基于网格的城市动态路径诱导系统研究

论文摘要

当前，智能交通系统作为一门新兴的学科，凭借其将计算机技术、信息技术和通信技术相结合应用于解决日益恶化的交通状况的优势，越来越受到人们的广泛关注，也必将对交通系统的发展产生深远的影响。本文将网格和智能交通系统相结合，引入路段相关性对采样数据进行筛选，减轻系统的计算负担。选择蚁群算法作为系统的路径搜索算法，以有效地将系统的实时响应时间控制在一个可接受的范围内，使系统的响应速度与精度达到一个平衡。提出了一种基于扩展网格的系统软件体系结构，使资源共享与协同操作更加方便有效。本文研究的是智能交通系统的重要子系统——路径诱导系统，重点涉及到的关键内容是：数据采样、筛选和分析方法的改进，路径搜索算法的改进，后台网格资源管理机制的改进和设计。改进了传统的求路段平均速度和旅行时间的算法，构造一个协方差矩阵用来描述某一时刻各路段之间的相关性，通过设置“门限”值，来对采样数据进行筛选，并且给出了数据异常情况下的处理方法。本文采用的路径搜索算法是改进的蚁群算法，引入交通流量重新定义了参数Q，使其能更好地应用于交通诱导系统。这是因为距离最短的路径不一定是最佳路径，还与该路径上的交通状况有很大的关系，所以将交通流量因素引入算法使求得的最佳路径更符合实际。改进的算法能智能地分配各路段的交通流量，实现最佳路径与交通流量分配之间的动态平衡。提出了一种基于策略的网格资源管理机制和采用的关键技术。通过将网格应用的用户和资源节点分别进行分类，较好地处理了网格系统中集中和分布的矛盾。引入资源预留的思想来解决“散户”的突发批量作业提交。采用集中和分布并重、直接认证和代理认证结合的多策略认证结构，以提高网格安全认证的效率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 智能交通系统ITS简介
• 1.2.1 ITS的发展历史
• 1.2.2 ITS的体系结构
• 1.2.3 ITS主要的研究方向
• 1.2.4 路径诱导系统的研究和发展现状
• 1.3 本文研究的内容和目的
• 1.3.1 本文研究的内容
• 1.3.2 本文研究的目的
• 1.4 本文主要的创新点
• 1.5 小结
• 1.6 论文的组织结构
• 第2章 网格技术的引入及研究
• 2.1 网格技术概述
• 2.1.1 网格的定义
• 2.1.2 网格技术引入的可行性分析
• 2.1.3 网格的分类与特点
• 2.1.4 网格的关键技术与体系结构
• 2.1.5 网格的发展现状
• 2.2 本文采用的网格资源管理机制
• 2.2.1 网格资源管理体系和安全体系
• 2.2.2 基于策略的可扩展网格资源管理机制
• 2.3 小结
• 第3章 数据采集研究
• 3.1 数据采集概述
• 3.2 数据采集的方法
• 3.2.1 传统方式的数据采集
• 3.2.2 GPS数据采集
• 3.3 本文对所采集数据的处理和分析方法
• 3.3.1 传统的数据采样算法
• 3.3.2 本文对传统算法的改进
• 3.3.3 用协方差矩阵表示各路段之间的相关性
• 3.3.4 采样频率和响应速度的重要性分析
• 3.4 小结
• 第4章 最优路径算法研究
• 4.1 最优路径概述
• 4.1.1 最优路径的定义
• 4.1.2 最优路径的分类
• 4.2 典型最优路径算法介绍和分析
• 4.2.1 最优路径算法设计的步骤
• 4.2.2 经典路径搜索算法介绍与分析
• 4.3 本文采用的最优路径算法
• 4.3.1 算法提出的前提条件
• 4.3.2 算法提出的依据
• 4.3.3 基于融合交通流量的蚁群算法
• 4.3.4 算法的动态化
• 4.4 实验程序的编制
• 4.4.1 实验程序的设计
• 4.4.2 实验程序的实现
• 4.5 小结
• 第5章 基于网格的城市动态路径诱导系统设计
• 5.1 系统的总体结构设计
• 5.1.1 硬件系统设计
• 5.1.2 软件系统设计
• 5.2 原型系统的设计
• 5.3 小结
• 第6章 总结和展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢