针对航站楼多楼层的室内导航和多目标的路径优化问题,提出一种基于改进遗传算法的航站楼内交通换乘导航路径规划方法:依据航站楼内的空间特征和环境变化建立以路径为权值和以人流密度为权值的双路网,并权衡路径的距离成本、客流拥挤度...针对航站楼多楼层的室内导航和多目标的路径优化问题,提出一种基于改进遗传算法的航站楼内交通换乘导航路径规划方法:依据航站楼内的空间特征和环境变化建立以路径为权值和以人流密度为权值的双路网,并权衡路径的距离成本、客流拥挤度和时间成本3种因素,建立了航站楼内的多目标路径优化模型.最后使用融合广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)的遗传算法在本文构建的多层路网中实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.研究结果表明,使用融合BFS的遗传算法在本文构建的多层路网中可实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.展开更多
文摘针对航站楼多楼层的室内导航和多目标的路径优化问题,提出一种基于改进遗传算法的航站楼内交通换乘导航路径规划方法:依据航站楼内的空间特征和环境变化建立以路径为权值和以人流密度为权值的双路网,并权衡路径的距离成本、客流拥挤度和时间成本3种因素,建立了航站楼内的多目标路径优化模型.最后使用融合广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)的遗传算法在本文构建的多层路网中实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.研究结果表明,使用融合BFS的遗传算法在本文构建的多层路网中可实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.
