基于改进遗传算法的多目标城市交通路径选择系统建模与仿真

摘要

传统路径最优算法把路径最短作为目标,不考虑交通拥堵,红绿灯等待等实时路况,这种算法存在着它的局限性.为了满足不同人群的不同出行需求,提出一种城市交通路径选择模型,并用改进的遗传算法仿真实现.首先通过城市交通现有系统,采集城市交通路况数据,并通过路径选择系统对路网数据进行预处理,得到各路段实时加权长度值,然后通过遗传算法进行寻优解,为了提高搜索效率,提出了一种以路段为单位进行基因交叉与基因重组的方法对遗传算法加以改进,大大提高了遗传算法路径搜索时间,并在Matlab平台上仿真实现.仿真结果表明,用改进遗传算法进行城市交通路径选择,可以减少路径搜索的时间,提高搜索效率.