基于Storm的城市智能交通规划方法

为了缓解城市交通拥堵,提高城市道路利用率,增强路径规划的实时性,提出基于Storm的城市智能交通规划方法。该方法在Storm框架的基础上,设计了城市实时动态路径规划模型(UR-MODE),将用户选择的静态目标和实时路况的动态目标相结合,实现城市交通路径的智能规划;针对城市交通数据实时性较强的特点,利用用户偏好值动态选择最优粒子,并结合自适应惯性权重策略和小规模扰动策略,提出改进的自适应粒子群优化(adaptive partner-particle swarm optimization,APPSO)算法,保证模型的高效求解;结合开源实时处理系统Storm,实现了海量实时交通数据处理。仿真实验结果表明,相较于现有路径规划算法,本文方法收敛速度更快、稳定性更强,能减少17%的车辆平均行驶时间,道路资源利用率平均提高58%,大大缓解了城市交通拥堵问题。