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]华南理工大学土木与交通学院,广东广州510640
出 处:《交通运输研究》2015年第1期20-26,共7页Transport Research
基 金:国家自然科学基金项目(51108191);广东省自然科学基金项目(S2013010013871)
摘 要:采用综述的方法对当前动态路径诱导方法中一些有代表性的智能优化算法进行了深刻的探讨与总结,为未来进行深入而广泛的智能交通系统研究及应用奠定基础。主要从算法特性、改进效果、性能评价等方面详细讨论了智能优化算法在动态路径诱导系统中的常见改进机制及其效果,给出了这些优化算法的基本思想、优缺点及其应用局限性;并对智能优化算法性能评价方法的研究现状进行了详细的分析与总结,为建模人员和研究人员对智能交通系统中动态路径诱导方法的选择和研究提供支持;最后结合算法应用分析成果,展望了智能优化算法在动态路径诱导系统中的应用发展前景和智能交通系统中进一步研究未来动态路径诱导算法的重要研究方向。Some representative intelligent optimization algorithms in the dynamic route guidance meth?ods were discussed and summed up by the review method, which laid a foundation for the future researchin the intelligent transportation system deeply and widely. The improvement mechanism and the applica?tion results of the intelligent optimization algorithm are analyzed from the view of the algorithm character?istics, improvement effect, performance evaluation, etc. And the basic idea, advantages, disadvantagesand limitations of these algorithms were given. Besides, the research status of evaluation methods of theintelligent optimization algorithm performance was analyzed, which helped engineers and researchers toselect the most suitable variability modeling techniques. Finally, combining with the analysis results ofalgorithms application, the application prospect and some important research directions in the future fur?ther research of the intelligent optimization algorithms in intelligent transportation system were forecast.
关 键 词:动态路径诱导方法 研究进展 智能优化算法 蚁群算法 遗传算法
分 类 号:U495[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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