《软件学报杂志》发表论文赏析
作者:严丽平,胡文斌,王欢,邱振宇,杜博
单位:严丽平,武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 430072;华东交通大学 软件学院, 江西 南昌 33001311,胡文斌,武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007202,王欢,武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007203,邱振宇,武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007204,杜博,武汉大学 计算机学院, 湖北 武汉 43007205
摘要:为了缓解城市交通拥堵问题,如何充分利用现有的道路资源进行有效的路线导航,一直是学者们关心的热点问题.现有的研究方法包括:优化交通灯信号周期以增大交通流量;对个别车辆的行驶路线进行优化;利用历史交通数据或者通过路网中心和车辆之间的主从式博弈进行路径导航等.然而,这些研究并没有考虑到微观行驶车辆的个性化交通需求以及多车辆彼此之间的路线选择冲突,对于城市路网中交通状况的动态不确定性也没有充分考虑.基于以上问题,提出了城市交通路网动态实时多路口路径选择模型DR2SM(dynamic and real-time route selection model in urban traffic networks),结合车辆对前方可选路线的偏好以及可选路线的实时交通状况,并利用自适应学习算法SALA(self-adaptive learning algorithm)进行博弈,以使得各行驶车辆的动态路线选择策略达到Nash均衡.
关键词:城市交通;动态路线选择;拥堵;博弈;Nash均衡
基金资助:国家自然科学基金(61572369,61471274,70901060);湖北省自然科学基金(2011CDB461,2014CFB193,2015CFB423);软件工程国家重点实验室开放式基金(SKLSE2010-08-15);武汉市青年晨光计划(2011-50431101);武汉市重大科技计划(2015010101010023);江西省青年科学基金(20151BAB217017)