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文档简介

交通最优路径模拟实验目的通过模拟实验，针对不同的交通模型，找出与最优算法最接近的算法大纲交通模型算法实现结果分析交通模型的定义G：整个交通图是一个网格阵列V：每个点表示一个交叉路口E：每条边表示道路L(E,t)：表示车在时间点t，行驶完道路E（从道路的起点到终点）需要发费的时间L(E,0)：初始值，在一个确定区间中随机产生交通模型的分类以下是自定义的4种不同的交通模型：不变模型L(E,t)不随t的变化而变化，恒等于L(E,0)全随机模型L(E,t)随t的变化而变化，以初始值L(E,0)为基准值，上下随机波动1相关随机模型L(E,t)与L(E,t-1)相关，以L(E,t-1)为基准值，上下随机波动4相关随机模型L(E,t)与L(E,t-1),L(E,t-2),L(E,t-3),L(E,t-4)相关，以L(E,t-1),L(E,t-2),L(E,t-3),L(E,t-4)的平均值为基准值，上下随机波动历史数据模型现实的L(E,t)与历史的L(E,t)相关，表现为现实的L(E,t)是历史的L(

E,t)的上下小幅波动算法的分类ShortPath：最短路径算法。每条道路Ei都按照L(Ei,0)计算PartOptimal：局部最优算法。按照L(E,t)进行路径的扩展。Part4Optimal：局部最优算法。按照0.4*L(E,t)+0.3*L(E,t-1)+0.2*L(E,t-2)+0.1*L(E,t-3)进行路径扩展。PreOptimal：通过历史数据找到一个最优解。把这个最优解应用到最新数据中。Optimal：通过动态规划的方法找到最优解。理想情况。在不同的交通模型，不同算法1000次迭代后的结果不变模型全随机模型1相关随机模型4相关随机模型ShortPath4900050526604734593453562PartOptimal4900050495573654210149399Part4Optimal4900050339574644181552208PreOptimal52785Optimal4900044117471443540040900在不同的交通模型，不同算法1000次迭代后的结果不变模型全随机模型1相关随机模型4相关随机模型历史记录模型ShortPath11.1452731.282731.2975711.309584PartOptimal11.144571.2168041.1892941.2078Part4Optimal11.1410341.2189041.1812151.276479PreOptimal1.290587Optimal11111在不同的交通模型，不同算法1000次迭代后的结果结果分析PartOptimal算法表现最为稳定，与最优值在114%到121%之间波动针对不同的交通模型，不同的算法有不同的表现。例如Part4Optimal算法在

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