动态不确定环境下多目标路径规划方法

提出一种在动态不确定环境下求解多目标问题时快速调整移动路径的方法.首先提出采用逆向多目标启发式搜索进行全局规划,求解问题的最优路径集合;然后提出动态多目标路径规划方法,先根据当前观测进行全局规划,在移动过程中探测到不一致的环境信息时,通过对先前搜索中部分信息的重用,在全局规划的基础上进行增量重规划,调整当前状态与目标状态之间的移动路径.研究结果表明:采用增量重规划的求解方法通过搜索信息的重用提高求解效率,能够有效地处理动态不确定环境下的多目标路径规划问题.

BDD数据建模的路径规划算法

针对道路交通状态高动态性和不确定性的路径规划问题,提出一种基于BDD建模的启发式初始路径规划、增量重规划算法与A*搜索算法.首先利用基于BDD的启发式搜索进行全局规划,求解路网中车辆的最优路径集.基于BDD的启发式搜索利用BDD这一紧凑的数据结构来表示迁移状态空间,又通过启发信息进一步压缩搜索空间的大小;当路网信息发生变化时,按不同拥堵状况分类进行BDD迁移关系的修改,并进行增量重规划,重新获得当前状态至目标状态的最优路径集.仿真实验结果表明:基于BDD的启发式搜索和增量重规划,在求解路网信息动态不确定性下的车辆路径规划问题上具有高效性和实用性,避免了交通路网长时间陷入拥堵状态.