潘大为 邓 卫 季彦婕

1.扬州市公路管理处，扬州 225000

2.东南大学，交通学院，南京 210096

0 引 言

国民经济的快速增长、城市化进程的加快、道路交通条件的改善带来了机动车保有量的显著增加，居民出行方式的机动化趋势日趋显著，由此所产生的城市交通问题也日益突出。路径诱导系统作为智能交通系统的重要组成部分,在解决拥堵问题时将发挥关键性的作用。

目前，出行诱导路径算法比较多，最基本的算法是Dijkstra 算法[1]，在此算法改进的基础上，产生了边带标号的最短路算法、A*搜索算法[2,3]、高速路分层算法[4]等。王海梅等[5]采用矩形限制区域搜索算法来提高算法的效率和精确度；吴成中等[6]应用神经网络对交通信息进行实时预测，构造具有时变性的路阻矩阵，并与限制搜索区域的算法结合，解决了算法的实时性差、收敛慢等问题；王亚文等[7]借助图像学知识，利用路网的多比例尺数据对不同等级道路进行分层，用于降低搜索路网的复杂度，提高运算效率。但是，实际的路网规模大，路况复杂，结合已有研究成果，在深入了解路网结构以及道路交通状况的基础上，建立路网二次分层模型，利用路网不同层之间的协同，提出优化的出行路径诱导方法。

1 路网二次分层模型的建立

1.1 基于路网结构的初分层

从宏观角度对路网进行初分层，即从城市路网的功能结构、等级结构以及布局结构方面进行综合考虑。表1 为路网功能、等级以及布局结构比较。

表1 路网功……