实时环境下多目标的路径选择模型
公路的路线选择和优化的方法及依据
公路的路线选择和优化的方法及依据公路的路线选择和优化是一项非常重要的工作，它不仅关系到公路交通的安全和畅通，还直接影响着城市的发展和社会经济的繁荣。
针对这一重要问题，本文将从路线选择和优化的方法及依据两个方面展开阐述。
一、路线选择的方法及依据（1）地理信息系统（GIS）技术地理信息系统是一种将地理空间信息与属性信息相结合的技术，它可以通过地图、卫星影像等数据进行空间分析，帮助人们找出最佳的路线选择。
借助GIS技术，可以进行环境评价、地形分析、交通状况分析等，从而找出最适合的路线。
（2）多目标优化模型多目标优化模型是一种数学模型，能够将多个目标进行量化，然后通过数学求解找出在多个目标下的最优解。
在路线选择中，可以考虑到交通拥堵、环境影响、工程成本等多个目标，通过多目标优化模型找出最佳的路线选择。
（3）专家决策在一些复杂的情况下，可以请相关领域的专家进行决策，他们可以根据自己的专业知识和经验，给出最合理的路线选择建议。
（1）交通需求交通需求是路线选择的首要考虑因素，要根据周边地区的交通需求、人口密度、产业分布等因素，确定最适合的路线。
（2）环境影响评价在路线选择过程中，需要对路线可能带来的环境影响进行评价，包括土地利用、生态保护、水土流失等方面，选择对环境影响最小的路线。
（3）地形条件地形条件是影响路线选择的重要因素之一，需要考虑地势高低、水系分布、土质情况等，选择地势平坦、易于施工的路线。
1.路线优化的方法（1）遗传算法遗传算法是一种启发式优化算法，模拟自然界的生物进化过程，通过种群进化、交叉、变异等操作，找出最优解。
在路线优化中，可以将路线的设计参数作为个体，通过遗传算法找到最优的设计参数组合，实现路线的优化。
（2）模拟退火算法（3）蚁群算法蚁群算法是一种仿生优化算法，模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为，通过信息素的释放和蒸发来实现最优化搜索。
在路线优化中，可以将路线的选择问题转化为蚁群算法中的路径选择问题，通过蚁群算法找到最佳的路线选择。
带时间窗的多目标配送线路选择问题的目标规划模型
通过将客户的等待时间最小作为一个 目标 函数 ， 就可 以改进客 户的满意度 。
客户送 货 ， 流中心 和每个 客户的位置一定 ， 物 客户的需求量一
定， 且客户要求将需求货物 送到的时间窗也一定 ， 每台配送车
【 收稿日期］０ ７ ０ ＇ ０ ２ ０ — ７ １ 【 基金项目】 国家 自然科学基金资助项 目（０ ０ ０ ０ ７ ３ １ １） 【 作者简介】 韩世莲（９ ０ ）女 ， １７ 一， 山西祁县人 ， 博士 ， 师。 讲 研究方 向： 物流系统分析与优化
Ａ ｓｒｃ：Ｂｓｄｏ ｅｍｅｎｎ ｓ ｍｅ ａ ｉｇｉ ｎ ｅ ｒ ｃｐｅ ｆ ｂｅｔ ｌｎ ｉｇｔｅｐｐ ｒ ｓ ｂｉ ｅ ｎａ ｂｅｔ ｌ ｎｎ ｏｅ ｂ ｔａｔ ａｅ ｎｔ ａ ｉ ｏ ｃ ｔ ｒ ｉｎ ｍｅ ｄｔ ｉ ｉｌｏ ｊｃｐａ ｎｎ，ｈ ａｅ ｔ ｌ ｈｓ ｌ ｅｒ ｊｃ ｐａ ｉｇｍ ｄ ｌ ｈ ｇ ｆｕ ｏ ｗ ｔ ｔ ａ ｈ ｐ ｎ ｏ ｅ ａ ｓ ａｉ ｏ ｎ ｆ ｅ ｌ— ｂｅｔｅｒｕｅ ｅ ｃｏ ｉ ｍ ｉｄ ｗｃｎｔ ｉｔｉ ｏｄｒｏｆｌｌｔｅ ｎｍ ｚｄｔ ｎｐｒｃｓ ｓｏｔｓｔ ｎｐｒｔ ｎ ｏ ｅｔ ０ ｔ ｔ ｏｊｃｉ ｔ ｌ ｔ ｎ ｔｔ ｅｗｎｏ ｏｓ ａｎｓｎ ｒｅ ｔ ｕｆｌｈ ｉｉ ａｓｏｔｏｔ ｈｒ ｔｒ ｓｏ ｍｅ ｄｓ ｒｓ ｒｈ ｍｕ ｉ ｖ ｏ ｓｅ ｉ ｗ ｈ ｉ ｒ ｉ ｍｉ ｅ ｒ ， ｅ ａ ｔ ｉ ａ ｈ ｔ
面向多目标的机器人路径规划算法
面向多目标的机器人路径规划算法随着科技的进步，人们对机器人应用的需求越来越大，尤其是在生产和物流方面，机器人可以帮助降低劳动成本，提高工作效率，同时还能减少人为操作的错误率。
在机器人的应用中，路径规划算法是非常关键的技术，因为只有得到一个合理的路径规划算法，机器人的运动才能更加高效、安全地完成任务。
本文将会介绍面向多目标的机器人路径规划算法，包括其背景、概念、算法、应用等方面的问题。
一、背景机器人的路径规划算法是指在给定的环境下，求解机器人从起点到终点的最佳路径。
其中，最佳路径包括三个方面的含义：一是路径的长度要尽可能的短，二是要保证路径的安全，不能与障碍物发生碰撞，三是要考虑多个目标点的情况下，对路径的优化问题。
通常，在机器人的路径规划问题中，最难的是保证路径的可行性和正确性。
因此，如何在复杂环境下求解机器人的最优路径问题，是一个极具挑战性的问题。
二、概念面向多目标的机器人路径规划算法，是指在保证机器人在运动过程中遵循多个目标点的前提下，寻找一条最优路径的算法。
在多目标路径规划算法中，通常需要考虑以下三个问题：1.多目标点的选择问题在多目标路径规划算法中，如果无限定地添加目标点，并不能保证找到最优路径。
因此，需要根据实际问题的情况，选择合适的目标点进行路径规划。
一般来说，在选择目标点时，需要考虑目标点之间的距离、目标点的数量、作业顺序等因素。
2.路径规划问题的转换问题机器人运动的实际问题中，机器人的轨迹并非一个平滑的曲线，而是一个由各个小段构成的连续路径。
因此，需要将整个多目标路径规划问题，转化为子问题的路径规划问题，然后在子问题的基础上进行求解。
3.优化问题的求解问题在多目标路径规划问题中，有时需要满足多个约束条件。
例如，路径的长度要尽可能的短，但是又不允许与障碍物相碰撞。
因此，在多目标路径规划问题中，需要解决复杂的优化问题，以求得满足约束条件的最优解。
三、算法在现有的多目标路径规划算法中，主要分为两类：基于网格图的算法和基于采样的搜索算法。
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型1. 引言1.1 背景救援车辆多目标实时路径规划模型是一种应用于救援行业的关键技术，可以帮助救援车辆在紧急情况下高效地到达多个目标地点。
随着城市化进程的加快，交通拥堵、交通事故等问题也日益严重，给救援工作带来了很大挑战。
传统的路径规划方法往往只考虑单一目标的情况，无法很好地适应多目标的复杂情况。
研究救援车辆多目标实时路径规划模型具有重要意义。
通过优化路径规划，可以有效减少救援车辆的行驶时间，提高救援效率，减少损失。
该模型还可以帮助救援人员更好地协调救援工作，提高应对突发事件的能力。
在当前科技发展迅速的背景下，利用先进的算法和技术，研究救援车辆多目标实时路径规划模型，不仅可以提升救援工作的效率和质量，还可以为相关研究领域提供更深入的探索和应用。
对于救援车辆多目标实时路径规划模型的研究具有重要的现实意义和实用价值。
1.2 研究目的【研究目的】：救援车辆多目标实时路径规划模型的研究目的主要包括以下几个方面：1. 提高救援效率：通过设计合理的路径规划模型，能够有效提高救援车辆的调度效率和行驶效率，使得救援车辆能够更快速地到达事故或灾害现场，从而最大程度地减少伤亡和财产损失。
2. 优化资源配置：通过准确的路径规划，可以避免资源浪费和重复调度，实现资源的最优配置，提高救援效率同时降低成本。
3. 提高道路使用效率：救援车辆需要快速通行道路，而路况的复杂多变性可能会导致交通拥堵和延误。
设计合理的路径规划模型可以提高道路的使用效率，减少交通拥堵和延误。
4. 兼顾多目标需求：救援车辆在执行任务时可能需要兼顾多个目标，如尽快到达现场、避免拥堵、保证交通安全等。
本研究旨在设计一种能够充分考虑多目标需求的路径规划模型，以提高救援车辆的整体执行效率和综合效益。
1.3 研究意义救援车辆多目标实时路径规划模型的研究意义在于提高救援工作的效率和准确性。
随着人口的增多和城市的发展，在应对突发事件时需要救援车辆快速到达事发现场并进行救援操作。
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的加快和交通运输业的快速发展，城市中的交通拥堵、交通事故等问题逐渐凸显。
在应对突发事件、救援任务等情况下，救援车辆需要快速到达目的地，而不同救援车辆之间可能有不同的优先级、速度和路线需求，因此需要一个多目标实时路径规划模型来协调多辆救援车辆的路径规划，以实现最优的救援效果。
本文基于该问题提出了一个救援车辆多目标实时路径规划模型，主要包括以下几个部分：(1) 救援车辆路径规划的目标：考虑到救援车辆的紧急性和效率，将路径规划的目标划分为多个方面，包括最短时间、最短距离、最小交通拥堵等多个目标；(2) 救援车辆多目标实时路径规划模型的构建：建立多目标实时路径规划模型，通过综合考虑救援车辆的不同目标和约束条件，实现多辆救援车辆的实时路径规划；(3) 实例分析：通过实例分析，验证所提出的多目标实时路径规划模型的有效性和实用性。
在实际救援任务中，救援车辆需要实现快速到达目的地的目标，同时考虑到救援车辆的数量、速度、紧急程度等因素，可将救援车辆路径规划的目标进行如下划分：1. 最短时间：救援车辆需要在最短的时间内到达目的地，以最大限度减少救援时间。
3. 最小交通拥堵：救援车辆需要选择绕开交通拥堵的路线，以最大限度减少行驶时间和延误。
4. 最优路径：综合考虑上述多个因素，以实现最优的路径规划目标。
基于上述救援车辆路径规划的目标，建立救援车辆多目标实时路径规划模型。
假设有n辆救援车辆需要同时到达不同目的地，目标集合为{目标1，目标2，…，目标m}，约束条件集合为{约束1，约束2，…，约束k}，则救援车辆多目标实时路径规划模型可以表示为如下形式：min f(x) = (f1(x), f2(x), …, fm(x))s.t. g1(x) ≤ 0, g2(x) ≤ 0, ..., gk(x) ≤ 0fi(x)为第i个目标函数，gj(x)为第j个约束条件，x为决策变量，表示救援车辆的路径选择。
非战争军事行动装备保障资源运输方式选择模型
（ ｔ ＋１ ）＝ （ ￡ ＋１ ） Ｉ （ ｔ ＋１ ）Ｉ （ ５ ）
往不是时变的。所以 ， 其选择误差越来越 大。人工神经 网络 理论的发展和应 用 ， 为解决 上述问题 提供 了可能 。一 方面 ， 神经 网络具有 良好 的非线性 品质 ， 灵活 而有效 的学 习方式 ，
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３— ０ ６—１ ６
作者简介 ： 杨 晓段 （ １ ９ ６ ４ 一） ， 女， 硕士 ， 副教授 ， 主要从事新概念武器 、 装备保障研究。
３ ６
四 川 兵 工 学 报
式（ １ ） 中，
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｓ ｃ ｂ ｇ ． ｊ ｏ ｌ ｌ ｒ ｓ ￣ ｒ ｖ ． ｃ ｏ ｎ ｒ ／
分析过影 响运输道路选择 的因素 ， 可知在实 际的非战争军事 行 动装备保 障资源调 配中 ， 面对道路选择时要求达 到的 目标 不止一个 ， 如运量要大 、 运输 时效要 高 、 运输安 全性要好 等 目 标， 所 以， 对 比２种方法 ， 多 目标规划方法更 为合适建立道路
选择模型 。
∑ ∑ ∑ 口 口 ０
１ ∑６ ＞ ０
… ∑ ： ０
（ ７）
。
ＡＰ ＝
图１ 双 向 联 想 记 忆神 经 网 络
６
其 巾， 向 量 Ａ 的分 量 ａ 。 ， ａ ， …， ａ 一， ａ 神 经 元 为 目标
１∑
计算向量 Ａ新 旧状态差异 占 ：
Ｅｑ ｕｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ Ｓ ｕｐ ｐｏ ｒ ｔ Ｒｅ ｓ ｏ ｕｒ ｃ ｅ ｓ
ＹＡＮＧ Ｘｉ ａ ｏ — ｄ ｕ ａ ｎ，ＬＩ Ｙｕ ａ ｎ — Ｚ Ｕ Ｏ，ＧＵＯ Ｒｕ ｉ — ｐ ｉ ｎ ｇ
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型随着城市化进程的加快，交通拥堵、突发事件频发成为城市管理的重要问题。
在面对突发事件时，如火灾、交通事故、自然灾害等，救援车辆的调度和路径规划是非常关键的问题。
救援车辆多目标实时路径规划模型就是为了解决这个问题而产生的，其目的是通过合理的路径规划，使救援车辆能够尽快到达目的地，并且在途中能够避开交通拥堵、找到最短的路径，以提高救援效率和成功率。
救援车辆路径规划是一个复杂的问题，需要充分考虑交通状况、道路条件、目的地位置等多个因素。
而且救援车辆可能需要同时处理多个目标，比如同时救援不同地点的事故现场、灾难现场等。
传统的路径规划方法已经无法满足实际需求，需要针对这一问题提出新的路径规划模型。
救援车辆多目标实时路径规划模型主要包括以下几个关键要素：1. 多目标优化：考虑到救援车辆可能需要同时处理多个目标，需要建立一个多目标优化模型。
该模型可以根据不同目标的紧急程度、距离、交通状况等因素进行优化，以确定最合理的路径规划方案。
2. 实时路径规划：救援车辆需要根据实时的交通状况和目的地情况进行路径规划。
需要建立一个实时路径规划模型，能够及时调整路径，以适应不断变化的环境。
3. 交通预测模型：基于历史数据和实时数据，建立交通预测模型，能够准确预测不同时段和不同地点的交通状况。
这样可以帮助救援车辆选择最佳的路径，避开交通拥堵。
4. GIS技术支持：利用GIS技术，进行地理信息的管理和分析，能够帮助救援车辆更精准地确定目的地的位置，并进行路径规划。
在实际应用中，上述要素可以相互配合，形成一个完整的救援车辆多目标实时路径规划模型。
这样的模型可以有效提高救援效率，减少交通拥堵带来的延误，提高救援成功率。
救援车辆多目标实时路径规划模型的应用场景非常广泛。
在城市管理中，可以用于交通事故救援、城市火灾救援、自然灾害救援等方面。
在医疗卫生领域，也可以用于医疗救援车辆的路径规划，以最快的速度将病人送往医院。
疏散路线规划中的多目标优化问题探讨
疏散路线规划中的多目标优化问题探讨一、疏散路线规划的概念与重要性疏散路线规划是指在紧急情况下，如火灾、地震、袭击等，为确保人员安全、快速地撤离危险区域，而进行的路线设计和优化。
这一规划不仅关系到人员的生命安全，也是城市管理和公共安全的重要组成部分。
有效的疏散路线规划可以显著减少紧急情况下的伤亡和损失。
1.1 疏散路线规划的目标疏散路线规划的主要目标包括：- 最小化疏散时间：确保人员能够在最短的时间内撤离到安全区域。
- 均衡疏散流量：避免某些路线或区域因疏散人数过多而导致拥堵。
- 考虑疏散成本：在满足安全的前提下，尽量降低疏散过程中的资源消耗。
- 应对不确定性：在规划中考虑可能的不确定性因素，如路线损坏、交通管制等。
1.2 疏散路线规划的应用场景疏散路线规划的应用场景广泛，包括但不限于：- 建筑物内部疏散：如商场、学校、办公楼等人员密集场所的紧急疏散。
- 城市区域疏散：在自然灾害或大型活动结束后的城市区域疏散。
- 特殊事件疏散：如大型体育赛事、音乐会等特殊事件结束后的人员疏散。
二、疏散路线规划中的多目标优化问题多目标优化是指在规划过程中同时考虑多个目标，这些目标之间可能存在冲突，需要通过优化算法来平衡。
在疏散路线规划中，多目标优化问题尤为重要。
2.1 多目标优化问题的特点多目标优化问题具有以下特点：- 目标多样性：需要同时考虑疏散时间、疏散流量、疏散成本等多个目标。
- 目标冲突性：不同目标之间可能相互制约，如减少疏散时间可能增加疏散成本。
- 解决方案的多样性：存在多种可能的解决方案，每种方案在不同目标上的优劣不同。
2.2 多目标优化问题的难点疏散路线规划中的多目标优化问题存在以下难点：- 确定权重：如何合理分配不同目标的权重，以反映其在规划中的重要性。
- 解决冲突：如何在不同目标之间找到平衡点，避免过度偏重某一目标。
- 算法选择：选择合适的优化算法，以高效求解多目标优化问题。
2.3 多目标优化问题的解决策略解决疏散路线规划中的多目标优化问题，可以采取以下策略：- 权重法：为不同目标分配权重，将多目标问题转化为单目标问题求解。
多目标协同下的即时配送路径优化
多目标协同下的即时配送路径优化目录一、内容概要 (3)1. 研究背景 (4)2. 研究意义 (5)3. 研究目的与问题 (6)二、相关理论基础 (6)1. 即时配送概述 (8)2. 路径优化技术 (9)3. 多目标协同理论 (10)4. 智能算法在路径优化中的应用 (11)三、即时配送路径优化模型构建 (12)1. 模型假设与前提条件 (14)2. 模型参数与变量定义 (15)3. 目标函数构建 (16)4. 约束条件设定 (17)四、多目标协同下的路径优化策略 (18)1. 客户需求与路径优化的协同 (19)2. 配送中心与收货地址的协同 (21)3. 多种运输方式的协同 (22)4. 人力资源与时间管理的协同 (24)五、智能算法在路径优化中的应用实践 (25)1. 遗传算法 (26)2. 蚁群算法 (27)3. 神经网络算法 (28)4. 其他智能算法的应用与比较 (30)六、即时配送路径优化实施方案 (31)1. 数据收集与处理 (33)2. 模型参数标定 (34)3. 路径规划与实施 (35)4. 实时调整与优化策略 (36)七、案例分析 (37)1. 典型案例介绍 (38)2. 路径优化实施过程 (39)3. 优化效果评估 (40)4. 经验总结与启示 (41)八、研究结论与展望 (42)1. 研究结论 (44)2. 研究创新点 (44)3. 研究不足与展望 (46)4. 对未来研究的建议 (47)一、内容概要研究背景及意义：分析当前即时配送行业的发展现状，阐述路径优化在提升配送效率、减少成本、提升客户满意度等方面的重要性。
多目标协同理论：介绍多目标协同理论的基本思想及其在即时配送路径优化中的应用，强调在优化过程中需要兼顾速度、成本、服务质量等多个目标。
路径优化技术：探讨当前即时配送路径优化的主要技术手段，包括智能算法、大数据分析、地理信息系统等，并分析其在实际应用中的优缺点。
路径优化策略：提出具体的即时配送路径优化策略，包括基于客户需求的动态调度、智能路线规划、实时交通信息利用等，阐述这些策略在提高配送效率、降低运营成本等方面的实际应用效果。
救援车辆多目标实时路径规划模型
救援车辆多目标实时路径规划模型救援车辆多目标实时路径规划模型是指在紧急救援行动中，针对多个目标地点的实时路径进行规划的模型。
该模型考虑到救援车辆在紧急情况下需要尽快到达目标地点，并在有限的时间内完成多个任务的要求。
在救援车辆多目标实时路径规划模型中，首先需要确定救援车辆的起始位置和多个目标地点。
然后，根据目标地点的紧急程度、距离和道路交通情况等因素，对各个目标地点进行优先级排序。
紧急程度较高的目标地点优先级会比较高，需要优先考虑。
接下来，使用路径规划算法对车辆的路径进行规划。
常用的路径规划算法包括Dijkstra、A*等。
这些算法能够根据各个目标地点之间的距离、交通状况以及道路条件等因素，计算出最短路径或最优路径。
还需要考虑到实时交通情况的变化。
在实时交通情况下，道路的拥堵程度会发生变化，需要及时调整路径规划。
可以通过实时的交通信息获取系统来获取道路的交通状况，并根据实时交通信息调整路径规划，选择最优的路径。
该模型还可以考虑到救援车辆的各种约束条件。
救援车辆的最大速度、车辆的载重量等。
这些约束条件可以通过优化算法进行考虑，以确保救援车辆能够在满足条件的前提下，快速到达目标地点。
在模型实施过程中，还可以结合信息技术手段进行实时监控和调度。
通过车辆定位和通信技术，可以实时了解救援车辆的位置和状态。
还可以通过信息通信技术提供实时的交通信息，帮助救援车辆选择最优路线。
救援车辆多目标实时路径规划模型能够有效提高救援行动的效率和准确性。
通过合理规划救援车辆的路径，可以最大限度地缩短救援时间，提高抢救成功率。
在未来，随着信息技术的不断发展，救援车辆的路径规划模型还将得到进一步的优化和完善。
机器人控制中运动轨迹规划算法的使用中常见问题解析
机器人控制中运动轨迹规划算法的使用中常见问题解析机器人运动轨迹规划是指在给定的环境中，通过选择合适的路径和动作，使机器人能够从初始位置移动到目标位置。
运动轨迹规划算法是实现机器人运动控制的核心部分，它的正确使用对于机器人的运动效果和精度有着至关重要的影响。
在机器人控制中，常会遇到一些与运动轨迹规划算法相关的问题。
本文将对这些常见问题进行解析。
问题一：如何选择合适的运动轨迹规划算法？在选择运动轨迹规划算法时，需要考虑以下因素：1. 动态障碍物处理能力：机器人在运动过程中可能会遇到动态障碍物，因此选择的算法应能及时响应并进行适当的避障处理。
2. 运动精度要求：不同的任务对于机器人的运动精度有着不同的要求。
在需要精确控制的任务中，需要选择精度较高的算法。
3. 环境地图和传感器信息：运动轨迹规划算法的性能还与环境地图和传感器信息的质量有关，因此需要根据实际情况选择适合的算法。
问题二：如何解决动态障碍物问题？动态障碍物是指在机器人运动过程中，障碍物的位置和状态可能发生变化。
为了解决动态障碍物问题，可以采取以下措施：1. 实时感知和跟踪：机器人需要通过激光雷达、摄像头等传感器实时感知环境中的动态障碍物，并持续跟踪它们的位置和状态。
2. 即时更新规划：通过不断更新运动轨迹规划算法，根据动态障碍物的变化情况及时调整机器人的路径规划。
可以采用启发式搜索算法或优化算法来解决这个问题。
问题三：如何提高运动轨迹规划算法的计算效率？在实际应用中，机器人通常需要快速生成高效的运动轨迹。
为提高算法的计算效率，可以采取以下方法：1. 优化数据结构：合理选择数据结构能够有效地提高算法的计算效率。
例如，使用KD树或R树可以加速搜索过程。
2. 减少搜索空间：对于大型环境，可以采用分层规划的方法，先对全局路径进行规划，再对局部路径进行细化，从而减小搜索空间。
3. 并行计算：利用多核处理器或分布式计算框架，将算法并行化，以提高计算速度。
基于多目标优化的路径规划设计
基于多目标优化的路径规划设计路径规划是一项重要的技术，在许多应用领域都有着广泛的应用。
为了解决路径规划中的复杂问题，研究者们提出了多种方法。
其中一种被广泛采用的方法是基于多目标优化的路径规划设计。
本文将探讨该方法的原理和应用。
一、多目标优化的概念多目标优化是指在一个问题中同时优化多个目标，而不仅仅是单一目标。
在路径规划中，常见的目标可以包括路径长度、行驶时间、燃料消耗等。
传统的单目标优化方法只能针对一个目标进行优化，难以满足复杂问题的需求。
二、多目标优化的算法多目标优化的核心是寻找一组最优解，这组解构成了最优前沿（Pareto Front）。
最优前沿是一组解，其中没有一个解能够在所有目标上优于其他解。
多目标优化的算法主要包括遗传算法、粒子群算法等。
这些算法通过不断迭代，逐步接近最优前沿。
三、多目标路径规划设计在传统的单目标路径规划中，我们只需要找到一条满足条件的最短路径即可。
然而，在实际应用中，我们往往需要考虑多个目标。
例如，在城市交通规划中，我们可能需要考虑最短路径、最少红绿灯、最小的拥堵等。
多目标路径规划设计就能够帮助我们在这种情况下找到最优解。
多目标路径规划设计的步骤如下：1.确定目标：首先需要确定所要优化的目标，这些目标可以是冲突的，例如路径长度和行驶时间。
我们需要将这些目标进行量化，转化为能够在算法中计算的指标。
2.建立数学模型：在进行多目标路径规划设计时，我们需要建立一个数学模型来描述问题。
这个模型需要综合考虑各个目标之间的关系，并将其转化为一个优化问题。
3.选择合适的算法：根据实际情况选择合适的多目标优化算法。
不同的算法适用于不同的问题，我们需要根据具体情况选择最合适的算法。
4.求解最优解：使用选择的算法求解最优解，得到最优前沿。
最优前沿是一组解，其中每个解都在多个目标上达到最优。
5.后处理和决策：对求解出的最优前沿进行后处理和决策，选择其中的一个解作为最终的路径规划结果。
四、应用领域多目标优化的路径规划设计在许多领域中都有广泛应用。
动态环境感知的多目标室内路径规划方法
动态环境感知的多目标室内路径规划方法周艳;陈红;张叶廷;黄悦莹;张鹏程;杨卫军【摘要】为了满足复杂室内环境中用户的多目标导航需求,提出了动态环境感知的多目标室内路径规划方法.该方法顾及室内路径复杂度、拥挤程度与阻断事件等多维室内环境语义,扩展了节点-边表示的室内导航路网模型,通过量化表征多维室内环境语义,建立了能够综合感知室内环境语义变化的导航通行成本函数,然后,将顾及室内动态环境语义的导航通行成本函数值作为室内导航路网模型的边长,设计实现了基于Dijkstra的多目标室内路径规划算法.通过模拟实验分析比较室内路径规划结果,实验结果表明:由于扩展后的室内导航路网模型增加了具有方向性语义的垂直组件,考虑了阻断事件因素,导航路径规划能够避开不可用连接边;在路径拥挤程度分别为轻度、缓慢和堵塞情况下,由于考虑了路径复杂度和拥挤程度,节约的通行时间平均提升了17％.【期刊名称】《西南交通大学学报》【年(卷),期】2019(054)003【总页数】9页(P611-618,632)【关键词】环境语义感知;路径规划;Dijkstra算法;室内导航【作者】周艳;陈红;张叶廷;黄悦莹;张鹏程;杨卫军【作者单位】电子科技大学资源与环境学院,四川成都611731;电子科技大学大数据研究中心,四川成都611731;电子科技大学资源与环境学院,四川成都611731;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430072;电子科技大学资源与环境学院,四川成都611731;广州市城市规划勘测设计研究院,广东广州510060;广州市城市规划勘测设计研究院,广东广州510060【正文语种】中文【中图分类】V221.3室内路径规划主要应用于室内导航[1-3]和应急疏散[4-5]等领域.近年来，随着人们对复杂室内环境导航需求的日益增长，Google 地图、必应地图、百度地图等众多知名地图服务供应商都已将室内导航作为地图服务的必备功能之一.相关研究为室内导航提供了不同的路径规划思路，主要可分为：基于三维模型语义信息[6-7]、增强用户语义信息[8-9]和顾及上下文信息的3 类室内路径规划方法[10-11].这些方法的优点是在规划室内路径时，不同程度上考虑了影响导航的语义信息，提高了路径规划的实用性.第1 类方法重点考虑了室内三维模型的几何语义信息；第2 类方法将用户信息及其行为语义纳入导航路径规划中；第3 类方法考虑了环境上下文和用户偏好语义，提供了以用户为中心的个性化路径规划服务.上述方法的不足之处在于：现有的室内路径规划方法主要是针对单一目标的路径规划问题设计的（解决两点之间的室内路径规划），而在现实生活中，用户往往具有面向多目标的室内路径规划需求；此外，实际寻径过程中的环境语义是动态变化的，现有方法在路径规划时往往将语义信息作为静态约束条件，难以适应导航环境的动态变化.为此，本文提出动态环境感知的多目标室内路径规划方法，考虑到室内动态环境信息是影响室内路径规划合理性与有效性的重要决定因素，将室内路径复杂度、拥挤程度与阻断事件等室内多维动态环境语义建模并量化，统一整合到室内导航路网模型中，基于Dijkstra 算法设计了顾及室内动态环境变化的室内路径规划方法，以满足用户个性化的多目标室内导航需求.1 顾及环境语义的室内导航路网模型室内导航路网模型是实现室内路径规划和导航服务的基础[12].目前的室内导航路网模型以几何图模型应用最为广泛，这类模型可同时描述室内空间的几何特征和拓扑特征，建模的方式主要有对偶图模型[13]和门-门模型[14]两种.本文提出顾及环境语义的室内导航路网模型，扩展节点-边表示的室内导航图模型，将室内路径复杂度、拥挤程度与阻断事件等动态环境语义建模并量化，统一整合到室内导航路网模型中，为实现动态环境感知的多目标室内路径规划提供导航路网模型支持.1.1 室内导航路网模型扩展基于图模型的基本思想，室内导航空间可以抽象为节点-边表达的几何模型.其中，房间和门抽象为几何中心，表示为节点，走廊以中心线的形式抽象表达为边；节点与节点、节点与边（即房间-门、门-走廊）之间根据实际路径的连通性，建立节点-边之间的连接，实现室内导航路径连通，依此形成节点-边表示的室内导航路网模型.为了满足用户个性化导航需求，本文对节点-边表示的室内导航路网模型进行了扩展，如图1所示.图1 扩展的室内导航路网模型Fig.1 Enhanced indoor navigation road network model（1）增加了影响用户室内路径选择的垂直组件，用于表达三维空间垂直方向上的可达路径.垂直组件划分为电梯、扶梯、楼梯3 类，以便于结合用户偏好（如残疾人轮椅更适宜选择电梯等）合理规划室内导航路径，满足用户个性化室内导航需求.垂直组件在各楼层的出口表示为节点，垂直方向的连通性由垂直节点之间的连接边表示；（2）增加了影响用户选择路径复杂程度的其它节点，如附加节点和拐弯节点.附加节点用于表示门与走廊之间、垂直组件与走廊之间的连接点，其数目一定程度上影响室内导航路网的复杂程度；拐弯节点表示导航过程中路径方向发生变化的转折点，导航路径中过多的拐弯可能会增加用户路径认知障碍，降低导航路径清晰性；（3）房间细分为单门房间和多门房间.单门房间只有一个门节点连接走廊与房间，而多门房间有多个门节点与走廊连接，从而可以在路径规划时提供更多的室内导航路径选择；（4）边扩展为走廊、垂直边和房间内连接边.走廊以中心线的形式抽象表达为边；垂直边表示垂直方向上的连接边，垂直边与垂直组件的节点产生节点-边关联，用于表达楼层之间的垂直方向导航路径；房间内连接边表示房间节点与门节点之间的连接路径，可用于多门房间内部的导航路径规划.为直观起见，本文以图2所示的室内三维几何模型为例，基于扩展的室内导航路网模型，构建由节点-边表示的室内导航路网.图2（a）表示的室内三维几何模型共包含四层，鉴于各楼层导航路网建模过程大同小异，因而此处主要以第二层为例详细说明.首先将图2（a）中的房间和门分别按其二维投影的几何中心抽象表达为节点，如R1、R2、R3、R4 等表示房间节点；D1、D2、D3、D4 表示相应房间的门节点.房间细分为单门房间（R1、R2、R3、R4 等）和多门房间（R12）.对于单门房间，建立房间节点与门节点之间的连接边（L1、L2、L3、L4 等）；对于多门房间，建立房间节点与多个门节点（D11、D12、D13）之间的房间内连接边（L12、L13、L14）；同时在多门房间中建立门-门节点的房间内连接边（L11、L15、L16）.图2 室内导航路网建模实例Fig.2 An example for indoor navigation road network modelling本文模型增加了垂直组件，垂直组件在各楼层的出口表示为节点，垂直方向的连通性用垂直节点之间的连接边表示.本文将垂直组件划分为电梯、扶梯和楼梯3 类，如图3所示.垂直组件的出口与门类似，可以抽象表示为节点，相邻楼层的垂直组件出口节点通过垂直边（电梯）或斜边（扶梯与楼梯）连接；楼梯的形态通常有两种：楼梯直接连通楼层走廊和楼梯经层间转折后连通楼层走廊，如图3（c）所示.对于后一种楼梯，除了将楼梯连接走廊的出口视为节点以外，还需要将楼梯的层间转折抽象为节点，建立节点-节点的斜边连接.电梯和楼梯一般同时具有上行和下行方向语义，而扶梯通常具有单向上行或单向下行语义，图3（b）表示了具有上行方向语义的扶梯路径.通过增加垂直组件（电梯、扶梯、楼梯），可以在节点-边表达的室内导航路网模型中引入方向语义约束，同时也为满足特殊用户（如乘坐轮椅用户）的个性化路径服务需求提供了可能性.图3 室内垂直组件导航路径建模Fig.3 Navigation route modelling of indoor vertical components室内导航路网模型中，在边上添加附加节点，用于表示门与走廊的连接点，以及垂直组件与走廊的连接点.附加节点的位置均选择走廊中心线上与连接节点距离最近的点，如图2（b）中的A1、A2、A3、A4 表示门与走廊相连接的附加节点，A8、A9 表示垂直组件（分别对应楼梯V1、V2）连接走廊的附加节点.考虑到导航路径中过多的拐弯会增加用户路径认知障碍，降低路径清晰性，本文在模型中区分了拐弯节点.值得说明的是，拐弯节点并不是建模过程中物理生成的一类节点，而是在导航路径规划时产生的一类用于标识导航路径方向发生变化的转折点.当路径中两条连接边斜率不同时，同时关联两条连接边的节点被判定为拐弯节点.理论上而言，任何节点（包括门节点、房间节点和附加节点）都有可能成为拐弯节点，路网中的拐弯节点是动态变化的.比如，图2（b）中，当从房间R1 到房间R4 规划一条导航路径时，门节点D1 与附加节点A1、附加节点A4 与门节点D4 依次被判定为拐弯点；但如果规划一条从房间R1 到电梯V1 的路径，此时A4 与D4 就不再是拐弯节点.因此，拐弯节点的作用主要是服务于导航路径规划，旨在判定拐弯数量从而辅助导航路径决策，而不是直接用于构建室内导航路网模型.综上所述，图2以一个楼层为例说明了室内导航路网的建模过程，其它楼层同理可得，不再赘述.1.2 顾及环境信息的导航语义表达本文从以下三方面表达顾及环境信息的室内导航语义.（1）路径复杂度室内导航路径的复杂程度直接影响到解释、说明和可视化表达导航路径的难易程度，同时也影响到用户理解、记忆以及执行路径导航指示的难易程度.相关认知研究表明，导航路径复杂程度的重要性不亚于路径长度，用户在选择路径时，往往更愿意选择较为简单的导航路径（即使其长度与最短路径相比略有增加），因为它存在更少的认知障碍、更便于理解和导航[15-16].路径复杂度表明了用户理解、说明、记忆以及执行路线导航指示的难易程度[17-18]，尤其当用户面对复杂建筑的陌生室内环境时，考虑导航路径的复杂性显得尤为必要.研究表明，拐弯数直接反映了路径的复杂程度，在人类常用的数十种路径选择标准中，拐弯数是人们最常用的标准之一[19]，导航路径中的拐弯数越多，给用户造成的导航体验越复杂，即使是在用户对路网十分熟悉的情况下仍然如此[20].鉴于拐弯数在路径决策中的重要性，本文采用路径拐弯数表达导航路径的复杂程度，据此，路径复杂度语义可以描述为其中，number_turns 为导航路径中的拐弯数.（2）拥挤程度导航环境的拥挤程度是影响用户导航体验舒适性的重要因素.特别是在大型商场、火车站等人员密集的复杂室内导航环境中，路径的拥挤程度成为影响用户路径选择的重要决策因素之一.鉴于室内导航环境的拥挤程度直接影响到用户室内导航体验的舒适性，本文将室内导航环境拥挤程度的语义描述为其中，crowd_type 表示室内导航环境的拥挤程度.拥挤程度可以通过人群的通行速度来描述，拥挤程度不同对行人通行速度的影响也不同，通行速度可以通过人流密度反映，人流密度表明了单位面积上行人的数目.本文借鉴文献[21]提出的通行速度（V ，m/s）和人流密度（ρ，人/m2）的关系模式，使用表1定义的取值范围对室内导航环境的拥挤程度划分等级.据此，crowd_type 可分为畅通、轻度、缓慢和堵塞4 种.crowd_range 表示拥挤程度对应的区域长度；Tc表示拥挤程度对应的时间区间，由crowd_range与 V之比得到.表1 拥挤程度与人流量对应情况Tab.1 Degree of crowdedness and corresponding flow density拥挤程度畅通轻度缓慢堵塞人流密度/（人·m-2）[0，0.75]（0.75，2.00]（2.00，3.50]＞3.50通行速度/（m·s-1）＞1.40 （1.08，1.40]（0.30，1.08]≤0.30（3）阻断事件导航环境中的阻断事件是导致路径中断、影响路径可达性的主要因素.室内导航中常见的阻断情况有设施故障、突发事故、人为阻断等.为了描述阻断事件对室内导航的影响，本文将导航环境中的阻断事件语义表达为其中，Tes 为受阻断事件影响的时间区间，event_range 为阻断事件的影响区域，描述室内导航路网中受阻断事件影响的节点集合，event_range={v1,v2,···,vn}，其中 n为室内路网模型中受阻断事件影响节点个数，v1、 v2 、…、 vn为室内路网模型中受阻断事件影响的各节点，若该节点可达，取值为1，若该节点不可达，取值为0，此时，则可能导致相关节点也不可达.1.3 室内环境语义感知的导航通行成本将多维环境信息的导航语义引入室内导航路网模型中，可以使基于节点-边表达的室内导航路网模型不仅具有路径规划需要的几何信息，同时包含路径复杂度、拥挤程度和阻断事件等多维环境感知的室内导航语义信息，从而有效增强用户室内导航的舒适性体验.为此本文顾及室内环境语义信息，提出可量化的导航通行成本函数G 为式中：ωc 为拥挤程度 (C)的权重系数；ωt为路径复杂度 (T)的权重系数；ωe 为阻断事件 (E)的权重系数；为节点vi、vj 间路径拥挤程度的成本函数；α为系数，可以根据表1的拥挤程度指定（畅通、轻度、缓慢和堵塞对应的α分别取1.0、2.0、4.0和8.0）；为 vi和 vj之间的欧氏距离.fturn(Vm)为路径复杂度的成本函数，可由导航路径中的拐弯数计算决定，V m 为导航路径中的拐弯节点的集合；fevent(Vn)为阻断事件的成本函数，Vn为受阻断事件影响的节点集合，集合中节点可达，fevent(Vn)=1，节点不可达，fe vent(Vn)→0.ωc、ωt 和ωe可以根据室内环境语义的重要程度进行权值分配，权值满足式（3）.由于成本函数和 fevent(Vn)具有不同的量纲，对它们进行归一化处理，分别得到归一化后的成本函数由此可得归一化后的导航通行成本函数G*为根据室内导航环境的动态变化可以不断更新通行成本函数值，以节点间的导航通行成本作为室内导航路网的边长，即可得到融合了动态环境语义的室内导航路网，此时，顾及室内环境语义的导航路径规划就转化为基于室内导航路网求解室内导航路径的最优通行成本问题.2 室内多目标路径规划方法经典最优路径规划算法主要有Dijkstra、A*、Floyd 和Bellman-Ford（BF）算法等，其特点如表2所示.与Floyd、BF 算法相比，Dijkstra 算法具有简单易行的优点，能够获得全局最优解，虽然对于很长距离的路径规划效率不如A*，但就室内路径规划而言，Dijkstra 算法效率并无明显差别，为此，本文基于扩展的节点-边室内导航路网模型，将顾及室内动态环境语义的通行成本函数值作为室内导航路网的边长，基于Dijkstra 经典寻径算法实现室内多目标路径规划.表2 经典最优路径规划算法Tab.2 Classic optimal path planning algorithms算法优点缺点Dijkstra 算法简单，全局最优解长距离路径规划的效率较低A* 启发式搜索效率高局部最优解Floyd 支持负权边，用于有向图算法复杂度过高BF支持负权边，可用于所有图算法复杂度过高顾及室内动态环境语义的多目标寻径方法如图4所示.图4 室内多目标路径规划流程Fig.4 Flow chart of indoor multi-objective routing（1）构建室内导航路网基于本文扩展的节点-边室内导航路网模型，构建用于寻径的室内导航路网；设置室内导航路网中各边长的初始值为∞；（2）确定导航起始点和多目标点设置用户导航的起始点S 和需要访问的 k个目标点的集合TargetList 为{ T1,T2,···,Tk}，Tk 为多目标寻径中的第k 个目标点；设置CloseList 集合存放已遍历的目标点，初始化为空；设置PathList 集合存放起始点到目标点的导航路径，初始化为空；（3）计算导航通行成本G *，更新室内导航路网本文算法融合了室内导航环境语义信息，将节点间的G *作为室内导航路网的边长.因此，基于当前的室内导航环境语义信息，通过计算节点间G *值，可以有效融合环境动态变化，实现室内导航路网更新；（4）顾及环境语义信息的多目标寻径方法①利用Dijkstra 算法，寻找起始节点S 到Target-List 中每个目标点的最短路径（即最低通行成本路径）D(T1)D(T2)···D(Tk)，从中选取具有最短路径的目标点 TL 满足：D(TL)=min{D(T1),D(T2),···,D(Tk)}.②若D(TL)=∞，说明TargetList 当中所有目标点均不可达，跳转至（6），算法结束；否则，将起始点S 到目标点TL 的导航路径添加到PathList 集合，并将TL 从TargetList 集合移动至已遍历目标点集合CloseList；③判断TargetList 集合是否为空.如果TargetList非空，设置 TL 为新的起始点，即 S =TL，跳转至（3）；若TargetList 为空，说明目标点均已遍历；（5）输出多目标路径集合PathList，算法结束.3 实验与结果讨论本文实验选用如图5（a）所示建筑物三维几何模型，以通行成本代价为边长权值，构建顾及环境语义的室内导航路网，其对应四层楼的室内导航路网节点-边拓扑结构如图5（b）所示.通过设置拥挤情况和阻断事件等不同的环境语义信息，分析比较环境语义对室内导航路径规划的影响，验证说明顾及动态环境语义的多目标路径规划方法的可行性.图5 三维室内导航路网模型Fig.5 3D indoor navigation road network model （1）导航环境拥挤情况对室内路径规划的影响导航环境的拥挤程度是影响用户路径选择的重要因素，为了说明导航拥挤情况对室内路径规划的影响，暂不考虑其它环境语义的影响，分别针对两种典型的拥挤情况，模拟用户请求规划一条从起始节点S（节点编号为0）到多目标节点T1、T2、T3 和T4（节点编号分别为26、105、163 和234）的室内导航路径，拥挤情况环境语义设置如表3所示.情景1规划路径如图6（a）黑色路线所示；情景2 中，分别设定了轻度、缓慢和堵塞3 种拥挤程度的路段，室内多目标导航路径的规划结果如图6（b）所示.表3 实验1 环境语义Tab.3 Environment semantics of experiment 1情景编号请求时间拥挤区域拥挤程度起点终点访问顺序1任意时刻无无 0 26-163-105-234 2 t1时刻无无 0 26 t2时刻 1楼到2楼楼梯区域轻度 26 105 t3时刻2楼到3楼楼梯区域缓慢 105 163 t4时刻 3楼到4楼电梯区域堵塞 163 234 图6 拥挤情况对多目标室内路径规划的影响Fig.6 Impact of indoor multi-objective planning route with degree of crowdedness为了说明导航环境拥挤情况对通行效率的影响，根据表1，取不同拥挤情况的通行速度中值（轻度、缓慢和堵塞的取值分别为1.24、0.69、0.30）测算不考虑避让拥堵路段的Dijkstra 算法通行时间，并与本文避开拥堵路段的规划路径通行时间进行时间比较（畅通的通行速度取值1.40），其结果如图7所示，3 种情况下本文方法的通行时间分别节约了19.7、124.3、23.7 s，节约的通行时间的百分比平均提升了17%，表明本文算法避开拥堵路段的导航时间通行成本更优.图7 路径规划的通行时间比较Fig.7 Comparison of travel time in path planning对比情景1 和情景2 的路径规划结果可以看出，路径规划过程中针对导航环境拥挤程度的不同，本文算法通过感知环境信息避开了拥堵路段，因而用时更少，且改变了路径规划的节点访问顺序，得到了与无拥堵情况下不同的室内规划路径.根据本文多目标路径导航算法原理分析可知，这是由于本文算法根据不同拥挤情况，对拥堵区域内受影响的导航路网边权进行了 G*的权值更新，使得拥堵路段的导航成本增高，因而有可能改变多目标节点之间的室内路径规划路线，实现顾及环境拥挤情况的合理室内路径规划.（2）动态环境感知的多目标室内路径规划为了验证本文方法的有效性，综合考虑环境拥挤程度、阻断事件和路径复杂性等多维环境因素影响，模拟用户请求规划一条从起始节点S（节点编号24）到多目标节点T1、T2、T3 和T4（节点编号依次为28、102、159 和234）的室内导航路径.根据本文定义，多维环境语义中的路径复杂度主要取决于路径拐弯数，可由路网拓扑结构计算得到，因此表4主要针对环境拥挤程度和阻断事件进行环境语义设置.假设情景1 中模拟所有区域均不存在拥挤情况和阻断事件的理想路径规划情况；情景2 模拟方向语义约束的路径规划情况；情景3 中模拟多维导航环境中不同时刻、不同位置、不同拥挤程度和阻断事件情况下的路径规划情况.实验结果如图8所示，情景1 中，多目标节点的室内规划路径如图8（a）中黑色路线所示；为说明扶梯方向性语义的影响，情景2中，将3 楼到4 楼红色虚线箭头处的楼梯模拟为具有单向下行语义的扶梯，此时室内导航路径规划结果如图8（b）所示.由图8（a）和（b）可以看出，当垂直组件具有单向（上行或下行）方向语义约束时，规划路径发生了变化，这是由于在方向语义约束下，本文方法会将相关垂直组件设为不可用边，从而避开不可用边；情景3 中，假设t1 时刻在图8（c）1 楼黄色区域出现轻度拥挤，t2 时刻在图8（c）2 楼橘色区域出现缓慢程度的拥挤情况以及1 楼到2 楼的紫色节点处发生阻断事件，t3 时刻在图8（c）4 楼红色区域出现堵塞情况，t4 时刻不存在任何的拥挤和阻断情况，此时规划的路径如图8（c）所示.由图8（a）和（c）可以看出，两者规划的路径存在较大差异.在t1 时刻的轻度拥挤情况没有影响路径的规划结果，但t2 时刻拥挤程度变为缓慢以及阻断事件的发生直接导致访问节点由102 变为159，t3 时刻的堵塞情况造成路径规划中以普通楼梯取代了电梯，使节点159 到节点234 的规划路线发生了变化.可以看出，环境拥挤程度较轻时，由于对导航通行成本影响较小，因而没有影响路径规划结果；环境拥挤程度加剧或出现阻断事件时，环境语义的动态变化引起路网相关边的导航通行成本函数动态更新，实验结果说明本文方法能够有效感知动态环境变化，规避环境拥堵和阻断事件发生路段，能合理规划室内导航路径.表4 实验2 环境语义Tab.4 Environment semantics of experiment 2情景编号请求时间拥挤区域/拥挤程度事件/上下行起点终点访问顺序1任意时刻无无24 28-102-159-234 2任意时刻无无/下行 24 28-102-159-234 3 t1时刻 1楼黄色区域/轻度无 24 28 t2时刻 2楼橘色区域/缓慢发生/无 28 159 t3时刻 4楼红色区域/堵塞无 159 234 t4时刻无无 234 102图8 顾及环境语义的多目标规划路径Fig.8 Multi-objective planning route with environment semantics4 结论面向复杂室内环境中的用户多目标导航需求，提出了综合考虑室内路径复杂度、拥挤程度和阻断事件的多目标室内路径规划方法.实验结果表明，本文方法能够通过顾及环境语义的导航通行成本函数实现对室内导航环境变化的动态感知，从而规避环境拥堵路段和阻断事件发生路段，为用户提供具有易达性、安全性与舒适性的室内多目标路径规划结果.后续研究将考虑用户个人行为语义与多维室内环境语义结合，为用户提供更具个性化的多目标室内路径规划服务.致谢：智慧广州时空信息云平台建设项目（GZIT 2016-A5-147）资助.【相关文献】[1]GUERRERO L A，FRANCISCO V，OCHOA S F.An indoor navigation system for the visually impaired[J].Sensors，2012，12(6)：8236-8258.[2]MAKRI A，ZLATANOVA S，VERBREE E.An approach for indoor wayfinding replicating main principles of an outdoor navigation system for cyclists[J].The International Archivesof the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，2015，40(4)：29-35.[3]XIONG Qing，ZHU Qing，ZLATANOVA S，et al.Multi-level indoor path planning method[C]//International Archives of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial。
出行前路径选择的多目标规划模型
出行前路径选择的多目标规划模型
宗传苓;李相勇;王英涛
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2005(005)006
【摘要】在分析了基于城市交通信息港的出行前最优路径选择问题的多目标属性的基础上,建立了出行前最优路径选择的多目标规划模型.模型所求得的解是综合最优路径,反映了城市交通出行者信息以及目标需求多样性的特点.设计了基于线性加权法的模型求解算法.通过算例初步验证了模型的合理性和有效性.
【总页数】5页(P58-61,105)
【作者】宗传苓;李相勇;王英涛
【作者单位】深圳市城市交通规划研究中心,深圳,518031;上海交通大学管理学院,上海,200052;川交公路工程咨询有限公司,成都,610041
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.公交出行查询系统中出行路径选择模型的研究 [J], 汤筠筠;张代胜;陈朝阳
2.高铁乘客前出行阶段出行时间利用类型研究——以沪宁高铁线为例 [J], 孔宇; 甄峰
3.城市公交网络中出行者可靠路径选择方法研究 [J], 魏永福
4.应急车辆出行前救援路径选择的多目标规划模型 [J], 刘杨;云美萍;彭国雄
5.基于累积前景理论的货运汽车出行路径选择研究 [J], 陈队永;牛炳朝
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机器人多目标路径规划的研究与仿真
机器人多目标路径规划的研究与仿真近年来，随着科技的快速发展和机器人应用领域的不断拓展，机器人的多目标路径规划成为一个备受关注的研究课题。
在实际应用中，机器人往往需要在复杂环境下完成多个目标的路径规划，以提高工作效率和执行任务的准确性。
本文将就机器人多目标路径规划的研究与仿真进行探讨。
首先，我们需要了解什么是多目标路径规划。
多目标路径规划是指机器人在给定条件下，在多个目标点之间找到一条最优的路径。
在传统的路径规划中，我们往往只需要考虑到机器人到达一个目标点的最短路径即可。
而在多目标路径规划中，我们需要考虑多个目标点之间的关系和机器人的移动规划。
那么，机器人多目标路径规划的研究面临的挑战是什么？首先，机器人需要在实时环境中进行路径规划。
这意味着机器人需要通过实时获取环境信息来进行路径规划，同时在不同目标点之间灵活切换路径。
其次，机器人的路径规划需要考虑到多个目标点之间的距离和关系。
在前往一个目标点的过程中，机器人可能需要经过其他目标点，这需要考虑路径的优先级和权重。
最后，机器人的路径规划需要更加高效和准确。
在实际应用中，机器人需要在有限的时间和资源下完成任务，因此路径规划的速度和准确性成为了研究的重点。
为了解决上述挑战，研究者们提出了多种方法和算法。
其中，常用的方法包括遗传算法、模拟退火算法和离散粒子群算法等。
这些算法通过模拟自然界的进化和优化过程，来寻找多目标路径规划的最优解。
此外，还有一些基于图论和搜索算法的方法，如Dijkstra算法、A*算法和RRT算法等。
这些算法通过定义合适的启发函数和搜索策略，能够高效地找到多目标路径规划的解。
为了验证算法的效果和性能，研究者们通常会进行仿真实验。
仿真实验可以在计算机上模拟机器人的环境和行为，有效地节省时间和成本。
通过对不同算法的仿真实验，研究者们可以比较不同算法的优劣，从而选择最合适的路径规划方法。
此外，仿真实验还可以帮助研究者了解路径规划算法在不同环境下的适用性和稳定性。
智能交通系统中的车辆路线规划方法
智能交通系统中的车辆路线规划方法智能交通系统是一种基于信息与通信技术的综合交通管理系统，它旨在提高交通运输系统的安全性、效率和可持续发展。
在智能交通系统中，车辆路线规划是一个重要的环节，它可以帮助司机选择最优的路线，节约时间和燃料成本，减少交通拥堵和环境污染。
本文将介绍智能交通系统中常用的车辆路线规划方法。
1. 最短路径算法最短路径算法是一种基本的车辆路线规划方法，它根据道路网络的拓扑结构和道路的权重（如距离、行驶时间等）计算出从起点到终点的最短路径。
最短路径算法常用的有Dijkstra算法和A*算法。
Dijkstra算法是一种广泛应用的最短路径算法，它通过不断选择最短路径的节点来寻找从起点到终点的最短路径。
Dijkstra算法的时间复杂度为O(|V|^2)，其中|V|表示节点的数量。
然而，在大规模道路网络中，这种算法的效率较低。
A*算法是一种启发式的最短路径算法，它通过估计从当前节点到终点的最短路径的成本来选择下一个节点。
A*算法结合了Dijkstra算法的精确性和贪婪算法的高效性。
通过选择合适的启发函数，A*算法可以在大规模道路网络中提供较高的效率和准确度。
2. 遗传算法遗传算法是一种启发式的优化算法，它模拟生物进化的过程，通过不断迭代和优胜劣汰的策略来寻找最优解。
在车辆路线规划中，遗传算法可以通过随机生成一组可能的路线，然后通过交叉、变异和选择等操作来改进路线的质量。
遗传算法的优点在于它不需要事先知道道路网络的拓扑结构或权重，也不受道路拓扑的复杂性限制。
然而，遗传算法的缺点在于迭代次数较多，计算时间较长。
因此，它更适合用于复杂的路线规划问题，而不是实时交通系统。
3. 基于实时数据的路线规划随着智能交通系统的发展，实时交通数据的获取变得更加容易。
基于实时数据的路线规划方法可以根据当前道路情况来优化车辆的路线选择。
这些实时数据包括交通流量、道路速度、交通事故和施工信息等。
基于实时数据的路线规划方法可以分为基于历史数据的预测模型和基于实时数据的实时调整模型。
基于多目标模型的钢板数控切割路径优化
基于多目标模型的钢板数控切割路径优化一、什么是钢板数控切割路径优化？1.大家可能都知道，数控切割技术就像是高精度的“智能刀”，能在钢板上精准地切出各种形状。
这个“刀”在工作时并不是随便乱切的，它有一条特定的切割路径，必须要精心设计。
想象一下，如果你要切一块大蛋糕，你是不是也得想着怎么分块才能最省力、最省时呢？对于钢板的切割也是一样，想要高效、精准，又得省去不必要的浪费，路径设计就显得特别重要。
2.这就是“切割路径优化”要做的事情了，通俗点说，就是让这个“智能刀”走得又快又好，不浪费时间、不浪费钢板、还能保证切割质量。
优化路径的目的就是解决好多方面的问题：比如说，不让刀具走回头路，减少切割时的空闲时间，甚至是最小化材料浪费。
是不是听起来很像在做一个“计划”，把最好的路径设计出来？没错，就是这么回事。
3.现在，用到了一个叫“多目标优化”的方法。
这个方法有点像我们平时生活中常常遇到的选择困难症，一边想节省时间，一边又要节省资源，再加上还得考虑到产品的质量，三者相互牵制，怎么平衡就成了一个大问题。
多目标优化的任务就是在这些不同的目标之间找到一个平衡点，让切割的效率、成本和质量都得到最佳的兼顾。
这样，数控切割的效果就会提升一大截。
二、如何实现切割路径的优化？1.第一招，设定目标。
要做到优化，首先得明确我们的目标是什么，想要优化的点在哪里。
比如说，减少切割时间，或者减少切割过程中的废料，甚至是两者兼顾。
在钢板数控切割中，这些目标就像是一个个路标，告诉我们到底要走哪条路才能到达终点。
想象一下，如果没有这些目标指引，就像是开车上路没有导航，想不迷路都难。
2.第二招，选择合适的算法。
要找到最佳的路径，光有目标不够，还得用对工具。
这里我们就得用到一些“聪明”的算法了。
像遗传算法、模拟退火、粒子群优化等等，这些算法就像是给我们的“智能刀”加装了一套高效的思维系统，能够通过不断“试错”来找到最佳的切割路径。
虽然这些算法的名字有点高大上，但是大家不用担心，它们就是用来帮我们节省时间和资源的“得力助手”。
基于GIS考虑居民满意度的垃圾车路径优化分析
车厂集合 P = {0}，C 为垃圾收集点集合，C∈{1, 2, ···, c}，
P2 为每辆车行驶单位距离的使用成本，dij 为任意两点 (i, j) 的最短距离，Xijrk 为垃圾车 k 在行程 r 中，经过 i 点和 j 点， 则为 1，反之为 0，G 为垃圾转运站集合，G = {n + 1}。
中的 4 项分别为固定使用成本以及停车场到垃圾收集
点、转运站到垃圾收集点和车场、垃圾收集点到转运站
和垃圾收集点的运输成本：
minU =
K
Σ
k=1
P1 × Hk +
R
Σ
r=1
K
Σ
k=1
Σ Σ
p∈P i∈C
P2 × dpi × Xpirk +
RK
Σ Σ Σ Σ
r=1 k=1 j∈G i∈C
（1）
100,
ti∈[Tei, Tli]
当收运车在时间窗 [TEi, TLi] 之外到达时，满意度为
0，当收运车在时间窗 [Tei, Tli] 之内到达时，满意度为
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第38卷第8期 2017年8月哈尔滨工程大学学报Journal of Harbin Engineering UniversityVol.38 No. 8Aug. 2017实时环境下多目标的路径选择模型陈海鹏1’2，刘陪1’2，申铉京1’2，王玉1，2’3(1.吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012; 2.吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室，吉林长春130012; 3.吉林大学应用技术学院，吉林长春130012)摘要:针对出行者出行需求多样化的问题，本文从时间、费用角度出发，构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。
采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重，而权重系数可依据出行者需求或喜好设定。
为验证模型的实用价值，在仿真环境下，多目标模型与基于几何距离最短的路径选择模型在时间、费用、距离等评价指标进行了对比。
实验结果证明实时环境下基于多目标的路径选择模型更具有实用价值。
关键词：智能交通系统；动态路径诱导系统；多目标；路径选择模型；加权求和函数；组合优化；广义自适应A'■算法D O I：10. 11990/jheu. 201604080网络出版地址：http://www. cnki. net/kcms/detail/23. 1390. u.20170427. 1510. 076. html中图分类号:TP399 文献标志码:A文章编号:1006-7043(2017)08-1285-08Route choice model based on multi-objective in a real-time environment CHEN Haipeng1’2,LIU Pei1’2,SHEN Xuanjing1’2,WANG Yu1’2’3(1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China；2. Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China；3. Applied Technology College ,Jilin University, Changchun 130012, China)Abstract ；In view of this situation,a route choice model based on multi-objective was constructed and considered from the angles of cost and time in this paper.The weighted sum method was used to aggregate multi-target data objects to obtain the composite weight value,and the weight coefficient can be set based on travelersr needs or preferences.To verify the practical value of the model,the multi-objective-based model was compared with the route choice model on the basis of the shortest geometric distance in terms of time,cost,and distance.Experimental results show that the path of the multi-objective optimal route choice mode has more practical value based on a real-time environment.Keywords ：intelligent transportation system；dynamic route guidance system；multi objective;route choice models; weighted sum method;combinatorial optimizing；generalized adaptive A*algorithm智倉旨交通系统（intelligent transportation system，ITS)是集信息、通信、控制及网络等技术于一体的综合研究学科，可以提供全方位、实时、准确以及高效 的服务信息，ITS是有潜力的研究方向，进一步说将 成为未来相关研究领域的热点[1]。
动态路径诱导 系统（dynamic route guidance system,DRGS)是 ITS 一个重要的分支，利用计算机、通信等现代技术，为 出行者提供实时交通信息以及最优路径。
在DRGS 中，路径选择模型可以确立DRGS的目标m。
路径诱导模型分为静态模型和动态模型，静态收稿日期=2016 -04 -26. 网络出版日期=2017 -04 -27.基金项目：国家青年科学基金项目（61305046);吉林省自然科学基金 项目（20140101193JC，20150101055JC) •作者简介:陈海鹏（1978 -)，男，副教授；王玉（1983 _)，男，讲师.通信作者 :王玉,E-mail ：wangyu001@ jlu. edu. cn.模型以假设出行者获知路网信息为前提，并以随机 期望效用理论或积累前景理论为基础。
而动态模型 包含一些信息获取和学习的过程，以随机虚拟理论 或增强学习理论作为指导[3]。
目前，在国内路径诱 导模型的研究主要还是集中在静态模型且取得了阶 段性的成果。
基于期望效用理论的模型是在确定性 框架下，以几何路径或者出行时间为效用值，以期望 获得效用最大化评价各备选方案的优劣。
孟梦等针 对不同的出行时间，提出了组合出行工具的路径选 择模型，以组合出行工具的模式下为出行者提供最 优路径[4]。
刘艳秋等构建了交通堵塞下基于实时 交通信息的路径选择模型[5]。
相反，积累前景理论 是不确定性情况下的决策行为，决策者以财富的变 化量而不是最终量作为参考依据进行决策[6]，针对 交通信息不确定的特性，诸多学者以积累前景理论•1286 •哈尔滨工程大学学报第38卷为基础提出了路径选择模型[74]。
但是，目前提出 的模型大多仅针对路段行程时间构建的单目标路径 选择模型[6]，显然，与实际存在很大的偏差。
在实 时环境下，交通畅通、拥挤情形下路阻的产生形式有 所差异，因此，分别以交通畅通、拥挤下的路阻构建 了基于时间最短的路径选择模型，进而提高了模型 的可靠性。
Erel Avineri等提出时间是影响路径抉择最重 要的因素，但不能确切地表述所有出行者的意愿[1°]。
由此可见，在实时环境下，路径优化是多目 标组合优化问题[11]，例如，时间、费用、环境等因素。
因此，仅从时间上考虑构建路径选择模型并不合理 而建立基于多目标的路径选择模型是有必要的。
因此，分别从时间、费用两个角度出发，构建了实时环 境下基于多目标的路径选择模型。
在处理多准则优化问题时，一般采取单目标类 和多目标类的策略[12]。
单目标类将多目标优化问 题转化为单目标优化问题，转化过程使用目标聚合 或目标标准策略对其结果进行组合。
而多目标类是 以目标向量间的关系来定义决策向量之间的优劣关 系，一般可获得均勻分布的Pareto最优前端。
但在 高维度下，多标准Pareto最优路径算法运行效率极 低甚至无法运行[13]。
然而，在实时信息下，对反应 速度的要求却十分苛刻，由此可见多目标类在动态 实时路网中并不实用。
评价函数中加权求和函数属 于单目标类，加权求和函数是解决多目标函数优化 问题比较常见的方式之一。
它采用目标聚合策略即 将多维空间中的数据对象聚集转化为单目标空间的 优化问题。
处理过程相对比较简单，但组合权重的 意义及结果的优劣至关重要。
聚合过程中，由于不 同的计量方式，各个目标函数间具有不同的值域。
相应地，当映射到加权求和目标函数时，决策变量间 具有不同的阈值。
在这种情形下，阈值大的决策变 量对组合函数的支配大，反之支配小[14]。
所以，本 文在使用加权求和函数前，对各个目标函数值进行 了预处理，即对其进行类似的量值处理，从而保证支 配能力的均衡即可获取最优路径。
1基于多目标的路径选择模型设计1.1问题描述及分析路径优化问题相当于图理论模型中最优路径的 查找问题，但又存在差异。
在动态路径诱导系统中 含有静态属性和动态属性[15]，静态属性是路网信息 相对固定的部分，例如：地理位置信息、路段间距以 及路段的基本通行能力等。
而动态属性可以反映实 时信息状况，例如，车流量、行车速度等。
所以，路网 数据对象具有多样、复杂以及实时的特性。
以图论为基础，同时结合动态路网信息的特性，路径优化问 题的定义形式：P=!G,r,,Sstart,S e n d|(1)式中：G= (y y.)是静态属性，表示路网结构；F是 从起始点到结束点间的结点集合;&是当前S s t a r t到 s6nd所有无环路集合，其定义形式为\Rij\i,j&V!\ i(2)式中:是体现了动态路径诱导系统中的动态属性，对应（i，j)间的权重值，并以此为优化准则；Sstart是出发节点且随着车辆的不断行驶动态更新，Send表亦目标节点。
1.2基于时间最短的路径选择模型在实时交通信息下，影响路阻的因素多样化。
例如:天气、ITS系统故障、交通事故等偶然事件，也 包含一些不确定因素，例如车速、车流量等。
所以，仅以单一的车辆行程时间为路阻并不合理，交通畅 通或者拥挤的情形下产生路阻的方式有所差异。
在 交通畅通情形下以行驶时间及交叉口转向延误产生 的时间为路阻;而在交通拥挤的状态下，产生路阻最 主要的是延误时间而行程时间可忽略不计。
所以，基于时间最短的路径选择模型的定义形式为min Y,X^>/i K( +d D v)+(1J-X)(J, +£»,)(«其约束条件为R v=f1'^o,i=iK=n, Q/C,e[0,1]_ io,(2C, - Q,)/C,e(1,2)0，(0 < D t j(t) <tj1，(K ^D.j it)^nK)式中均属于^集合且互异。