余带宽、链路拥塞度等信息,RREQ被广播到邻居节点,并由中间节点记录多条到源节点的反向路由.当目的节点收到RREQ包后,在其路由表中先记录下到源节点的反向路由,然后由目的节点向源节点发送路由回复RREP,生成的RREP中包含有RREQ包中的完整路由信息.当RREP包到达源节点,源节点将根据路由表项中多径路由列表选择一条路由(主路由)来发送数据.路径上的各个节点通过发送Hello包(未被请求的RREP包)来维护与其相邻节点间的连通,并根据生存时间和序列号来保证最新的路由信息.这样生成的多条路径满足多约束优化的路径集目标函数,虽然不一定是跳数最少的最短路径,但是能够主动避开拥塞度较大的节点,将部分流量映射到其它负荷较轻的链路,有利于网络资源的优化.当到达目的节点的主路由失效后,由目的节点通过反向路由单播出错信息包RERR 给各中间节点和源节点,源节点在发送下一分组时,并不将失效的主路由删除,而是将当前主路径变为备用路径,另选一条备用路径作为主路由交替发送数据.只有当两条路径都失效时,才发起新一轮路由请求重新搜索路径.这样,较好地继承AOMDV的多路径路由的优点,又能进一步降低路由泛洪带来的控制开销,从而能在一定程度上实现负载均衡.2 仿真实验与比较我们在NS2下创建如表1所示仿真环境,从网络生存期与归一化路由开销二个方面分别对本文算法与 AOMDV算法进行仿真测试.仿真创建30个CBR数据源,每个CBR源每秒产生2个512B的CBR分组,仿真时间500s,仿真性能指标的结果取5次模拟的平均值.表1 仿真参数名称参数区域大小800×600节点个数 50仿真时间 500s节点移动模型 Random waypoint数据包大小 512B MAC协议 802.11无线射频传输范围 250m2.1 网络生存期测试网络生存期反映网络节点的存活率以及链路的稳定性.从图2可以看出,改进算法由于采取了多约束的QoS路由,能根据节点的拥塞程度分配流量,减少了控制和数据重传所带来的开销,能缓解网络拥塞,网络出现死亡节点的时间明显滞后于AOMDV,并且相同的轮次(Round)下,有更多的存活节点.但是,随着轮次的增大,网络负载越来越重,失效的节点大大增多,导致可选路径越来越少,备用路径不可靠几率变大,两种方法的路由请求RREQ次数会越来越接近,相差的轮次也在逐渐减少.图2 不同负载下的网络生存期比较2.2 归一化路由开销测试归一化路由开销即每发送一个数据分组所需要的用于路由发现和路由维护的控制分组数,其值越大则意味着拥塞的概率也越高.图 3表示了在不同节点速率下的归一化路由开销.可以看出,在节点速率较低(停留时间长)的情况下,改进算法的归一化路由开销略低于AOMDV 算法.因为在备用链路比较稳定的情况下,由于采用了能量均衡策略缓解了链路拥塞,并且通过改进的主备路由切换机制能进一步减少全网路由发现次数,从而能降低路由发现所带来的控制开销.图3 不同速率下归一化路由开销的比较3 结论我们针对 AOMDV多路径路由协议没考虑路径流量平衡的不足,提出了一种基于带宽与链路拥塞度约束的多路径优化路由策略.仿真实验结果表明,能在特定的移动自组网络环境中起到延长节点寿命、降低路由开销的作用.参考文献[1] 夏皓伟,王国军,谢永明.移动自组网中的分段式负载均衡路由协议[J].计算机工程,2010,36(4):93～96[2] 安辉耀,卢锡城.移动自主网络多路径路由技术研究进展[J].计算机工程与科学,2006,28(2):4～9[3] Yuan Yuhua,Chen Huimin,Jia Min.An optimized Ad hoc on-demand multipath distance vector (AOMDV)routing protocol[C].Asia-Pacific Conference on Communications,2005:569～573[4] 胡平,张金钟.基于能量均衡的AOMDV路由协议的改进[J].计算机工程与设计,2011,32(9):2976～2979[5] Wang Z,Crowcroft J.Quality-of-Service routing for supporting multimedia applications [J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,1996,14(7):1228～1234[6] 曹啸,王汝传,黄海平,等.无线多媒体传感器网络视频流多路径路由算法[J].软件学报,2012,23(1):108～121。
基于综合运输网络的logit多路径分配模型的求解算法研究
基于综合运输网络的logit多路径分配模型的求解算法研究摘要:在综合运输路网中增加虚拟的节点和虚拟路段,将交通方式间的转运(换乘)延误当做路段阻抗处理,通过使用现有的交通分配模型和算法去处理带有转向延误(换乘)的交通问题。
关键词:Dial算法拓扑结构转向延误Abstract:Increasing the virtual nodes and sections in the comprehensive transportation network, treating transshipment (change) as road impedance processing, through the use of existing traffic distribution model and algorithm to dealing with turned to delay (change) the traffic problem.Key words:Dial algorithm topological structure Turn delay1 问题的提出交通的分配是交通四阶段法的最后一步,但也是最关键的一步,如何将OD量准确的分配到路段上成为人们关注的对象。
在实现Logit随机网络模型加载的过程中,Dial算法是一种相当有效的算法,但是Dial算法无法正确的处理需要考虑转向延误(或转运费用)的OD加载工作,主要表现在:①无法考虑节点的延误函数对流量分配的影响②不需要路径枚举,但也无法直接得到节点的转运流量[1]。
Dial算法存在上述的不足,本质就是无法对节点的转向延误函数进行考虑,这在综合路网中体现在无法处理枢纽的转运延误(费用),为此任刚(2005)提出了基于转向的Logit型加载算法,既能考虑转向延误对流量分配的影响,又能求得转向流量,同时也避免了路径的枚举。
在本文之前就有论文在交通分配的过程中涉及到了转向延误[2][3],但是本文主要是从改造综合运输网络拓扑结构入手,在路网中增加虚拟的节点和虚拟路段,将方式间的转运或换乘延误当做路段阻抗处理,这样我们就可以通过使用现有的交通分配模型和算法去处理带有转向延误(换乘)的交通问题。
无线通信网络中的多路径传输优化
无线通信网络中的多路径传输优化随着移动互联网的快速发展，无线通信网络的需求也日益增加。
为了满足用户对高速、稳定、可靠的通信需求，无线通信网络中的传输优化显得尤为重要。
其中，多路径传输被广泛应用于提高无线通信的性能和可靠性。
本文将探讨无线通信网络中多路径传输优化的相关概念、技术和应用，以及面临的挑战。
1. 多路径传输的概念与优势在无线通信网络中，多路径传输是一种通过同时利用多个可用的路径将数据从源节点传输到目标节点的技术。
相比于传统的单路径传输，多路径传输具有以下优势：1.1 提高传输速度：通过同时利用多个路径传输数据，可以提高数据的传输速度。
这是因为多路径传输可以同时发送多个数据包，减少传输延迟和排队等待时间。
1.2 增加传输稳定性：在多路径传输中，即使某一路径出现故障或拥塞，仍然可以通过其他路径继续传输数据。
这样可以增加通信的稳定性和可靠性。
1.3 提高网络吞吐量：通过多路径传输，可以利用可用路径的带宽资源，从而提高网络的吞吐量。
这对于处理大量数据传输和高速率应用非常重要。
2. 多路径传输的技术与实现2.1 多路径路由多路径路由是多路径传输的关键技术之一。
它涉及如何选择可用路径和如何分配数据流量到这些路径上。
常见的多路径路由算法有基于链路状态信息的最短路径算法，基于跳数的最短路径算法和基于负载均衡的路由算法。
这些算法可以根据网络的拓扑结构、链路质量和网络拥塞等因素来选择最优路径。
2.2 路径选择与切换多路径传输中的路径选择和路径切换是实现多路径传输的关键步骤。
路径选择涉及选择最佳的路径，以满足用户的通信需求。
而路径切换则是根据网络的变化动态地切换路径，以保证通信的连贯性和可靠性。
2.3 基于TCP的多路径传输传输控制协议（TCP）是应用层协议中最常用的协议之一。
基于TCP的多路径传输是通过在TCP协议栈中添加多路径传输支持来实现的。
这种方法可以利用已有的TCP协议栈，减少对现有网络设备和协议的改动，提高兼容性和可扩展性。
计算机网络中的多路径优化算法研究与改进
计算机网络中的多路径优化算法研究与改进计算机网络中，多路径优化算法被广泛应用于提高网络的可靠性、带宽利用率、实时性等方面。
它通过同时利用多条路径传输数据，避免了单一路径容量不够、链路故障等问题，并能够根据网络的实际情况自动调整路径选择，进一步提高网络性能。
本文将重点研究和改进计算机网络中的多路径优化算法，提出一种基于负载均衡和拥塞控制的改进算法，并对其进行实验验证。
多路径优化算法是在计算机网络中实现负载均衡和拥塞控制的关键技术之一。
负载均衡指的是将数据流量平均分配到多条路径上，使其在各条路径上均匀流动，从而提高带宽利用率和网络性能。
拥塞控制则是通过检测网络的拥塞情况，动态地调整路径选择，避免网络拥塞并提高数据传输的实时性和可靠性。
本文提出了一种基于负载均衡和拥塞控制的多路径优化算法。
首先，通过收集网络中各个节点的负载情况和链路的拥塞程度，建立网络的拓扑图。
然后，利用图论算法计算出各个节点之间的最短路径，并按照带宽利用率和拥塞程度进行排序。
接下来，将数据流量根据排序结果分配到多条路径上，实现负载均衡。
当某条路径出现拥塞时，通过检测网络的拥塞情况，自动调整路径选择，实现拥塞控制。
为了验证改进算法的有效性，我们使用了网络模拟实验。
首先，搭建了一个具有多个节点和链路的网络拓扑结构。
然后，通过模拟数据流量的传输过程，记录网络的延迟、吞吐量和丢包率等性能指标。
接着，分别采用传统的多路径优化算法和改进算法进行比较。
实验结果表明，改进算法相较于传统算法，在带宽利用率、实时性和可靠性等方面均有较大的提升。
通过对计算机网络中多路径优化算法的研究和改进，我们能够提高网络的可靠性、带宽利用率和实时性，进一步提升用户体验。
在未来的研究中，我们可以进一步改进算法，考虑网络中的动态变化，如节点的上下线、链路的故障等，以适应不同情况下的网络优化需求。
同时，我们也可以结合其他技术，如SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化），进一步提高网络的性能和灵活性。
基于动态编程算法的路径规划优化技术研究
基于动态编程算法的路径规划优化技术研究随着城市交通的不断繁荣发展，人们的交通需求也在不断增加，如何有效地规划出一条最优路径来达到目的地成为了一个备受关注的问题。
随着计算机技术的不断更新迭代，基于动态编程算法的路径规划优化技术也得到了广泛的应用。
本文将深入探讨此技术的原理以及如何应用于路径规划优化当中。
1. 动态规划算法动态规划算法是一种高效的求解面临任意阶段的决策过程最优解的算法。
这种算法的特点在于，它具有较强的自解释性、高效性和通用性等特性，因此在路径规划优化领域得到了广泛的应用。
2. 动态规划算法在路径规划优化中的优点基于动态编程算法的路径规划优化技术的优点在于能够对地图上多个节点之间的距离、时间、交通状况等信息进行分析，并且能够优化路径规划和时间成本，提高路径规划的精度和准确性。
这样就可以更好地适应城市道路交通的复杂性，减少了指示错误、返航、拥堵等不良的路况出现的可能性。
3. 动态编程算法在路径规划优化中的应用基于动态编程算法的路径规划优化技术主要应用于多目标规划和多路径规划。
多目标规划是指在路径规划过程中，同时考虑到时间、距离、成本和最终权益等多个目标，以更好地优化路径规划的过程；而多路径规划则是指在特定情况下，需要规划出多条路径，以达到不同的目的。
具体来说，基于动态编程算法的路径规划优化技术主要分为三个步骤。
第一步是对地图的节点进行分析，包括节点之间的距离和可利用信息的获取；第二步是通过动态编程算法，对规划路径进行优化，制定最优方案并且优化时间和成本；最后一步是根据具体的情况，制定多路径方案以应对不同的需要。
4. 基于动态编程算法的路径规划优化未来的发展未来，基于动态编程算法的路径规划优化技术仍然需要进一步的发展和完善。
由于城市交通的复杂性和不断变化，路径规划的展示也需要不断的更新迭代。
此外，基于大数据技术和人工智能技术的发展，大数据的应用和深度学习算法的研究也将会对此有更加深入的应用和研究。
公路网交通分配多路径随机选择的系统分析
１ 多路线 随机 选择 出行 市场 的 均 衡 性
分 析
１ １ 交 通 需 求 函 数 ．
假设 同 ～ Ｏ Ｄ对 间 具 有 多 条 路 线 存 在 ，而 且 每
一
路线具有严 格 的完全替 代性 ：出行 者 Ｃ一 次出行
然 而 出
选 择 ｊ 线 ，就 等 于 放 弃 了 对 其 它 路 线 的 选 择 ， ， 路
交通 状态和对 出行费 用 的正确估计 等 ．由此构成 现 实交 通条 件 下 的 交通 供 给 与 需 求 的 一 种 非均 衡 状
态 所 以 Ｗ。 ｒ ｒｏ ｄ ｐ提 出的 均 衡 仅 是 上 述 非 均 衡 现 象
不 同 的 出行 者 对 出行 费 用 的 承 受 能 力 是 不 同 的 ．
作 者 为 研 究 交 通 出行 市 场 由非 均衡 状 态 向 均 衡 方 向发 展 的 调 控 过 程 ，提 出 交 通 出 行 的 多 路 径 选 择 均衡概 念 这 一概 念 不 同于 Ｗｏｄ ｐ在 １５ 提 出 ｒｒ ｏ ９６年 的 均 衡 状 态 原 理 ，其 主 要 原 因 是 出 行 者 不 可能 完 全 掌 握 出行 市 场 上 的 全 部 交 通 信 息 ，如 对 每 一 条 道 路
类 似 ．交 通 系 统 的 出行 市 场 均 衡 ，是 指 在 交 通 总 需 求 受 到 一 定 限 制 条 件 下 ，所 有 道 路 的总 供 给 与 交 通 总 需 求 之 间均 衡 在 现 实 的 出行 市 场 中 ， 由 出行 者 构 成 道 路 的 交 通 流 量 ，作 为 道 路 的 需 求 方 ．对 路 线
模 型 是 交通 总需 求 为 约 束 条 件 ．以 多项 式 Ｉ ｇ 模 型 为 髓 机 函 数 ， 井 每 条 路 线 的供 给 函数 为基 础 而 构 造 的 最 ｘｉ ）ｔ 后 ，笔 者 用启 发式 算 法 中 的逐 步平 均 步 长 法 （ Ｓ ） 行 了实 例 验 算 ，证 明 了均 衡 模 型 及其 解 法 的有 效 性 ＭＡ进 关 键 词 ：交通 流 ；多 路径 随机 选 择 ；多 项式 Ｌ 鲁 ０ ｎ模 型 均衡 文 献标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１ １ １ Ｘ（ ０ ２ ０ — １ ３ ０ ． ６ ２ ０ ）１０ ２０ ７
城市轨道交通环线清分模型优化研究
运营管理李春晓，杨慧芳，孙 诗，李卫星，刘 超（武汉地铁运营有限公司，湖北武汉 430000）第一作者：李春晓, 女, 工程师引用格式：李春晓, 杨慧芳, 孙诗, 等. 城市轨道交通环线清分模型优化研究[J]. 现代城市轨道交通, 2024(04): 113-119. LI Chunxiao, YANG Huifang, SUN Shi, et al. Research on the optimization of circular line clearing and the sharing model of urban railtransit[J]. Modern Urban Transit, 2024(04): 113-119.DOI:10.20151/ki.1672-7533.2024.04.0171 引言随着武汉市轨道交通线网规模日益扩大，截至2023年12月，已开通运营线路达到12条，总里程达到487.77 km ，车站总数达300座。
12号线作为第一条环形线路的即将开通，以及PPP （政府和社会资本合作模式）多运营主体运营模式的预期实施，对票务清分系统的精准性提出更高的要求。
本文结合线网实际情况，对既有清分算法进行优化研究，旨在提高客流和收益清分的精准性，同时也有助于更准确地掌握线网客流的时空分布特征，对超大规模网络化运营下的行车组织也具有摘 要：随着城市轨道交通线网规模不断扩大，乘客的出行路径选择日益多样，城市轨道交通运营也由单一主体向多运营主体发展。
这些变化都对清分收益和客流精准性提出更高的要求。
文章以武汉市轨道交通线网为研究对象，通过对既有清分模型进行适用性分析，并结合乘客出行行为调查数据，深入探讨换乘便利性、路径迂回因素以及环形线路如何影响乘客路径的选择。
研究提出一种迂回路径的识别方法，优化清分模型中有效路径筛选规则，并通过构造换乘便利性函数、迂回因子函数优化路径效用计算方法。
铁路货运运输最优路径规划研究
铁路货运运输最优路径规划研究铁路货运运输在现代物流中起着至关重要的作用，具有安全、高效、环保等优势。
而为了进一步提高铁路货运的运输效率和降低物流成本，研究并确定最优路径规划方案就显得非常重要。
本文将详细探讨铁路货运运输最优路径规划的研究现状、方法以及未来的发展趋势。
首先，研究铁路货运运输最优路径规划的目的是为了寻找一条最短时间或最短距离的路径，以在保障货物安全的前提下实现物流效率的最大化。
在不同的研究领域中，已经涌现出了多种经典的最优路径规划算法，如迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法、A*算法等。
这些算法在铁路货运运输领域的路径规划中也有广泛的应用。
其次，铁路货运运输中的最优路径规划可以分为两个层面的研究，即单一路径规划和多路径规划。
单一路径规划指的是从起点到终点仅寻找一条最优路径，而多路径规划则是从起点到终点寻找多条最优路径。
单一路径规划适用于货物运输量较小、时间紧迫的情况，而多路径规划则适用于货物运输量较大、时间较为充裕的情况。
另外，最优路径规划还可以考虑其他因素的影响，如货物重量、货物类型、运输成本等。
这些因素的综合考虑有助于寻找到最优的运输路径方案。
在铁路货运运输最优路径规划的研究中，还需要考虑实际情况中的一些限制条件，如铁路网络拓扑结构、车站运力、线路容量等。
这些限制条件对路径规划的结果会产生一定的影响。
因此，研究者需要将这些实际情况因素纳入到路径规划模型中，以获得更准确的结果。
随着信息技术的发展，铁路货运运输最优路径规划模型也在不断更新和完善。
传统的路径规划算法虽然能够满足一定的需求，但在大规模、复杂的物流网络中效果并不明显。
因此，现代的路径规划模型开始引入了机器学习、人工智能等技术，以提高路径规划的准确性和效率。
基于机器学习的路径规划模型可以通过对历史数据的学习和分析，提供更为精准的路径选择方案。
而人工智能技术的引入，则可以使路径规划系统具备自我学习和自我优化的能力，进一步提升路径规划的效果。
公交网络多路径选择启发式算法研究
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基于Ad Hoc网络的SMR优化算法的研究
Ｋ ｅ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ：Ａ ｅ ｎ ｔ ｏ ｋ；ｍｕｔ— ａｈ；Ｓ ｄ Ｈｏ ｅｗ ｒ ｌ ｐｔ ｉ ＭＲ ａ ｇ ｒ ｈ ｏｉ ｍ ｌ ｔ
０ 引 言
在 Ａ ｏ ｄＨ ｃ网络 的各 种 路 由算 法 中 ， 路 径 的 按 多 需 路 由算法 在带 宽 受 限的 Ａ ｏ ｄＨ ｃ网络 中得到 了较 大
２１ ０ ２年第 ７期
文 章 编 号 ：０ ６２ ７ （ ０２ ０ －０ １ ４ １０ －４５ ２ １ ）７０ ２ － ０
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ａ ＩＵ Ｎ ＩＹ Ｉ Ｎ Ａ ＨＵＳ ＭＲ优 化 算 法 的研 究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｍ Ｒ ｓａ ｃ ｎ Ｓ Ｏｐｔｍ ｉ ａ ｉ ｎ Ａｌ ｏｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｃ Ｎｅ ｗｏ ｋ ｉ ｚ ｔｏ ｇ ｉｈ Ｂａ ｅ ｎ Ａｄ Ｈｏ ｔ ｒ
车辆导航系统中多路径选择算法的研究
—
图 １ 单亲遗传算法流程 图
３ 算 例 验 证
为了验证算法结果 的正确性 ， 本文选取湖南长
１ ， 果在 节点 ２和节 点 ４之 间插 人节 点 ３使 得 ３如
路 径 变为 １— ２—３— ４—１ ， ３ 而路径 １ —２—３— ４—１ ３ 有 可能 比路径 １— ２—４一ｌ 短 。其 次 ， 多 的 时 ３更 更 候 删 除路径 中 的一 些节 点也有 可 能使得 路径 长度 变 短 。如路 径 １ ２— — ４—１ ３中删 除节 点 ２使得 路径 变
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近年 来 ， 随着经 济 的快速 发展 ， 城市 的车流 量越 来越 大 ， 城市 交通状 况 日渐复 杂化 ， 交通 拥堵 现 象 日 趋 严 重 。为 了缓 解 交 通 压 力 ， 国家 相关 部 门提 出大
力 投 资交通 基础 设施 建设 ， 单行 线 、 口禁止 转 向等 路 交 通 管制措 施也 被广 泛 的采 用 ， 但是 ， 动车 的增 长 机 速 度远 远超 过道路 基 础 设 施 的建设 速 度 ， 各种 交通 管 制措施 同时增 加 了出行 的复杂 性 ， 于是 ， 交通 压力 越 来越 繁重 。而且 ， 车在遇 上交 通拥 堵 的情况 下 ， 汽
随机多路径车辆路径问题及其算法
第４１卷第２期贵州大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．２２０２４年 ３月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）Ｍａｒ．２０２４文章编号 １０００ ５２６９（２０２４）０２ ００６０ ０７ＤＯＩ：１０．１５９５８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｇｄｘｂｚｒｂ．２０２４．０２．０９随机多路径车辆路径问题及其算法徐 鹏，卢翰林（河海大学土木与交通学院，江苏南京２１００９８）摘 要：为了更加契合现实的城市配送运作环境，本文对经典的车辆路径问题进行了新的拓展研究，考虑了任意两个物流节点之间存在多条路径且每条路径的通行成本不确定的情况，建立了随机多路径车辆路径问题（ｓｔｏ ｃｈａｓｔｉｃｍｕｌｔｉ ｐａｔｈｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ，ＳＭＰ ＶＲＰ）模型，并针对所研究的问题设计了具有较高求解效率的两阶段算法。
算法的第一阶段，采用具有约束的Ｋ ｍｅａｎｓ算法对客户进行分组，将ＳＭＰ ＶＲＰ问题转化为随机多路径旅行商问题（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｍｕｌｔｉ ｐａｔｈｔｒａｖｅｌｉｎｇｓａｌｅｓｍａｎｐｒｏｂｌｅｍ，ＳＭＰ ＴＳＰ）；算法的第二阶段，将ＳＭＰ ＴＳＰ问题先转化成等价的情景规划问题，再近似成确定型规划问题；通过对ＳＭＰ ＴＳＰ问题的求解，进而得到ＳＭＰ ＶＲＰ问题的解。
算例测试表明，相较于采用贪心策略的配送组织方法，本文所提出的两阶段算法可以降低７％左右的平均配送成本，并且表现出良好的稳定性，为物流配送车辆路径优化问题提供了新的研究思路，且具有较强的应用价值。
关键词：城市配送；车辆路径问题；随机多路径；两阶段算法；Ｋ ｍｅａｎｓ算法中图分类号：ＴＰ１８；Ｕ４９２．２２ 文献标志码：Ａ 近年来，以小批量、多频次、多品种、时效性强为主要特征的城市配送业务增长迅猛。
以快递业为例，根据国家邮政局统计，我国快递业务量从２０１２年的５６ ８５亿件增长到２０２２年的１１０５ ８亿件［１］，十年间增长了近２０倍。
高效多路径路由算法设计与优化
高效多路径路由算法设计与优化现代网络通信的快速发展促使了对高效多路径路由算法的需求。
在传统的路由算法中，数据包通常只能通过一条路径转发，这可能导致网络拥塞、延迟增加以及服务质量下降的问题。
为了解决这些问题，高效多路径路由算法应运而生。
本文将重点探讨高效多路径路由算法的设计原理和优化方法。
高效多路径路由算法的设计可以从以下几个方面考虑：1. 路径选择策略：路由算法需要智能地选择数据包的转发路径。
传统的路由算法通常选择最短路径或负载最轻的路径进行转发。
然而，高效多路径路由算法可以根据当前网络的状态选择最优路径，利用网络资源的最大化。
例如，可以通过监测网络拓扑、流量负载和链路质量等参数，使用算法来选择合适的路径。
2. 路由计算与转发机制：基于路径选择策略，路由算法需要计算和转发数据包。
为了提高效率，可以使用并行计算和分布式转发等技术来实现快速的路由计算和数据包转发。
另外，可以引入虚拟网络切片技术，将网络资源划分为多个片段，从而提供更好的路由性能和隔离效果。
3. 路由优化策略：除了基本的路由功能外，高效多路径路由算法还可以通过优化策略来提升性能。
例如，可以使用负载均衡策略将流量均匀分配到多条路径上，以实现网络资源的最优利用。
另外，可以通过车载网络编码技术，在传输过程中对数据进行纠错和压缩，提高网络的可靠性和传输效率。
在高效多路径路由算法的优化方面，可以从以下几个方面进行改进：1. 基于机器学习的路径选择：传统的路径选择算法通常基于固定的规则和指标，难以适应网络环境的动态变化。
因此，可以引入机器学习技术来自动学习和预测网络拓扑、带宽分布和链路质量等信息，以便更准确地选择最佳路径。
2. 智能分配流量策略：高效多路径路由算法可以通过智能地分配流量到不同路径上来实现负载均衡。
可以使用负载预测模型来预测各路径的负载情况，并根据预测结果进行流量调节。
另外，还可以使用动态权重调整策略，根据路径的拥塞情况和可用带宽来动态分配流量。
无线网络中的多路径路由算法研究
无线网络中的多路径路由算法研究随着移动互联网和物联网的不断普及，无线网络已成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
而在无线网络中，路由算法是一项至关重要的技术，它直接影响着网络的性能和可靠性。
近年来，随着网络规模的不断扩大，无线网络中的多路径路由算法逐渐成为了研究热点之一。
一、多路径路由算法的基本思想在传统的路由算法中，数据包只会选择一条路径来传输。
而多路径路由算法则是让数据包同时选择多条路径来传输。
其基本思想就是利用多条路径来实现数据包的冗余传输，提高系统的可靠性和性能。
例如，在一个由A、B、C三个路由器组成的网络中，如果只有一条路径从A到C，当这条路径中出现故障时，数据包将无法传输。
但如果我们增加一条从A到C的备用路径，当原路径出现故障时，数据包就可以从备用路径传输。
二、多路径路由算法的分类目前，多路径路由算法可以根据不同的分类标准进行划分。
其中，比较常见的分类方法有以下两种：1. 基于路径选取的分类方法根据路径的选取方式不同，多路径路由算法可以分为以下几种：（1）固定路径选择：在网络初始化时，确定多条路径并在其上进行数据传输。
这种方式适用于网络拓扑结构比较稳定的情况。
（2）动态路径选择：根据网络状态变化实时选择合适的路径进行数据传输。
这种方式适用于网络拓扑结构较为复杂或不稳定的情况。
（3）多路径融合：将多条路径中的数据包在某个路由器处合并，并在传输到目的地时再分裂成多条路径。
这种方式可以增加数据包的传输速度，提高网络的吞吐量和性能。
2. 基于路由器选取的分类方法根据路由器的选择方式不同，多路径路由算法可以分为以下两种：（1）源路由：在数据包出发前，就确定了多条路径的路由器，数据包沿着这些路由器传输。
（2）分布式路由：数据包在传输中根据网络状态自动选择多条路径。
这种方式可以自适应地适应网络拓扑结构变化，具有较强的鲁棒性和可靠性。
三、多路径路由算法的应用多路径路由算法在实际应用中有广泛的应用。
例如，在视频直播和在线游戏等应用场景中，要求在网络带宽不足时能够实现数据的低延迟传输，这时候多路径路由算法就可以通过在多条路径上同时传输数据包，实现带宽的叠加，提高数据传输速率和实时性。
高速通信网络中多路径路由算法设计
高速通信网络中多路径路由算法设计在现代社会，高速通信网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随着网络规模的不断扩大和用户对网络带宽的需求不断增加，网络拥塞和传输延迟成为了亟待解决的问题。
而多路径路由算法的设计正是为了解决这一问题而应运而生。
多路径路由算法是指通过同时利用多条路径将数据包从源节点路由到目的节点的一种技术。
相较于传统的单路径路由算法，多路径路由算法可以提高网络带宽的利用率，减少网络拥塞并降低传输延迟。
下面将简要介绍一些常用的多路径路由算法设计。
首先，最基本的多路径路由算法是Equal-Cost Multi-Path routing (ECMP)。
在ECMP中，网络中的每条路径都具有相同的路径代价，因此通过这些路径传输数据包可以实现负载均衡。
具体而言，源节点在发送数据包时会将流量随机分配到可用的多条路径上，从而实现并行传输和负载均衡。
ECMP可以提高网络的吞吐量和稳定性，适用于中小型网络环境。
然而，在大型网络中，ECMP的负载均衡效果可能不理想，因为它无法考虑路径中的拥塞情况。
为此，一种更高级的多路径路由算法是Traffic Engineering (TE)。
TE算法可以根据网络中各个路径的拥塞情况，动态地选择最佳的路径来传输数据包。
具体而言，TE算法通过监测网络拓扑和流量负载情况，将数据包传输路径按照各个路径的可用带宽进行动态调整，以有效地分担网络拥塞。
TE算法通常需要网络中的节点和链路支持QoS（Quality of Service）机制，以保证服务质量。
除了ECMP和TE算法外，还有一些其他的多路径路由算法也值得关注。
例如，Link Aggregation（链路聚合）算法可以将多条物理链路捆绑成一条逻辑链路，从而增加传输带宽。
这种算法可以通过同时传输数据包到多条链路上，从而提高传输速度和可靠性。
此外，Multipath TCP (MPTCP)算法可以将一个TCP连接分割为多个子连接，分别通过不同的路径进行传输，从而提高数据传输性能。
网络路由技术中的多路径路由选择方法介绍
网络路由技术是现代网络通信中不可或缺的环节，它承担着将数据包从源节点传输到目标节点的重要任务。
在大规模网络中，为了提高网络的可靠性、降低延迟和负载均衡等方面的需求，多路径路由选择方法成为了研究的热点之一。
本文将介绍多路径路由选择的基本概念，以及常用的几种方法。
多路径路由选择（Multipath Routing）是指在网络中同时利用多条路径进行数据传输的方式。
与传统的单路径路由不同，多路径路由选择能够充分利用网络中的资源，提高网络的吞吐量，并且能够提高网络的可靠性。
多路径路由选择需要解决的核心问题是如何合理地选择适当的路径进行数据传输。
下面将介绍几种常见的多路径路由选择方法。
第一种方法是基于等分路由选择算法（Equal-Cost Multipath Routing）。
这种方法通过给网络中的每条路径分配相同的权重，从而实现数据包在多个路径之间均衡分配。
等分路由选择算法使用一种简单的负载均衡方式，使得数据能够同时在多条路径上传输，提高了网络的吞吐量。
然而，等分路由选择算法没有考虑路径之间的实时状态，可能导致某些路径上的数据包丢失或传输延迟较高。
第二种方法是基于最短路径路由选择算法（Shortest Path Multipath Routing）。
与等分路由选择算法不同的是，最短路径路由选择算法根据路径之间的距离选择最短路径进行数据传输。
这种方法考虑了路径之间的实时状态，并且能够减少网络传输的延迟。
然而，最短路径路由选择算法没有考虑网络中的负载情况，可能导致某些路径负载过重，影响整个网络的稳定性。
第三种方法是基于流量感知路由选择算法（Traffic-Aware Multipath Routing）。
这种方法根据网络中的流量负载选择合适的路径进行数据传输。
流量感知路由选择算法能够根据网络中的实时情况进行路径选择，并且能够更好地实现负载均衡。
然而，流量感知路由选择算法需要实时地监测和分析网络中的流量负载情况，增加了系统的复杂性。
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Study on Multi path Optimization Routing Algorithm in Traffic Network
SU Hai bin, WANG Ji dong
( Electric Power School, North China University of Water Conservancy and Electric Power, Henan Zhengzhen 450011, China) Abstract: The traditional multi shortest path algorithms are based on a mathematical perspective, and alternate routes have very similarity On the basis of several definitions, a multiple path selection algorithm based on overlapping penalty is proposed, overlapping penalty function and route similarity evaluating function are designed, harmony factor sensitivity are analysed and suitable harmony factor value is presented Experiment results show that the proposed, algorithm solves candidate route overlapping effectively , while average total travel time ratio does not change It satisfies driver s routing path demand and obviously superior to traditional k shortest path algorithms by comparing to experimental data Key words: Intelligent Transport Systems; Route Guidance System; multi path selecting solution; overlapping penalty; k shortest path
k [ 9]
cij x ij , , k, l # k,
( 3)
( i, j ) ! A
c ij x ij ∀
cijx ij l ij
k
k
l
L x ij -
∀
,
l,
1, i = O ,
( i, j ) ! A ( i, j ) ! A
xj i =
l ij
0, i ! N - ( O , D ) , - 1, i = D ,
l
式中 , 对( i , j ) ! A , x = 1 或 0; x ij = 1, 路段 ( i , j ) 在第 l 条路径上, 其他为 0; L 为第 k 条路径的路径长度 ; l ij 为路段 ( i , j ) 的长度; l 为已辨识出的路径编号 ; k 为新 的路径; 为最大允许的路径行驶费用。
k+ 1 k
a= 1
式中, RS ( p 1 , p 2 ) 为路径 p 1 与路径 p 2 相似度; cij 为路段 权重 ; x ij = 1, ( i , j ) ! ( p 1 , p 2 ) 0, 其他 路径 p 2 总数。 ; k 为共用路径数; n 为
定义 3: 总 旅行 时间比 率 TTTR( Total Travel T ime Ratio) 为两条路径总旅行时间之比 , 如路径 p 1 与路径 p 2 旅行时间比率可用下式表示: TTTR ( p 1 , p 2 ) = TTp 1 TTp 2 , ( 2)
[ 1]
法、Bellman Ford 算法等
[ 2~ 5]
, 这些算法 只能在固定
权下得到单一路径优化解 ( 最短路 ) , 而且具有很高 的运算复杂 度。在权值时变环境中 ( 如 旅行时间变 化) , 要得到最优解是非常困难的。因此, 理论上的 最短路径并不是实际意义上的最好路径 , 所以在动态 路径诱导系统中 , 根据不同的路径属性 , 应提供多个 路径 ( 次优) 选择, 以满足不同驾驶员偏好要求。 1 现有多路径选择算法缺陷 传统的多路径问题及其算法 ( k 最短路) 大都基
( 4)
这里 , gca 表示广义费用 , x i 表示已辨识出的包含路段 a 的路径 , 而 f ( x 1 , x 2 , ∃, x n ) 被称为重叠惩罚函数。 第 5 步 : 递增计数 , 令 k = k + 1, 并转第 2 步。 第 6 步 : 分类路径 , 使用路段的原始费用函数计算 所有路径的广 义费用 , 并分析 这 k 条路 径的多 个属 性。这里 , 重叠惩罚函数我们取一个比较实用的形式: f ( x 1 , x 2 , ∃, x n ) = 于是有 gc a = gcaf ( x 1 , x 2 , ∃, x n ) =
k+ 1 k !
其中 , TT p 1 为路径 p 1 旅行时间 ; TTp 2 为路径 p 2 旅行时 间。 3 多路径优化选择算法数学模型 把交通网络转换为图论描述下网图 G ( V , A , cij ) , 其中 V 表示路网的节点集合 , A 表 示路网中的弧集, c ij 表示相邻两节点 ( i , j ) 弧的非负权重, 即广义路段长
苏海滨, 王继东
( 华北水利水电学院 电力学院 , 河南 郑州 450011) 摘要 : 指出了 传统的多路径问题及其算法存在的缺陷 , 给出了多路径优化算法的几个定义 , 在此基础 上 , 提出基于 重 叠惩 罚的多路径选择算法 , 设计出了重叠惩罚函数数学模型结构以及路径相似性评价函数定义 , 对惩罚 函数中的协 调 因数敏感性进行分析 , 给出了合适的协调因数 。 该算法能有效地解决候选路径重叠相似性问题 , 而平均 总旅行时间 比 率基 本不变 , 从而更适合驾驶人员的实际选路需求 。 与传统 k 最短路径算法进行了试验比较 , 结果表明该算法明显 优 于传统 k 最短路径算法 。 关键词 : 智能运输系统 ; 路径诱导系统 ; 多路径选择 ; 重叠惩罚算法 ; k 最 短路径 中图分类号 : U491 文献标识码 : A
收稿日期 : 2006 04 19 基金项目 : 科技部创新基金资助项目 ( 04C26224101278) 作者简介 : 苏海滨 ( 1964- ) , 男 , 河南上蔡人 , 博士研究生 , 副教授 , 研究方向为智能交通路径诱导技术及复杂系统建模与仿真 ( suhaibin2000@ yahoo com cn)
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公
[ 6~ 8]
路
交
通
科
技
第 24 卷
于数学观点
, 虽然能够求出多个路径, 但与实际
度。给定源点 O 和目的点 D , 判断 k 条合理路径的问 题可用数学形式表示如下 : min s t
( i , j) ! A ( i, j ) ! A
交通网络要求并不相符, 所以很难在实际交通网络中 应用。这是因为从纯数学的角度出发所求出的路径可 能包含环路, 而这在实际中看来是明显不合理的 ; 算 法求出的多路径相互间重叠使用的相同路段太多 , 或 者说太类似 , 很难说是不同的选择方案。研究表明, 在一对 OD 间存 在的行驶 时间差控 制在一定 范围内 ( 如与最快路相差不超过 20% ) 的路径数目可达数千 条, 同时计算量也非常之大, 这在实际交通路径诱导 系统中应用是不现实的 。 2 多路径优化选择几个定义 所谓多路径优化就是寻找多个较为合理候选路径 集, 从 ITS 观点来 看, 在一 个可接受 旅行费用 范围 内, 候选路径集中各个路径之间不应有路段重叠。如 果候选路径集非常类似, 驾驶员可能不会考虑这些路 径是不同的路径。为此我们首先给出几个定义。 定义 1: 一条路径称为合理选择路径, 它不仅具 有可接受的旅行费用 , 而且与已选出的路径在所使用 的路段上有较大差异。 定义 2: 路径相似度 RS ( Route Similarity) 为两条 路径共用路段费用之和与 路径总费用之比。如路径 p 1 与路径 p 2 的相似度可用下式表示:
第 24 卷
第 9期
公
路
交
通
科
技
Vol 24 No 9 Sep 2007
2007 年 9 月
Journal of Highway and Transportation Research and Development
文章编号 : 1002 0268 ( 2007) 09 0109 03
交通网络中多路径优化选择算法的研究
法可以解决, 如 Breadth First search 算法、 Dijkstra 算 路径诱导系统 ( RGS, Route Guidance System) 是 智能交通 系统 ( ITS, Intelligent Transport Systems) 研 究的核心内容之一, 基本目标是为车辆驾驶员提供一 条优化合理旅行路线 , 引导车辆快速、安全到达目的 地。动态路径诱导系统 ( DRGS) 是利用时时道路交 通条件 ( 如道路拥塞程度、旅行时间、路线距离等) 为驾驶员提供诱导路线, 它对平衡交通路网流量、提 高旅行质量和运输效益具重要的意义 。 在赋权有向网络图中, 给定源节点 O 和目的节 点 D 寻找最优路径就是最短路问题 , 目前有多个方
c ij x ij RS ( p 1 , p 2 ) =
a= 1 n
, c ij x ij
( 1)
如下 : 第 1 步 : 初始化, 令 k - 1。 第 2 步: 第 k 条路径搜索 , 使用一个标准的最短路 算法求取第 k 条路径。 第 3 步: 停止规则, 如果 k 等于所需的路径数目, 则停止并转去第 6 步。 第 4 步 : 用下面函数更新所有 k 路径上的广义费 用: gc a = gc af ( x 1 , x 2 , ∃, x n ) ,