智能移动系统中大规模分布式车辆路径规划问题研究

本文针对智能交通和主动交通管理提出了一种适用于大规模交通分配和路径规划的分布式计算方法。讨论了通过信息传递接口(MPI)在多中央处理器(CPU)上并行计算实现的一系列研究需求和实现挑战;将基于时空事件的车辆路径规划模型应用于大规模的城市路网仿真;将原始车辆路径规划模型分解为一系列计算效率较高的子问题,大幅减少了仿真耗时和通信开销。通过将子问题分发到单独的分布式CPU上,使CPU可以同时执行其任务,并保证较好的负载平衡。重点分析了将所提出的方法应用于北京路网大规模路径规划,以及该方法在不同CPU核数下的计算效率。结果表明:所提出的并行计算方法可以显著减少计算耗时,并在512个计算节点上实现200倍以上的加速比。