基于改进蚁群算法和网络GIS分析的慢行交通最优路径选择  

Optimal path selection of slow traffic based on GIS network analysis

作　　者：王秋平[1,2] 史荣[1] 张琦[1] 杨茜[1] 

机构地区：[1]西安建筑科技大学土木工程学院,陕西西安710055 [2]西部建筑科技国家重点实验室(筹),陕西西安710055

出　　处：《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》2013年第5期668-674,687,共8页Journal of Xi'an University of Architecture & Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51278396);陕西省教育厅专项基金资助项目(11JK0885);西安建筑科技大学学科建设重点培育计划(XK201213);西安建筑科技大学学科重点培育计划人才培养专项资助(XK201101)

摘　　要：分析了慢行交通在路径选择方面灵活与多样的特点,在充分利用这一特点的基础上,借助蚁群算法来寻找最优路径,从而达到使慢行交通满足更多人的通勤效率需求的目的.通过对蚁群算法的思路进行改进以及运用数据包络分析法(DEA)和模糊综合评价法(FCA)对蚁群算法的参数进行修正,使其成为适用于慢行交通的算法.并在GIS及其二次开发平台Microsoft Visual Studio 2008上通过程序编写实现了改进后的算法.并将这一算法应用于实际的路径规划,从而实现慢行交通最优路径选择的实际应用.The article suggests a detailed study on the flexibility and diversity of slow traffic. By taking full advantage of the features and using Ant Colony Algorithm to find the optimal path, it aims at making slow traffic meet people＇s com- muting efficiency. The article make Ant Colony Algorithm suitable for slow traffic by putting improvements in terms of i- deas and using DEA and FCA to correct parameters and make the new algorithm come true on Microsoft Visual studio 2008. At last the article applied new algorithm into actual path planning in order to achieve the purpose of using optimal path selection of slow traffic in practical application.

关 键 词：慢行交通 最优路径 蚁群算法 DEA FCA 熵权法 

分 类 号：U412.378[交通运输工程—道路与铁道工程] U412.379