交通网络认知空间中路径寻找方法研究
摘要
城市交通从本质上说,是一种人文活动在空间上的体现.所以,我们必须研究人们如何理解、认识交通网络空间并且通过什么样的方法在该空间中找到一条符合自身需要的最优路径.人类自身在大尺度场景空间和网络空间中的路径寻找,通常通过意象和认知地图来获取空间知识并处理这些空间信息,但人自身处理空间信息的能力又有限,特别是处在复杂且庞大的交通网络中,需要借助其他的工具,比如地图或者车辆导航系统.所以智能车辆导航系统的路径规划应更接近人脑解决空间决策问题所使用的方法和策略.论文通过认知实验结果分析,评价了人们对路径选择各标准的感知及偏好程度,并由此获得人们在路径寻找中积累的各种经验、知识和策略.同时,在此基础上,设计了既符合道路网络空间特征,又符合人类解决问题的思维和方式的算法,且结果解既有算法上的相对精确性,同时还能保证满足出行者的偏好.最后通过实例研究,充分验证了本文的理论和方法,并且取得了很好的效果,为车辆导航的路径规划方法提供了一种人性化的模式。