1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，汽車保有量逐年增多，城市交通擁擠、環(huán)境污染日益嚴(yán)重。智能交通系統(tǒng)(ITS)成為了公認(rèn)的有效解決城市交通問題的最佳途徑。其中ITS中的交通最優(yōu)路徑誘導(dǎo)就是根據(jù)出行者的出行要求動態(tài)地規(guī)劃出一條最合理的路徑，提高交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率。其解決方法是構(gòu)建有效的路網(wǎng)模型，應(yīng)用高效的智能算法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑的誘導(dǎo)；而現(xiàn)有的路網(wǎng)模型對交通信息考慮并不完善，采用的誘導(dǎo)算法存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)等不足。
　　針對以上問題，本

2、文首先在靜態(tài)路網(wǎng)模型和靜態(tài)最短路徑模型的基礎(chǔ)上，根據(jù)圖論理論和動態(tài)交通分配理論，構(gòu)建了基于交叉口和路段動態(tài)信息的動態(tài)路網(wǎng)模型；綜合考慮了交叉口的排隊(duì)延誤和轉(zhuǎn)彎延誤，以及路段的行程時間；并用改進(jìn)的TPI指數(shù)作為交通擁堵評價指標(biāo)，然后對交通能耗的計算方法進(jìn)行了定義，在此基礎(chǔ)上建立了基于距離、時間、能耗的動態(tài)路徑誘導(dǎo)模型。
　　其次，針對傳統(tǒng)蟻群算法中收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，通過引入量子計算原理以及量子蟻群算法，本文提出了一種

3、改進(jìn)的量子蟻群算法。采用量子比特編碼表述螞蟻位置信息，通過縮小量子比特編碼的相位角范圍，并在雙鏈編碼時引入一個調(diào)整因子k，既保證了概率幅取值范圍的同時又壓縮了編碼空間以提高算法的搜索空間；而在量子蟻群算法中，針對量子非門變異中的量子位幅值未發(fā)生變化而造成的局部最優(yōu)問題，將Hadamard門引入變異機(jī)制，通過相位角旋轉(zhuǎn)不僅實(shí)現(xiàn)了量子比特兩個概率幅值的位置互換，也改變了量子位的幅值，擴(kuò)大了種群多樣性。通過經(jīng)典函數(shù)的尋優(yōu)分析，改進(jìn)的量子蟻群算