【摘 要】
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针对时间序列影响已知,且边权已知的无向图路径规划问题,为了模拟现实中交通拥堵程度随天气变化而变化的情况,在“时间序列下的类0-1规划”模型基础上引入马尔科夫链,建立了基于马尔科夫链的多目标路径规划模型.在求解时假设边的权重随时间发生变化,并引入随机变量,但过去的状态不会影响当前的状态,其他条件不变.在建立约束模型之后,通过计算机模拟,并使用随机梯度下降算法进行求解.该模型能在边权变化的多目标情况下,能从一张图中较快地规划出最优路径,并且模型具有很好的可解释性和鲁棒性.
【机 构】
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南京航空航天大学长空学院 江苏南京210000;南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院 江苏南京210000
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针对时间序列影响已知,且边权已知的无向图路径规划问题,为了模拟现实中交通拥堵程度随天气变化而变化的情况,在“时间序列下的类0-1规划”模型基础上引入马尔科夫链,建立了基于马尔科夫链的多目标路径规划模型.在求解时假设边的权重随时间发生变化,并引入随机变量,但过去的状态不会影响当前的状态,其他条件不变.在建立约束模型之后,通过计算机模拟,并使用随机梯度下降算法进行求解.该模型能在边权变化的多目标情况下,能从一张图中较快地规划出最优路径,并且模型具有很好的可解释性和鲁棒性.
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