基於動態交通信息的車輛路徑優化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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段徵宇 著

圖書標籤:

• 車輛路徑問題
• 動態交通信息
• 優化算法
• 智能交通
• 路徑規劃
• 運籌學
• 物流管理
• 大數據分析
• 機器學習
• 實時交通

齣版社： 同濟大學齣版社

ISBN：9787560857978

版次：1

商品編碼：11693411

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：280

字數：455000

正文語種：中文

內容簡介

　　城市交通負荷的不斷增加，帶來瞭路網交通狀態的時變性和隨機性，如何利用交通狀態信息進行車輛路徑優化是交通管理者和使用者關心的熱點問題。
　　《基於動態交通信息的車輛路徑優化》從路網交通狀態分析人手，論述瞭時變、隨機時變路網環境下的最優路徑問題和物流配送車輛路徑優化問題的建模和優化算法，通過測試算例和實際算例分析瞭算法的性能和有效性，並討論瞭該方法在路網連通性分析等方麵的應用。
　　《基於動態交通信息的車輛路徑優化》適用於各大專院校交通工程領域在校本科生和研究生以及專業技術從業人員。

內頁插圖

目錄

序
前言

第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意義
1.3 研究內容
1.4 章節安排
參考文獻

第2章 國內外相關研究綜述
2.1 最短路徑問題
2.1.1 最短路徑問題及分類
2.1.2 靜態路網的最短路徑問題
2.2 時變路網的最短路徑問題
2.2 ，1國外的研究現狀
2.2.2 國內的研究現狀
2.3 隨機時變路網的最優路徑問題
2.4 車輛路徑問題
2.4.1 問題的定義及分類
2.4.2 問題建模
2.4.3 優化算法
2.4.4 基準算例
2.5 時變路網的車輛路徑問題
2.5.1 問題特點
2.5.2 國外的研究現狀
2.5.3 國內的研究現狀
2.6 隨機時變路網的車輛路徑問題
參考文獻

第3章 路網交通狀態及路徑行程時間分析
3.1 路網交通狀態的可預測性
3.1.1 交通狀態可重現性的度量
3.1.2 上海內環高架路數據分析
3.1.3 交通狀態的可預測性
3.2 路徑行程時間的概率分布特徵
3.2.1 路徑行程時間的概率分布
3.2.2 上海高架路數據分析
3.3 路徑行程時間的可靠性
3.3.1 基於統計指標的行程時間可靠性分析
3.3.2 路徑行程時間的時間序列特徵
3.3.3 路徑行程時間的結構變點分析
3.3.4 基於ARCH模型簇的行程時間可靠性分析
3.4 本章小結
參考文獻

第4章 隨機時變路網建模與標定
4.1 隨機時變路網的錶示
4.1.1 時變路網
4.1.2 隨機時變路網
4.2 隨機時變路網的標定
4.2.1 時變路網
4.2.2 隨機時變路網
4.3 時變路網的路段時間依賴函數擬閤
4.3.1 擬閤算法
4.3.2 時間分段數
4.3.3 擬閤算法的比較
4.4 本章小結
參考文獻

第5章 時變路網的最優路徑問題及算法
5.1 時變路網的最優路徑問題建模
5.1.1 時變路網的定義
5.1.2 時變路網的最優路徑問題建模
5.2 時變路網的最優路徑算法
5.2.1 改進Dijkstra算法
5.2.2 基於歐氏距離的A*算法
5.2.3 改進A*算法
5.2.4 ALT算法
5.2.5 全時段最優路徑求解
5.2.6 算法的優化策略
5.3 實際路網測試算例
……

第6章 隨機時變路網的最優路徑問題
第7章 時變路網的車輛路徑問題及構造算法
第8章 時變路網的車輛路徑問題的亞啓發式算法
第9章 隨機時變路網的車輛路徑問題
第10章 路網的連通性分析

附錄

前言/序言

《智能交通係統中的協同感知與決策》 本書深入探討瞭當前智能交通係統（ITS）麵臨的核心挑戰，並聚焦於如何通過增強車輛間的協同感知能力，進而提升其在復雜動態環境下的決策效能。書中詳細剖析瞭傳感器融閤、環境建模、目標跟蹤等關鍵技術在協同感知中的應用，旨在構建一個更全麵、更準確的交通環境認知模型。 第一部分：協同感知技術 本部分將詳細介紹車輛協同感知的基礎理論與關鍵技術。 傳感器融閤算法：我們將深入研究不同類型傳感器（如攝像頭、雷達、激光雷達、GPS、IMU等）數據的融閤方法。這包括基於濾波的方法（如卡爾曼濾波、粒子濾波及其變種）在時空數據對齊、噪聲抑製和不確定性量化中的應用。同時，也會探討基於深度學習的傳感器融閤方法，例如利用捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）來提取多模態特徵並進行端到端融閤，以實現更魯棒的環境感知。 環境建模與理解：在感知的基礎上，本書將闡述如何構建動態、高精度的交通環境模型。這包括對靜態環境（如道路幾何、車道綫、交通標誌）和動態目標（如其他車輛、行人、自行車）的建模。我們將介紹基於占用柵格地圖、點雲地圖以及語義地圖等多種錶示方式，並討論如何實時更新和維護這些模型。特彆地，會關注如何從海量傳感器數據中提取有意義的環境語義信息，例如識彆交通參與者的意圖、預測其行為軌跡。 目標跟蹤與軌跡預測：本書將詳細介紹多目標跟蹤（MOT）算法，涵蓋單假設跟蹤（SHT）和多假設跟蹤（MHT）的原理，以及最近基於深度學習的MOT方法。重點將放在如何利用協同感知信息來提升跟蹤的魯棒性，尤其是在遮擋、雜波和目標密集等復雜場景下。此外，還會深入探討軌跡預測模型，從經典的基於運動學模型的方法，到基於機器學習和深度學習的預測方法，例如利用長短期記憶網絡（LSTM）和Transformer模型來捕捉交通參與者的長期運動規律和交互行為。 第二部分：協同決策與控製 本部分將聚焦於如何在感知的基礎上，實現車輛的協同決策與控製，以優化交通流和提升安全性。 協同路徑規劃與行為決策：本書將探討如何利用協同感知信息進行更優的路徑規劃和行為決策。這包括多車協同的編隊行駛（Platooning）中的相對定位、協同跟馳和變道策略。我們將分析基於博弈論的協同決策方法，以及如何設計奬勵函數來驅動車輛做齣有利於整體交通效率和安全的決策。同時，會介紹基於強化學習的協同決策框架，讓車輛能夠通過與環境和其他智能體的交互來學習最優策略。 通信與信息交互協議：實現協同感知和決策離不開有效的通信。本部分將深入研究車聯網（V2X）通信技術，包括其在車輛與車輛（V2V）、車輛與基礎設施（V2I）、車輛與網絡（V2N）等方麵的應用。我們將詳細介紹相關的通信協議標準（如DSRC、C-V2X），並討論如何設計高效、低延遲的信息交互機製，以確保感知和決策信息的實時共享。這包括數據壓縮、信息編碼以及網絡拓撲管理等問題。 安全性與隱私保護：在協同智能交通係統中，安全性和隱私保護至關重要。本書將分析潛在的安全威脅，如數據篡改、拒絕服務攻擊等，並提齣相應的防禦策略。同時，會探討如何平衡信息共享與用戶隱私，例如采用差分隱私、聯邦學習等技術來保護敏感數據。 第三部分：係統集成與未來展望 本部分將討論智能交通係統的集成挑戰，並展望未來的發展方嚮。 係統集成與仿真測試：我們將分析不同模塊（感知、決策、通信、控製）的集成挑戰，以及如何通過仿真平颱（如CARLA、SUMO）進行係統驗證和性能評估。重點會放在如何構建逼真、可擴展的仿真環境，以模擬真實世界的復雜交通場景。 麵嚮復雜交通場景的挑戰：本書將進一步探討在極端天氣、緊急事件、突發交通擁堵等復雜場景下，協同感知與決策所麵臨的挑戰，並提齣相應的解決方案。 前沿研究與未來發展：最後，我們將梳理當前智能交通領域的最新研究進展，包括對人工智能、邊緣計算、區塊鏈等新興技術在ITS中的應用進行展望，並探討未來智能交通係統的發展趨勢，例如城市級交通管理、自動駕駛的普及以及人車協同的智能化齣行模式。 本書旨在為研究人員、工程師以及對智能交通係統感興趣的讀者提供一個全麵而深入的參考。通過對協同感知與決策技術的深入剖析，期望能為構建更安全、高效、智能的未來交通係統貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

在深入探討書中內容的過程中，我越來越體會到作者的細緻和周全。對於任何一個技術細節，作者都力求做到解釋清楚、分析透徹。例如，在介紹如何處理不完整或有噪聲的交通數據時，書中不僅列舉瞭多種數據清洗和插補的方法，還詳細分析瞭各種方法的適用條件和潛在的局限性。我尤其對書中關於“異常值檢測”的章節印象深刻，作者列舉瞭多種算法，並詳細說明瞭它們在交通數據異常值識彆中的優劣，這對於保證後續路徑優化算法的可靠性至關重要。此外，書中還對不同類型車輛的路徑優化需求進行瞭細緻的區分，比如，對於貨運車輛，可能更側重於路綫的時效性和成本效益；而對於私傢車，則可能更關注舒適性和避開擁堵。書中針對這些不同的需求，提齣瞭相應的優化策略和模型，展現瞭作者對實際應用場景的深刻理解。我注意到，書中對每一個模型的參數設置和調優過程，都進行瞭詳細的描述，並提供瞭相關的實驗數據作為支撐。這種嚴謹的科研態度，讓我對書中的內容充滿瞭信任。總而言之，這本書在技術細節的處理上，做到瞭精益求精，為讀者提供瞭一份全麵而深入的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，采用的是一種深邃的藍色背景，上麵疊加著流動的綫條，仿佛是夜晚城市中穿梭的車流，又像是數據流在無聲地湧動。我第一眼就被這種極具現代感和科技感的視覺語言所吸引，不禁聯想到書中探討的主題——動態交通信息在車輛路徑優化中的應用。作為一名對智能交通係統充滿好奇的讀者，我一直在尋找能夠深入剖析這一前沿領域的研究成果。這本書的標題直接點明瞭核心，讓我對其中可能蘊含的算法、模型以及實際應用場景充滿瞭期待。我猜測，這本書不會僅僅停留在理論層麵，而是會結閤真實的交通數據，展示如何利用這些動態信息來實時調整車輛的行駛路綫，從而達到避開擁堵、節省時間、降低能耗等目標。或許書中還會涉及一些機器學習、人工智能等技術，將它們巧妙地融入到路徑規劃的解決方案中。例如，如何預測未來的交通狀況，如何根據實時的車流量、事故信息、道路施工等因素動態地重新規劃最優路徑，這些都是我非常感興趣的方麵。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的知識空白，也為我進一步深入研究提供瞭寶貴的參考。我期待著書中能夠提供清晰的邏輯框架，逐步引導我理解復雜的概念，並且能夠有豐富的案例分析，讓我能夠更直觀地感受到理論的實踐價值。總而言之，這本書的標題就已經成功地勾起瞭我的閱讀興趣，讓我迫不及待地想翻開它，一探究竟。

評分☆☆☆☆☆

隨著閱讀的深入，我越發感覺到這本書的價值所在，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一份對未來智慧交通的藍圖描繪。書中對於動態交通信息在提升城市交通運行效率、緩解交通擁堵、減少環境汙染等方麵的積極作用，進行瞭詳盡的論述。我看到，作者並沒有迴避現實世界中存在的各種挑戰，例如交通係統的復雜性、數據的獲取成本、算法的計算復雜度等，反而積極地思考和探討解決方案。書中對未來發展趨勢的預測，也讓我耳目一新，例如，物聯網、5G通信、邊緣計算等新興技術，如何進一步賦能動態交通信息和車輛路徑優化。我甚至可以想象，在不久的將來，通過這本書中所描述的技術，我們的城市交通將會變得更加智能、高效和人性化。書中還探討瞭路徑優化在不同應用場景下的倫理和社會影響，例如，如何公平地分配交通資源，如何保障用戶的隱私等，這些思考讓我覺得這本書具有更深遠的意義。總而言之，這本書不僅僅是一份技術指南，更是一份關於智慧交通未來的展望，它激發瞭我對這個領域更深層次的探索熱情。

評分☆☆☆☆☆

當我翻到關於路徑優化模型的部分，立刻被書中提齣的幾種不同算法深深吸引。我看到，作者不僅介紹瞭傳統的Dijkstra算法、A算法等在靜態環境下的應用，更重要的是，他著重闡述瞭如何將這些算法進行改進，以適應動態變化的交通環境。例如，書中詳細講解瞭一種基於時間依賴性成本函數的動態A算法，這種算法能夠實時地根據路段的預測擁堵情況來動態調整邊的權重，從而找到在當前時間段內最優的路徑。我印象深刻的是，書中通過大量的圖示和僞代碼，清晰地展示瞭算法的執行流程和關鍵步驟，即使是對算法不太熟悉的讀者，也能相對容易地理解其核心思想。此外，書中還介紹瞭一些基於強化學習的路徑優化方法，通過讓車輛在模擬環境中不斷學習和探索，來發現更有效的路徑策略。這種結閤瞭機器學習的思路，為解決復雜的動態交通問題提供瞭新的視角。我特彆關注的是，書中對不同算法的優缺點進行瞭詳細的比較分析，並給齣瞭在不同場景下的適用性建議。這對於讀者選擇最適閤自己需求的算法，具有重要的指導意義。總而言之，這本書在路徑優化模型方麵的內容，既有理論的深度，又有實踐的指導性，讓我對如何構建高效的動態路徑規劃係統有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和字體選擇，給我留下瞭一種嚴謹而又不失流暢的印象。我注意到，書頁的紙質相當不錯，觸感溫潤，字跡清晰，即使長時間閱讀也不會感到疲勞。我翻閱的章節，主要聚焦於動態交通信息采集的幾種主流技術。書中詳細介紹瞭各種傳感器的原理和應用，例如地磁傳感器、雷達、攝像頭等，以及它們在實時監測車流量、車速、占有率等關鍵交通參數方麵的作用。我尤其對其中關於基於圖像識彆的車流量統計部分感到驚嘆。書中不僅闡述瞭其技術原理，還深入探討瞭不同天氣條件、光照變化以及車輛類型對識彆準確率的影響，並提齣瞭一係列改進算法的思路。此外，書中還介紹瞭大數據分析在交通信息提取中的關鍵作用，例如如何從海量的GPS數據、手機信令數據中挖掘齣有價值的交通規律，以及如何通過這些數據來預測交通擁堵的可能性。我瞭解到，這些動態交通信息的準確性和及時性，直接關係到後續路徑優化的效果。書中對於數據預處理、噪聲過濾等環節的處理方式，也進行瞭詳細的說明，這對於保證模型的魯棒性和可靠性非常重要。總的來說，這本書在信息采集方麵的內容，展現齣瞭作者紮實的理論功底和豐富的實踐經驗，為後續的路徑優化算法打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，呈現齣一種難得的平衡感，既有學術研究的嚴謹性，又不乏通俗易懂的解釋。我注意到，作者在介紹一些比較深奧的數學模型和算法時，並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先從直觀的例子入手，逐步引導讀者理解其背後的邏輯。例如，在解釋如何構建路網的動態成本函數時，書中先用一個簡單的城市地圖為例，說明不同路段在不同時間段內的通行能力差異，然後再引入數學模型來量化這種差異。這種循序漸進的講解方式，大大降低瞭閱讀的門檻，讓我能夠更輕鬆地掌握那些看似復雜的概念。同時，書中也保留瞭必要的學術術語和嚴謹的數學錶述，保證瞭內容的專業性和準確性。對於我這樣一名希望深入學習相關知識的讀者來說，這種“淺入深齣”的寫作風格，無疑是極大的福音。我甚至覺得，即使是初學者，隻要認真閱讀，也能夠從中受益匪淺。書中對於一些關鍵概念的定義和解釋，也非常清晰，避免瞭歧義，讓我對書中內容的理解更加到位。總的來說，這本書在語言風格方麵，做得非常齣色，既保證瞭內容的學術價值，又兼顧瞭讀者的閱讀體驗，是一本值得推薦的優秀學術著作。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀關於實際應用案例的部分，我仿佛置身於繁忙的都市交通網絡之中，親身感受著技術帶來的變革。書中列舉瞭多個不同規模和復雜度的城市交通場景，例如大型物流配送、齣租車調度、公共交通優化等。我尤其關注瞭一個關於電商物流配送的案例，書中詳細描述瞭如何利用動態交通信息來規劃配送路綫，以縮短配送時間、降低燃油成本，並提升客戶滿意度。書中不僅展示瞭路徑優化算法在實際係統中的部署過程，還提供瞭相關的性能評估數據，例如配送效率的提升比例、成本的節約幅度等，這些量化的結果令人信服。另一個讓我印象深刻的案例是關於城市公交綫路的動態調整。書中探討瞭如何根據實時的人流密度和交通狀況，動態地調整公交車的發車頻率和行駛路綫，以更好地滿足市民的齣行需求，減少乘客的等待時間。這些案例的呈現方式，讓我看到瞭理論知識如何在現實世界中落地生根，發揮巨大的價值。書中對案例的分析，不僅僅停留在描述層麵，還深入剖析瞭成功因素和麵臨的挑戰，以及未來可能的改進方嚮。這讓我認識到，動態交通信息的車輛路徑優化，並非一個單純的技術問題，而是需要綜閤考慮多方麵因素的復雜係統工程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節結構，安排得非常閤理，每一部分都像是一個獨立的模塊，又彼此緊密關聯，共同構建瞭一個完整的知識體係。我注意到，從最基礎的交通信息采集，到復雜的路徑優化算法，再到實際的應用案例，整個邏輯流程非常清晰。書中在介紹每一個新的概念或算法時，都會先給齣其背景和意義，然後再逐步深入講解其原理和實現。這種由淺入深、層層遞進的講解方式，讓我能夠很好地理解並吸收書中的知識。我尤其喜歡書中在每個章節的結尾，都會提供一些思考題或者延伸閱讀的建議，這極大地激發瞭我主動學習和深入探索的興趣。我還發現，書中在一些關鍵的技術點上，會引用大量的國內外最新研究成果，這錶明作者的知識是與時俱進的，並且具有很強的學術前瞻性。這本書的附錄部分，也提供瞭很多有價值的參考資料，例如常用的交通數據集、開源工具庫等，這對於讀者進行實際的開發和研究非常有幫助。總而言之，這本書在章節結構和內容組織上，都做得非常齣色，為讀者提供瞭一個係統而完整的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

當我閤上書本，內心充滿瞭對作者的敬意和對這個領域的更深理解。這本書讓我認識到，車輛路徑優化並非一個一成不變的問題，而是一個需要不斷適應和演進的動態過程。通過動態交通信息的引入，我們能夠更精準地把握現實世界的交通狀況，從而做齣更明智的路徑選擇。書中對於各種算法的權衡和選擇，以及在實際部署中可能遇到的挑戰，都進行瞭非常坦誠的探討。我特彆欣賞書中關於“魯棒性”的討論，如何設計齣能夠在各種復雜和不確定環境下依然能夠穩定運行的路徑優化係統，這正是未來智慧交通麵臨的關鍵課題。這本書也讓我意識到，技術的發展離不開跨學科的融閤，例如，交通工程、計算機科學、運籌學、甚至社會學等領域的知識都需要被整閤。我看到瞭書中對於這些融閤的努力，也期待著未來能夠看到更多這樣跨領域的創新成果。總而言之，這本書為我打開瞭一扇通往智慧交通領域的大門，讓我對未來充滿瞭期待和信心。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀的過程中，我時常會陷入沉思，思考書中提齣的觀點和方法。這本書最讓我印象深刻的是，它不僅僅停留在“是什麼”的層麵，而是深入探討瞭“為什麼”和“如何做”。例如，為什麼我們需要動態交通信息？如何有效地采集和利用這些信息？不同的路徑優化算法適用於哪些場景？如何評估一個優化方案的有效性？這些問題在書中都得到瞭詳盡的解答。書中對於“數據驅動”理念的強調，讓我深刻認識到，在未來的交通管理中，數據將扮演越來越重要的角色。我甚至可以想象，通過這本書中所描述的技術，未來的城市交通將不再是“堵”的代名詞，而是高效、順暢、綠色的齣行方式。書中對未來技術發展趨勢的預測，也讓我看到瞭這個領域的巨大潛力和廣闊前景。這本書的齣現，無疑為所有對智能交通係統感興趣的研究者、工程師以及學生，提供瞭一份極其寶貴的參考資料。它不僅能夠幫助我們更好地理解現有技術，更能激發我們對未來交通係統的創新思考。

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