Constrained A* Optimum Path Algorithm for Distributed In-vehicle Route Guidance System
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摘要: 针对目前车载导航系统实时动态信息匮乏,而静态信息难以反映拥挤路网通行时间随机性的问题,基于畅通可靠度分析,提出了可用于分布式车载导航系统中的延误风险规避的准动态有约束的A*路线优化算法,从而在没有实时信息的条件下,可进行考虑阻塞可能性最小及通行时间最短双目标的路线寻优.通过路径搜索过程中的启发式加权,并设计反向A*算法改善A*的启发式函数,有效提高了有约束最佳路线搜索的效率,最后给出实例验证了算法的合理性及有效性.
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