基于城市兴趣点的连续路径诱导方法

发布时间：2018-05-08 19:19

  本文选题：交通运输系统工程 + 城市兴趣点信息　； 参考：《吉林大学学报(工学版)》2014年03期

【摘要】：针对现有路径诱导算法无法实现多点连续搜索的不足,提出了一种可以满足出行者一次出行中访问多个兴趣点(Point of interest,POI)的ASSA算法(A*-based sequenced search algorithm)。ASSA算法优化了路网搜索结构,大幅地减少了数据访问量,并通过兴趣点近邻区域的时空关联推理,得到最优出行路径。并基于城市POI兴趣点信息,对兴趣点数据进行了分类划分,设计了多规则下的兴趣点访问机制,并对其进行了试验验证。结果表明:相比于NS最近邻算法,提出的ASSA算法可以提高计算性能16%以上,并避免了非最优路径的出现,可以有效地满足出行者不同规则下的兴趣点访问需求。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing path guidance algorithms can not realize continuous multi-point search, this paper presents a new ASSA algorithm, which can meet the needs of multiple points of interest in a single trip, and optimizes the structure of road network search. The data access is greatly reduced and the optimal travel path is obtained by spatio-temporal association reasoning in the nearest neighbor region of the point of interest. Based on the information of urban POI interest points, the data of interest points are classified and partitioned, and the access mechanism of interest points under multiple rules is designed and verified by experiments. The results show that compared with NS nearest neighbor algorithm, the proposed ASSA algorithm can improve the computational performance by more than 16%, avoid the appearance of non-optimal path, and can effectively meet the demand of point of interest access under different rules for travelers.
【作者单位】： 吉林大学交通学院;吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室;
【基金】：“863”国家高技术研究发展计划项目(2012AA112307)
【分类号】：U495

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1862710