【摘 要】
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研究城市交通路径分配问题。城市交通拥挤复杂多变,用户出行选择路径困难,为了优化城市交通路径分配,解决现有交通诱导模型算法计算量大、运算时间长的问题,提出了一种基于改进的蜂群智能算法的路径选择分配方法。首先利用双向信息传递技术得到实时路段的交通流状况,将路段的通行能力分级,通过模仿蜂群个体的局部寻优比较得到最优解,具有较快的收敛速度。仿真结果表明,提出的模型和算法不仅能有效解决城市交通路径分配问题,
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研究城市交通路径分配问题。城市交通拥挤复杂多变,用户出行选择路径困难,为了优化城市交通路径分配,解决现有交通诱导模型算法计算量大、运算时间长的问题,提出了一种基于改进的蜂群智能算法的路径选择分配方法。首先利用双向信息传递技术得到实时路段的交通流状况,将路段的通行能力分级,通过模仿蜂群个体的局部寻优比较得到最优解,具有较快的收敛速度。仿真结果表明,提出的模型和算法不仅能有效解决城市交通路径分配问题,而且计算复杂度较低,算法的计算效率较高,表明改进算法为提高交通路网的效率及实用性和有效性提供了依据。
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