基于改进A*算法的最优路径搜索

最短路径搜索问题是智能交通技术应用中的一个关键问题,而A*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。传统的A*算法未考虑到实际路网中交通灯的影响,求得的最短路径并不一定是行程时间最短。但是路径选取在实际应用中主要追求最优而不是最短,因此传统的A*算法有一定的局限性。为了克服以上问题,通过将交通灯的等待时间引入启发式函数,构造一种新的启发式函数并应用于A*算法,利用减少最短路径搜索中路网上等待交通灯的时间来优化路径的总行程时间。通过对Minneapolis的地图基础数据进行路径搜索实验,结果表明,改进的A*算法有助于降低最短路径的总行程时间成本,并且与传统的A*算法搜索消耗的时间效率相似。