在动态和随机交通网络期待的最短路径（译文附英文原文或原文出处）[外文翻译].rar

在动态和随机交通网络期待的最短路径
EXPECTED SHORTEST PATHS IN DYNAMIC AND STOCHASTIC TRAFFIC NETWORKS
摘要
动态和随机最短路径问题（DSSPP）的定义是在连接旅行时间模拟为随机过程连续时间的交通网络中寻找预期最短路径。本文的目的是研究问题的性质，并确定一个能够用提供资料来解决DSSPP的技术，并在网络与智能交通系统（ITS）得到应用。本文首先对这些网络提出了一整套一个特定的路径的旅行时间在动态和随机链接旅行时间中均值、方差的关系。基于这些关系，它表明该DSSPP是复杂运算和传统的最短路径算法不能保证最佳的解决方案。启发式演算法是基于K最短路径算法来建议，以解决这个问题。最后，解决质量和效率计算之间的转换，提出的方案算法是基于现实的网络来自Edmonton ，Alberta。

关键词：最短路径问题，动态和随机网络，K-最短路径问题，智能交通系统，路径引导系统

1 内容介绍
在近年来最短路径问题在交通运输工程中的应用又被重新掀起热潮。这是直接归因于近期智能交通系统（ITS）的发展，尤其是对外地使用中的车辆进行路线引导（RGS）。中央任何型RGS则是用来计算从原产地到目的地最优路线。对于大多数型RGS目前正在开发的是明确一个始发地和目的地之间最低预计行车时间的最优路径之间。这个最优路径计算普遍应用Dijkstra式在确定路段行程时最短路径算法（Dijkstra 1959年）。这种类型的不利之处是确定性计算，它使得最短路径问题在确定条件下可以在事实上产生分最优解。
反过来说，当双方的性质是动态和随机的路段行程时，很明显，最佳的最短路径算法就成为高成本的无效和/或不切实际的内部使用的一个应用。本文的目的是考察预期的最短路径在交通网络中的问题，在随机性质的路段行程中模拟确定，并发展一种算法，可以提供更好的解决方案，在没有明显增加投入的情况下以计算整体时间。