面向智能交通的动态路径规划分析

目的动态路径规划能够根据实时交通状况和用户需求,选择最优路径,文章构建了基于深度Q网络(DQN)算法的动态路径规划模型。方法阐述了智能交通与动态路径规划问题,对传统路径规划算法和深度学习算法进行了对比分析,强调了DQN在动态路径规划中的优势。使用收集的交通数据,进一步构建了基于DQN算法的动态路径规划模型。结果仿真实验结果表明,与传统Dijkstra算法对比,基于DQN算法的动态路径规划设计方案,车辆平均速度提高了13.65%,旅程时间缩短了16.1%,行驶距离增加了7.9%,等待时间减少了7.5%。结论DQN算法在路径规划中能够更好地优化目标车辆的行驶路径。DQN算法能够自主地学习和优化路径规划策略,结合交通状况、道路拥堵情况和其他因素,动态地选择最优路径,以最大程度地提高目标车辆的行驶速度。DQN算法在智能交通中具有优势,能够更好地优化路径规划,提高目标车辆的行驶速度和效率。