论文部分内容阅读
该文首先回顾了近二十年来,动态交通分配理论从提出至今所取得的主要成就.在深入分析了这些模型的结构和前提之后,该文认为动态交通分配模型无法突破其自身前提假设的局限性,从而无法从根本上解决实时的效能诱导问题.该文突破性进展在于抛弃了原有基于动态交通分配的交通诱导的框框,从实际的问题出发,引入了人工智能概念,提出了一个自学习的智能交通诱导系统,通过借鉴人类求解问题的方法.最后该文在微观交通流仿真系统上实现了该智能交通诱导系统,通过该系统在单一路口和小型路网上的仿真运行,对有诱导和诱导的路网运行状况进行了对比,验证了该智能交通诱导系统的可行性和有效性.