1、交通擁堵無疑是一個(gè)關(guān)系到老百姓切身利益的問題，當(dāng)前越發(fā)嚴(yán)峻的交通擁堵問題迫使各國學(xué)者紛紛投入到智能交通領(lǐng)域，本文在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的交通最短路徑誘導(dǎo)算法的研究基礎(chǔ)之上提出了一種應(yīng)用在云平臺(tái)的新型最短路徑誘導(dǎo)算法，這個(gè)算法包括交通最短路徑誘導(dǎo)以及使其在虛擬機(jī)集群上運(yùn)行的中間件兩個(gè)部分?，F(xiàn)有的交通誘導(dǎo)算法普遍存在著這樣幾個(gè)方面的問題，對(duì)于路網(wǎng)模型的仿真造成了解的準(zhǔn)確性與性能之間的矛盾，路網(wǎng)模型越貼近真實(shí)路網(wǎng)這種矛盾越大，另一方面一些傳統(tǒng)的路徑求

2、解算法難以適用于時(shí)間依賴的路網(wǎng)，除此之外許多算法并沒有很好的解決算法的實(shí)時(shí)性問題使其難以在實(shí)際應(yīng)用中使用。
　　本文首先提出了應(yīng)用于云平臺(tái)的交通最短路徑誘導(dǎo)算法，將靜態(tài)路網(wǎng)下的最短路徑存儲(chǔ)于后臺(tái)中，對(duì)于實(shí)時(shí)路網(wǎng)進(jìn)行監(jiān)控，根據(jù)路網(wǎng)實(shí)時(shí)的車流速度對(duì)路段的擁塞等級(jí)進(jìn)行判定，當(dāng)路徑為通暢的時(shí)候保持后臺(tái)存儲(chǔ)的最小值不變，當(dāng)路徑為擁塞時(shí)根據(jù)情況取其后備值或是根據(jù)當(dāng)前的車流量使用改進(jìn)后的A*算法進(jìn)行求解，為了保證最短路徑算法的實(shí)時(shí)性，將這個(gè)算法