郑娟毅，程秀琦，付姣姣

(西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西 西安 710121)

1 引言

近些年来，随着我国经济水平的增长，许多家庭都拥有了私家车，而且大量人口涌入城市，导致城市人口激增。但是城市的土地资源和交通资源有限，这种情况下，交通这种虚拟物品便“供不应求”。城市的交通设施渐渐负载不了日益增加的汽车和日益增多的人口，严重影响了城市人民的生活感受，城市的交通问题如何解决迫在眉睫。我国城市还正处于老城改造、新城建设的时期，这一时期正是实现生态城市、绿色交通的最佳时机[1]。因此，解决交通问题既是时代需求，也是城市发展的需求。

为了解决以上交通问题，智能交通应运而生。智能交通系统[2](Intelligent Transportation System，简称ITS)是一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统[3]。在智能交通管理系统中，动态路径诱导系统DGRS[4][5](Dynamic Route Guidance System，简称DRGS)是很重要的组成单元。动态路径诱导系统的核心之一为路径诱导算法[6]，其中比较常见的算法有最短路径算法，蚁群算法、遗传算法等。

姜波清[7]等人提出了一种基于混合蚁群粒子群的动态路径规划方法，该方法在城市路径规划中证明是行之有效的，但是存在路径权值设置不优，混合算法对比算法少，说服力不强等缺点；邓慧允[8]等人提出了一种用遗传算法来优化蚁群算法，通过寻找最优参数和融合算法，使得蚁群算法在最优路径规划上收敛更快，不易陷入局部最优，但是也存在数据对比度不高，说服力不强的缺点；……