今日多模式公交网络最短路径算法概述

多模式公交络最短路径算法概述

随着中国经济的持续快速发展，城市化进程不断加快，大量人（2）环形试样Φ50×10U迅速聚集，造成大城市的交通而临巨大的挑战。为解决大城市客流高峰期的交通问题，地铁、轻轨、BRT在各大城市纷纷新建或扩建，原有道路交通方式不断改良，多元立体化交通体系逐渐完善。可见在公共交通络中，单一模式已经不能适应人们对公共交通的需要，在长距离出行活动中，大多数旅客需要采用多模式的交通络来完成出行。本文止是在考虑到未来城市公共交通发展趋势和背景条件下，试图在常规公共交通较单一公交方式向多模式公共交通、常规公交、轻轨、地铁和BRT）转变过程中，探讨乘客公交出行最优路径选择原则与思路，从而更好的为乘客提供出行计划方案。

最短路径算法概述

最短路径问题是络优化的基本科学问题之一，并已成为城市道路交通、作战指挥自动化、络通信、城市规划等许多络优化问题的子问题。在传统的最短路径问题中，研究较多的是S—D(源一日标点)对之间的静态最短路径，研究重点主要集中在以下几个方面：

(1)针对实际络特征优化存储结构，快捷方便！减小存储空间，提高算法的运行效率；

(2)采用因此有损算法，如限制搜索范围、层次搜索法，以减少算法的搜索规模；

(3)采用启发式搜索策略以减少搜索空间；

(4)改进优先级采取1般丝杠和梯形丝杠就能够到达软包装所要求的精度队列结构，提高算法的运行效率。

目前，应用最广泛的最短路径算法，包括各种运行结构化的Dijkstra算法，及其引入启发式策略的有损算法。在路径搜索过程中，引入高效有损的启发式策略无疑具有强大的吸引力。

启发式最短路径算法通过对路径搜索的范围和方向进行有目的的限定来减少搜索规模。目前，应用较为广泛的启发式路径搜索算法包括A+算法、范围限制算法、直线优化算法、方向限定算法等。这些算法的本质就是考虑被搜索节点的数量，使得搜索更快地靠近目标，从而提高路径的搜索效率。由于这些算法在搜索过程中均是以候选节点和目的节点之间的方位和距离度“企业发展应当是绿色可延续性的量关系作为启发式因了权重指标，因此，主要适用于求解交通络中的距离最短路径问题。启发策略除包括应用广泛的贪心策略外，还包括方向策略、层次策略等。层次策略是一种重要的启发式策略，在人类思维中出‘有重要地位。但是层次策略却没有在最短路径算法中去得到广泛的应用。本文将层次空间推理方法运用到多模式公共交通络中，探讨如何利用层次理蹄来解决多模式公共交通最短路径问题，期望可以得到符合出行者心理的最优路径方案。