基于交通流的路径优化问题研究与实现选择出行的最优路线不仅可以节约时间，更能降低能耗，因此，路径优化方法一直是国内外各大学者研究的一个热门话题，他们利用各自领域的优势提出了多种路径优化的算法，但随着汽车工业的不断发展，人们生活水平的不断提高，道路上每天奔跑着的车辆数目也越来越大，实时的交通流变化以及复杂的路网状况使得原有的静态路径优化算法慢慢失去了它们的意义，所以人们不得不从全新的视角寻求新的方法来解决日益严重的交通拥堵和最优路径问题。而随着现代通信技术，遥感技术以及计算机技术的不断发展，人们便慢慢地把目光瞄准了智能交通系统，它在解决道路规划、交通拥堵等问题中已慢慢占据了不可替代的位置。而本文的主要内容则是解决智能交通系统中的两个最主要的问题[1]：交通流的预测以及动态的路径优化算法。首先，本文详细介绍了交通流中的几个重要参数以及它们在动态路径规划中的应用，同时又介绍了这几种参数的采集和预测技术。接着又讨论了几种常用的路径优化智能算法，其中以后续需要改进的Dijkstra算法为主，分析了它的原理及步骤。然后，综合前面两者，将实时的交通流信息转换为时间权限，提出了一种改进的Dijkstra算法，将时间权限作为算法的弧权限。除此之外，新算法还考虑了另外两种实时路况因素：单行线和交叉口交通信号灯的延误时间，其中延误时间作为算法的节点权限。最后，本文还利用模拟数据对新算法进行了验证和分析，证明通过改进后的新算法确实可以增加其实际应用性。
关键词：交通流；路径优化；Dijkstra算法
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