基于动态交通信息的车辆路径优化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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段征宇 著

图书标签:

• 车辆路径问题
• 动态交通信息
• 优化算法
• 智能交通
• 路径规划
• 运筹学
• 物流管理
• 大数据分析
• 机器学习
• 实时交通

出版社： 同济大学出版社

ISBN：9787560857978

版次：1

商品编码：11693411

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：280

字数：455000

正文语种：中文

内容简介

　　城市交通负荷的不断增加，带来了路网交通状态的时变性和随机性，如何利用交通状态信息进行车辆路径优化是交通管理者和使用者关心的热点问题。
　　《基于动态交通信息的车辆路径优化》从路网交通状态分析人手，论述了时变、随机时变路网环境下的最优路径问题和物流配送车辆路径优化问题的建模和优化算法，通过测试算例和实际算例分析了算法的性能和有效性，并讨论了该方法在路网连通性分析等方面的应用。
　　《基于动态交通信息的车辆路径优化》适用于各大专院校交通工程领域在校本科生和研究生以及专业技术从业人员。

内页插图

目录

序
前言

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 研究内容
1.4 章节安排
参考文献

第2章 国内外相关研究综述
2.1 最短路径问题
2.1.1 最短路径问题及分类
2.1.2 静态路网的最短路径问题
2.2 时变路网的最短路径问题
2.2 ，1国外的研究现状
2.2.2 国内的研究现状
2.3 随机时变路网的最优路径问题
2.4 车辆路径问题
2.4.1 问题的定义及分类
2.4.2 问题建模
2.4.3 优化算法
2.4.4 基准算例
2.5 时变路网的车辆路径问题
2.5.1 问题特点
2.5.2 国外的研究现状
2.5.3 国内的研究现状
2.6 随机时变路网的车辆路径问题
参考文献

第3章 路网交通状态及路径行程时间分析
3.1 路网交通状态的可预测性
3.1.1 交通状态可重现性的度量
3.1.2 上海内环高架路数据分析
3.1.3 交通状态的可预测性
3.2 路径行程时间的概率分布特征
3.2.1 路径行程时间的概率分布
3.2.2 上海高架路数据分析
3.3 路径行程时间的可靠性
3.3.1 基于统计指标的行程时间可靠性分析
3.3.2 路径行程时间的时间序列特征
3.3.3 路径行程时间的结构变点分析
3.3.4 基于ARCH模型簇的行程时间可靠性分析
3.4 本章小结
参考文献

第4章 随机时变路网建模与标定
4.1 随机时变路网的表示
4.1.1 时变路网
4.1.2 随机时变路网
4.2 随机时变路网的标定
4.2.1 时变路网
4.2.2 随机时变路网
4.3 时变路网的路段时间依赖函数拟合
4.3.1 拟合算法
4.3.2 时间分段数
4.3.3 拟合算法的比较
4.4 本章小结
参考文献

第5章 时变路网的最优路径问题及算法
5.1 时变路网的最优路径问题建模
5.1.1 时变路网的定义
5.1.2 时变路网的最优路径问题建模
5.2 时变路网的最优路径算法
5.2.1 改进Dijkstra算法
5.2.2 基于欧氏距离的A*算法
5.2.3 改进A*算法
5.2.4 ALT算法
5.2.5 全时段最优路径求解
5.2.6 算法的优化策略
5.3 实际路网测试算例
……

第6章 随机时变路网的最优路径问题
第7章 时变路网的车辆路径问题及构造算法
第8章 时变路网的车辆路径问题的亚启发式算法
第9章 随机时变路网的车辆路径问题
第10章 路网的连通性分析

附录

前言/序言

《智能交通系统中的协同感知与决策》 本书深入探讨了当前智能交通系统（ITS）面临的核心挑战，并聚焦于如何通过增强车辆间的协同感知能力，进而提升其在复杂动态环境下的决策效能。书中详细剖析了传感器融合、环境建模、目标跟踪等关键技术在协同感知中的应用，旨在构建一个更全面、更准确的交通环境认知模型。 第一部分：协同感知技术 本部分将详细介绍车辆协同感知的基础理论与关键技术。 传感器融合算法：我们将深入研究不同类型传感器（如摄像头、雷达、激光雷达、GPS、IMU等）数据的融合方法。这包括基于滤波的方法（如卡尔曼滤波、粒子滤波及其变种）在时空数据对齐、噪声抑制和不确定性量化中的应用。同时，也会探讨基于深度学习的传感器融合方法，例如利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来提取多模态特征并进行端到端融合，以实现更鲁棒的环境感知。 环境建模与理解：在感知的基础上，本书将阐述如何构建动态、高精度的交通环境模型。这包括对静态环境（如道路几何、车道线、交通标志）和动态目标（如其他车辆、行人、自行车）的建模。我们将介绍基于占用栅格地图、点云地图以及语义地图等多种表示方式，并讨论如何实时更新和维护这些模型。特别地，会关注如何从海量传感器数据中提取有意义的环境语义信息，例如识别交通参与者的意图、预测其行为轨迹。 目标跟踪与轨迹预测：本书将详细介绍多目标跟踪（MOT）算法，涵盖单假设跟踪（SHT）和多假设跟踪（MHT）的原理，以及最近基于深度学习的MOT方法。重点将放在如何利用协同感知信息来提升跟踪的鲁棒性，尤其是在遮挡、杂波和目标密集等复杂场景下。此外，还会深入探讨轨迹预测模型，从经典的基于运动学模型的方法，到基于机器学习和深度学习的预测方法，例如利用长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型来捕捉交通参与者的长期运动规律和交互行为。 第二部分：协同决策与控制 本部分将聚焦于如何在感知的基础上，实现车辆的协同决策与控制，以优化交通流和提升安全性。 协同路径规划与行为决策：本书将探讨如何利用协同感知信息进行更优的路径规划和行为决策。这包括多车协同的编队行驶（Platooning）中的相对定位、协同跟驰和变道策略。我们将分析基于博弈论的协同决策方法，以及如何设计奖励函数来驱动车辆做出有利于整体交通效率和安全的决策。同时，会介绍基于强化学习的协同决策框架，让车辆能够通过与环境和其他智能体的交互来学习最优策略。 通信与信息交互协议：实现协同感知和决策离不开有效的通信。本部分将深入研究车联网（V2X）通信技术，包括其在车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与网络（V2N）等方面的应用。我们将详细介绍相关的通信协议标准（如DSRC、C-V2X），并讨论如何设计高效、低延迟的信息交互机制，以确保感知和决策信息的实时共享。这包括数据压缩、信息编码以及网络拓扑管理等问题。 安全性与隐私保护：在协同智能交通系统中，安全性和隐私保护至关重要。本书将分析潜在的安全威胁，如数据篡改、拒绝服务攻击等，并提出相应的防御策略。同时，会探讨如何平衡信息共享与用户隐私，例如采用差分隐私、联邦学习等技术来保护敏感数据。 第三部分：系统集成与未来展望 本部分将讨论智能交通系统的集成挑战，并展望未来的发展方向。 系统集成与仿真测试：我们将分析不同模块（感知、决策、通信、控制）的集成挑战，以及如何通过仿真平台（如CARLA、SUMO）进行系统验证和性能评估。重点会放在如何构建逼真、可扩展的仿真环境，以模拟真实世界的复杂交通场景。 面向复杂交通场景的挑战：本书将进一步探讨在极端天气、紧急事件、突发交通拥堵等复杂场景下，协同感知与决策所面临的挑战，并提出相应的解决方案。 前沿研究与未来发展：最后，我们将梳理当前智能交通领域的最新研究进展，包括对人工智能、边缘计算、区块链等新兴技术在ITS中的应用进行展望，并探讨未来智能交通系统的发展趋势，例如城市级交通管理、自动驾驶的普及以及人车协同的智能化出行模式。 本书旨在为研究人员、工程师以及对智能交通系统感兴趣的读者提供一个全面而深入的参考。通过对协同感知与决策技术的深入剖析，期望能为构建更安全、高效、智能的未来交通系统贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构，安排得非常合理，每一部分都像是一个独立的模块，又彼此紧密关联，共同构建了一个完整的知识体系。我注意到，从最基础的交通信息采集，到复杂的路径优化算法，再到实际的应用案例，整个逻辑流程非常清晰。书中在介绍每一个新的概念或算法时，都会先给出其背景和意义，然后再逐步深入讲解其原理和实现。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让我能够很好地理解并吸收书中的知识。我尤其喜欢书中在每个章节的结尾，都会提供一些思考题或者延伸阅读的建议，这极大地激发了我主动学习和深入探索的兴趣。我还发现，书中在一些关键的技术点上，会引用大量的国内外最新研究成果，这表明作者的知识是与时俱进的，并且具有很强的学术前瞻性。这本书的附录部分，也提供了很多有价值的参考资料，例如常用的交通数据集、开源工具库等，这对于读者进行实际的开发和研究非常有帮助。总而言之，这本书在章节结构和内容组织上，都做得非常出色，为读者提供了一个系统而完整的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

在阅读的过程中，我时常会陷入沉思，思考书中提出的观点和方法。这本书最让我印象深刻的是，它不仅仅停留在“是什么”的层面，而是深入探讨了“为什么”和“如何做”。例如，为什么我们需要动态交通信息？如何有效地采集和利用这些信息？不同的路径优化算法适用于哪些场景？如何评估一个优化方案的有效性？这些问题在书中都得到了详尽的解答。书中对于“数据驱动”理念的强调，让我深刻认识到，在未来的交通管理中，数据将扮演越来越重要的角色。我甚至可以想象，通过这本书中所描述的技术，未来的城市交通将不再是“堵”的代名词，而是高效、顺畅、绿色的出行方式。书中对未来技术发展趋势的预测，也让我看到了这个领域的巨大潜力和广阔前景。这本书的出现，无疑为所有对智能交通系统感兴趣的研究者、工程师以及学生，提供了一份极其宝贵的参考资料。它不仅能够帮助我们更好地理解现有技术，更能激发我们对未来交通系统的创新思考。

评分☆☆☆☆☆

在深入探讨书中内容的过程中，我越来越体会到作者的细致和周全。对于任何一个技术细节，作者都力求做到解释清楚、分析透彻。例如，在介绍如何处理不完整或有噪声的交通数据时，书中不仅列举了多种数据清洗和插补的方法，还详细分析了各种方法的适用条件和潜在的局限性。我尤其对书中关于“异常值检测”的章节印象深刻，作者列举了多种算法，并详细说明了它们在交通数据异常值识别中的优劣，这对于保证后续路径优化算法的可靠性至关重要。此外，书中还对不同类型车辆的路径优化需求进行了细致的区分，比如，对于货运车辆，可能更侧重于路线的时效性和成本效益；而对于私家车，则可能更关注舒适性和避开拥堵。书中针对这些不同的需求，提出了相应的优化策略和模型，展现了作者对实际应用场景的深刻理解。我注意到，书中对每一个模型的参数设置和调优过程，都进行了详细的描述，并提供了相关的实验数据作为支撑。这种严谨的科研态度，让我对书中的内容充满了信任。总而言之，这本书在技术细节的处理上，做到了精益求精，为读者提供了一份全面而深入的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

当我合上书本，内心充满了对作者的敬意和对这个领域的更深理解。这本书让我认识到，车辆路径优化并非一个一成不变的问题，而是一个需要不断适应和演进的动态过程。通过动态交通信息的引入，我们能够更精准地把握现实世界的交通状况，从而做出更明智的路径选择。书中对于各种算法的权衡和选择，以及在实际部署中可能遇到的挑战，都进行了非常坦诚的探讨。我特别欣赏书中关于“鲁棒性”的讨论，如何设计出能够在各种复杂和不确定环境下依然能够稳定运行的路径优化系统，这正是未来智慧交通面临的关键课题。这本书也让我意识到，技术的发展离不开跨学科的融合，例如，交通工程、计算机科学、运筹学、甚至社会学等领域的知识都需要被整合。我看到了书中对于这些融合的努力，也期待着未来能够看到更多这样跨领域的创新成果。总而言之，这本书为我打开了一扇通往智慧交通领域的大门，让我对未来充满了期待和信心。

评分☆☆☆☆☆

在阅读关于实际应用案例的部分，我仿佛置身于繁忙的都市交通网络之中，亲身感受着技术带来的变革。书中列举了多个不同规模和复杂度的城市交通场景，例如大型物流配送、出租车调度、公共交通优化等。我尤其关注了一个关于电商物流配送的案例，书中详细描述了如何利用动态交通信息来规划配送路线，以缩短配送时间、降低燃油成本，并提升客户满意度。书中不仅展示了路径优化算法在实际系统中的部署过程，还提供了相关的性能评估数据，例如配送效率的提升比例、成本的节约幅度等，这些量化的结果令人信服。另一个让我印象深刻的案例是关于城市公交线路的动态调整。书中探讨了如何根据实时的人流密度和交通状况，动态地调整公交车的发车频率和行驶路线，以更好地满足市民的出行需求，减少乘客的等待时间。这些案例的呈现方式，让我看到了理论知识如何在现实世界中落地生根，发挥巨大的价值。书中对案例的分析，不仅仅停留在描述层面，还深入剖析了成功因素和面临的挑战，以及未来可能的改进方向。这让我认识到，动态交通信息的车辆路径优化，并非一个单纯的技术问题，而是需要综合考虑多方面因素的复杂系统工程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，采用的是一种深邃的蓝色背景，上面叠加着流动的线条，仿佛是夜晚城市中穿梭的车流，又像是数据流在无声地涌动。我第一眼就被这种极具现代感和科技感的视觉语言所吸引，不禁联想到书中探讨的主题——动态交通信息在车辆路径优化中的应用。作为一名对智能交通系统充满好奇的读者，我一直在寻找能够深入剖析这一前沿领域的研究成果。这本书的标题直接点明了核心，让我对其中可能蕴含的算法、模型以及实际应用场景充满了期待。我猜测，这本书不会仅仅停留在理论层面，而是会结合真实的交通数据，展示如何利用这些动态信息来实时调整车辆的行驶路线，从而达到避开拥堵、节省时间、降低能耗等目标。或许书中还会涉及一些机器学习、人工智能等技术，将它们巧妙地融入到路径规划的解决方案中。例如，如何预测未来的交通状况，如何根据实时的车流量、事故信息、道路施工等因素动态地重新规划最优路径，这些都是我非常感兴趣的方面。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白，也为我进一步深入研究提供了宝贵的参考。我期待着书中能够提供清晰的逻辑框架，逐步引导我理解复杂的概念，并且能够有丰富的案例分析，让我能够更直观地感受到理论的实践价值。总而言之，这本书的标题就已经成功地勾起了我的阅读兴趣，让我迫不及待地想翻开它，一探究竟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，呈现出一种难得的平衡感，既有学术研究的严谨性，又不乏通俗易懂的解释。我注意到，作者在介绍一些比较深奥的数学模型和算法时，并没有直接抛出复杂的公式，而是先从直观的例子入手，逐步引导读者理解其背后的逻辑。例如，在解释如何构建路网的动态成本函数时，书中先用一个简单的城市地图为例，说明不同路段在不同时间段内的通行能力差异，然后再引入数学模型来量化这种差异。这种循序渐进的讲解方式，大大降低了阅读的门槛，让我能够更轻松地掌握那些看似复杂的概念。同时，书中也保留了必要的学术术语和严谨的数学表述，保证了内容的专业性和准确性。对于我这样一名希望深入学习相关知识的读者来说，这种“浅入深出”的写作风格，无疑是极大的福音。我甚至觉得，即使是初学者，只要认真阅读，也能够从中受益匪浅。书中对于一些关键概念的定义和解释，也非常清晰，避免了歧义，让我对书中内容的理解更加到位。总的来说，这本书在语言风格方面，做得非常出色，既保证了内容的学术价值，又兼顾了读者的阅读体验，是一本值得推荐的优秀学术著作。

评分☆☆☆☆☆

当我翻到关于路径优化模型的部分，立刻被书中提出的几种不同算法深深吸引。我看到，作者不仅介绍了传统的Dijkstra算法、A算法等在静态环境下的应用，更重要的是，他着重阐述了如何将这些算法进行改进，以适应动态变化的交通环境。例如，书中详细讲解了一种基于时间依赖性成本函数的动态A算法，这种算法能够实时地根据路段的预测拥堵情况来动态调整边的权重，从而找到在当前时间段内最优的路径。我印象深刻的是，书中通过大量的图示和伪代码，清晰地展示了算法的执行流程和关键步骤，即使是对算法不太熟悉的读者，也能相对容易地理解其核心思想。此外，书中还介绍了一些基于强化学习的路径优化方法，通过让车辆在模拟环境中不断学习和探索，来发现更有效的路径策略。这种结合了机器学习的思路，为解决复杂的动态交通问题提供了新的视角。我特别关注的是，书中对不同算法的优缺点进行了详细的比较分析，并给出了在不同场景下的适用性建议。这对于读者选择最适合自己需求的算法，具有重要的指导意义。总而言之，这本书在路径优化模型方面的内容，既有理论的深度，又有实践的指导性，让我对如何构建高效的动态路径规划系统有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择，给我留下了一种严谨而又不失流畅的印象。我注意到，书页的纸质相当不错，触感温润，字迹清晰，即使长时间阅读也不会感到疲劳。我翻阅的章节，主要聚焦于动态交通信息采集的几种主流技术。书中详细介绍了各种传感器的原理和应用，例如地磁传感器、雷达、摄像头等，以及它们在实时监测车流量、车速、占有率等关键交通参数方面的作用。我尤其对其中关于基于图像识别的车流量统计部分感到惊叹。书中不仅阐述了其技术原理，还深入探讨了不同天气条件、光照变化以及车辆类型对识别准确率的影响，并提出了一系列改进算法的思路。此外，书中还介绍了大数据分析在交通信息提取中的关键作用，例如如何从海量的GPS数据、手机信令数据中挖掘出有价值的交通规律，以及如何通过这些数据来预测交通拥堵的可能性。我了解到，这些动态交通信息的准确性和及时性，直接关系到后续路径优化的效果。书中对于数据预处理、噪声过滤等环节的处理方式，也进行了详细的说明，这对于保证模型的鲁棒性和可靠性非常重要。总的来说，这本书在信息采集方面的内容，展现出了作者扎实的理论功底和丰富的实践经验，为后续的路径优化算法打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

随着阅读的深入，我越发感觉到这本书的价值所在，它不仅仅是一本技术手册，更像是一份对未来智慧交通的蓝图描绘。书中对于动态交通信息在提升城市交通运行效率、缓解交通拥堵、减少环境污染等方面的积极作用，进行了详尽的论述。我看到，作者并没有回避现实世界中存在的各种挑战，例如交通系统的复杂性、数据的获取成本、算法的计算复杂度等，反而积极地思考和探讨解决方案。书中对未来发展趋势的预测，也让我耳目一新，例如，物联网、5G通信、边缘计算等新兴技术，如何进一步赋能动态交通信息和车辆路径优化。我甚至可以想象，在不久的将来，通过这本书中所描述的技术，我们的城市交通将会变得更加智能、高效和人性化。书中还探讨了路径优化在不同应用场景下的伦理和社会影响，例如，如何公平地分配交通资源，如何保障用户的隐私等，这些思考让我觉得这本书具有更深远的意义。总而言之，这本书不仅仅是一份技术指南，更是一份关于智慧交通未来的展望，它激发了我对这个领域更深层次的探索热情。

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