【摘 要】
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随着越来越多的车辆进入大众生活中,交通堵塞现象也越来越严重。本研究以智能交通网络为基础,对车辆行驶的最优路径规划方案进行研究。研究内容主要包括：(1)基于交通路径限制
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随着越来越多的车辆进入大众生活中,交通堵塞现象也越来越严重。本研究以智能交通网络为基础,对车辆行驶的最优路径规划方案进行研究。研究内容主要包括：(1)基于交通路径限制的智能交通路网模型、存储路网模型的数据结构设计和道路路径的分层存储。(2)基于GlS开发了最优智能交通车辆路径规划仿真平台。基于该仿真平台,从实际与理论层面对Dijkstra算法、A*算法进行研究。(3)建立了车辆最优行驶路径的静态规划研究。(4)创建了车辆行驶期间动态路径规划数学模型,并设计了协调车辆和自主车辆动态路径规划的算法,同时对算法进行了实验。仿真结果表明：在一定范围内,拥挤道路数与用户出行代价具有可调节性,能够以改变智能交通最优与用户最优权重方式,使用户最优动态路径规划得以满足。
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