论文研究神经网络和遗传算法在动态路径诱导中的应用.pdf

针对智能交通路径诱导目前存在的实时性差和求解效率低的问题，提出了将神经网络与遗传算法结合的动态路径诱导方法，研究了基于神经网络的交通信息实时预测方法，构造了具有时变性的路阻矩阵，解决了传统静态路阻存在时变性差等的局限性问题；探讨了基于遗传算法的最优路径求解问题，提出了适用于路径优化的编码方式、适应度函数和遗传操作算子，解决了求解效率和求解质量的平衡问题。仿真实验表明，该方法满足路径诱导的准确性、实时性和快速性要求。