作者：彭康华; 杨军; 黄裕锋智能交通交通信息服务动态交通诱导并行蚁群算法车载自组网
摘要：为保障交通安全和提升交通效率,利用了当前条件下IEEE802.11p的VANET(Vehicular adhocnetwork,车载自组网)、相对定位技术、蚁群并行算法动态交通诱导技术,对交通数据进行实时采集与处理。结合模糊理论提出了车载自组网下对人们出行方式有效判断的隶属函数及逻辑推算规则,并通过车载地图规划或驾驶员向车载专用短程无线通信输入,构建当前车载自组网下交通信息服务与动态交通诱导。通过试验得到平均路径长度和最小路径长度收敛曲线,结果对比分析发现改进后的蚁群算法对全局最优解的搜寻效率更高,可靠性得到很大的提升。蚁群算法并行计算试验中,当处理器的数量为4时,收敛值时间花费最少,所采用的蚁群并行算法能大大提高了处理速度和效率。
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