检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室,系统工程研究所,浙江杭州310027
出 处:《浙江大学学报(工学版)》2005年第6期819-825,共7页Journal of Zhejiang University:Engineering Science
基 金:浙江省自然科学基金资助项目(601119).
摘 要:针对智能交通系统的路径诱导问题,提出了按诱导系统的目标是系统路径或单车路径、所依据的信息性质是静态或动态以及路径生成方式是分散型的还是中心型的三种分类方式.详细讨论了路径诱导算法的实时性、动态路径诱导和交通控制与诱导一体化集成这三个在路径诱导系统研究中的关键问题,并分析了它们最新的研究进展.结合分析结果与路径诱导系统的实际应用前景,给出了基于出行者心理特征模型、多目标优化、路段交通量预测、提供更多智能化服务以及基于分布式人工智能框架模型等进一步研究未来路径诱导算法的重要研究方向.For solving the route guidance problem in intelligent transportation system (ITS), three classifications of route guidance systems were proposed according to the aim of route guidance system, the character of steady or dynamic state information and the available mode of route guidance. The key problems in the three main research fields including algorithm real time efficiency, dynamic route guidance algorithm and integration with traffic control system in route guidance system and their up-to-date study developments were analyzed. Combining analysis results and the possibility of practical application of route guidance system, several important problems in future research on route guidance algorithm were presented based on traveller psychology model, multi-index optimization, traffic flow forecast, more intelligent route guidance service and an algorithm model of distributed artificial intelligence.
关 键 词:智能交通系统 路径诱导系统 最短路径问题 交通控制 分布式人工智能
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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