【摘 要】
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针对实时环境下交通信息实时、动态的特性,提出了实时环境下基于混合的动态路径优化算法。该算法在广义自适应A＊算法的基础上,结合剪枝算法,同时引入了粒子群算法局部最优及全
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学应用技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（61101155）, 吉林省发展和改革委员会产业创新专项项目（2016C035）, 应用光学国家重点实验室项目, 吉林省优秀青年人才基金项目（20180520020JH）
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针对实时环境下交通信息实时、动态的特性,提出了实时环境下基于混合的动态路径优化算法。该算法在广义自适应A＊算法的基础上,结合剪枝算法,同时引入了粒子群算法局部最优及全局最优智能存储、模糊时间窗等优化策略。剪枝算法以当前局部最优为阈值,从而能够有效控制阈值的大小;模糊时间窗约束算法优化时间以及控制仿真时间,从而使算法更好地适应实时环境。实验数据采用纽约地图数据,并在仿真实验环境下,分别验证了优化策略的有效性,同时,将优化算法与A＊算法进行了对比实验。实验证明：优化策略在动态路径优化算法中是有效且合理的,可适
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