基于出行偏好和路径长度的路径规划方法
基于出行偏好和路径长度的路径规划方法针对基于最短路径的路径规划方法只关注路径长度，而基于轨迹的路径规划方法过度依赖用户偏好的问题，提出一种同时考虑用户出行偏好和路径长度的路径规划方法.首先，利用长短期记忆模型从历史出行轨迹中提取用户的出行偏好;其次，采用Markov链Monte Carlo采样技术将用户的出行偏好引入启发式搜索算法A“中，在道路网络中搜索得到符合用户出行偏好且较短的路径;最后，以北京市路网和出租车轨迹数据作为测试数据，将该方法与基于最短路径的规划方法和基于轨迹的路径规划方法进行实验对比.实验结果表明，该路径规划方法更稳定，并且其规划的路径具有较高的准确度、较短的行驶距离和行程时间.
关键词:路径规划;轨迹;长短期记忆模型;A*算法;Markov链
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