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在動態(tài)和隨機交通網(wǎng)絡(luò)期待的最短路徑
EXPECTED SHORTEST PATHS IN DYNAMIC AND STOCHASTIC TRAFFIC NETWORKS

摘要
動態(tài)和隨機最短路徑問題（DSSPP）的定義是在連接旅行時間模擬為隨機過程連續(xù)時間的交通網(wǎng)絡(luò)中尋找預(yù)期最短路徑。本文的目的是研究問題的性質(zhì)，并確定一個能夠用提供資料來解決DSSPP的技術(shù)，并在網(wǎng)絡(luò)與智能交通系統(tǒng)（ITS）得到應(yīng)用。本文首先對這些網(wǎng)絡(luò)提出了一整套一個特定的路徑的旅行時間在動態(tài)和隨機鏈接旅行時間中均值、方差的關(guān)系。基于這些關(guān)系，它表明該DSSPP是復(fù)雜運算和傳統(tǒng)的最短路徑算法不能保證最佳的解決方案。啟發(fā)式演算法是基于K最短路徑算法來建議，以解決這個問題。最后，解決質(zhì)量和效率計算之間的轉(zhuǎn)換，提出的方案算法是基于現(xiàn)實的網(wǎng)絡(luò)來自Edmonton ，Alberta。

關(guān)鍵詞：最短路徑問題，動態(tài)和隨機網(wǎng)絡(luò)，K-最短路徑問題，智能交通系統(tǒng)，路徑引導(dǎo)系統(tǒng)