Notice bibliographique
Résumé
Dynamic path optimization is an important part of intelligent transportation systems (ITSs). Aiming at the shortcomings of the current dynamic path optimization method, the improved ant colony algorithm was used to optimize the dynamic path. Through the actual investigation and analysis, the influencing factors of the multiobjective planning model were determined. The ant colony algorithm was improved by using the analytic hierarchy process (AHP) to transform path length, travel time, and traffic flow into the comprehensive weight-influencing factor. Meanwhile, directional guidance and dynamic optimization were introduced to the improved ant colony algorithm. In the simulated road network, the length of the optimal path obtained by the improved ant colony algorithm in the simulation road network is 3.015, which is longer than the length of the optimal path obtained by the basic ant colony algorithm (2.902). The travel time of the optimal path obtained by the improved ant colony algorithm (376 s) is significantly shorter than that of the basic ant colony algorithm (416.3 s). The number of iterations of the improved ant colony algorithm (45) is less than that of the basic ant colony algorithm (58). In the instance network, the number of iterations of the improved ant colony algorithm (18) is less than that of the basic ant colony algorithm (26). The travel time of the optimal path obtained by the improved ant colony algorithm (377.1 s) is significantly shorter than that of the basic ant colony algorithm (426 s) and the spatial shortest distance algorithm (424 s). Compared with the basic ant colony algorithm and the spatial shortest distance algorithm, the results of the optimal path obtained by the improved ant colony algorithm were more accurate, and the effectiveness of the improved ant colony algorithm was verified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».