基于遗传算法改进的城市交通动态路径诱导算法研究
本文对路径诱导算法进行了深入的研究，研究了基于遗传算法(SGA)的最优路径选择方法的实现问题，提出了基于矩形限制区域搜索算法与遗传算法相结合的改进动态最优路径选择方法.以沈阳市一环内干线交通路网为研究对象，进行了大量的理论分析和仿真实验研究，仿真实验结果表明基于改进的动态最优路径选择算法能够对研究路网的任意起讫点进行路径寻优，有效率达到99.8％.基于改进的动态最优路径选择算法实时性好，能够满足大规模路网路径寻优的要求，具有良好的应用价值.
智能交通 路径诱导 遗传算法 矩形限制区域搜索
毛永明 祁宁 张东伟 阚凤龙
沈阳建筑大学 信息与控制工程学院,辽宁沈阳 110168
国内会议
沈阳
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2018-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）