摘要：为缓解道路压力,实现高效的车辆导航系统,本文以CAS理论为基础,在SWARM平台上建立了基于多主体的动态路径优化模拟系统.我们使用自底向上的建模方法进行模拟:将交通系统中的主要元素作为具有适应性的主体,利用"元胞自动机"模拟动态交通流;并将遗传算法引入该模拟系统,根据实时路况信息,周期性地对车辆进行自适应的动态优化分配.通过主体自适应的学习,交通系统在宏观方面涌现出一定的动态特征和规律.进而,我们比较和分析了Dijkstra算法以及本文提出的基于主体的动态路径优化方法.实验结果显示,动态路径优化方法能够更好地实时预测交通系统状况,引导车辆在更优线路上行驶,从而提高路网整体的车辆通行能力,减少交通拥塞.
