機器學(xué)習理論研究及其在車載導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、機器學(xué)習理論研究及其在車載導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用
　　 機器學(xué)習在人工智能領(lǐng)域的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學(xué)習能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個真正的智能系統(tǒng)，但是以往的智能系統(tǒng)，尤其是導(dǎo)航系統(tǒng)都普遍缺少學(xué)習的能力。機器學(xué)習在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究的目的是應(yīng)用機器學(xué)習技術(shù)使車載導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)智能化，提高導(dǎo)航產(chǎn)品的技術(shù)含量，所以課題的技術(shù)意義和社會意義都是十分深遠的。
　　 在車輛導(dǎo)航系統(tǒng)中，實現(xiàn)對于系統(tǒng)規(guī)劃路徑和實際走行路徑

2、的比較和記憶的功能是當前導(dǎo)航領(lǐng)域中比較具有前瞻性的研究熱點。本文應(yīng)用強化學(xué)習理論，構(gòu)建了一個在車輛導(dǎo)航系統(tǒng)中的強化學(xué)習模型，實現(xiàn)了比較和記憶實際走行路徑的路徑學(xué)習算法，在最優(yōu)路徑算法中考慮利用學(xué)習過的路徑。本文在超圖理論的基礎(chǔ)上，給出了一種適合最優(yōu)路徑算法建模的矢量超圖的數(shù)學(xué)描述，在此基礎(chǔ)上定義了矢量超圖對象模型，推廣了超圖理論在最優(yōu)路徑算法領(lǐng)域的建模應(yīng)用，拓展了相關(guān)概念。在矢量超圖對象模型的基礎(chǔ)上，給出了多目標最優(yōu)路徑算法模型的執(zhí)行步

3、驟和關(guān)鍵參數(shù)的確定方法，討論了kλ參數(shù)、k*參數(shù)的確定和多目標折中函數(shù)的構(gòu)造和應(yīng)用問題，并且在算法過程中考慮短時交通流預(yù)測信息和利用學(xué)習過的路徑的功能。實際工程應(yīng)用中，給出了一種權(quán)衡系統(tǒng)時空性能和最優(yōu)解的算法收斂方法，并將本方法和模型在實際的車輛導(dǎo)航系統(tǒng)中得到應(yīng)用。使得實現(xiàn)后的系統(tǒng)可以用來指導(dǎo)制定和實施某項交通管理計劃，調(diào)節(jié)交通流量，以減緩可能出現(xiàn)的交通擁擠和危險隱患。
　　 隨著現(xiàn)代交通管理模式由被動管理向主動誘導(dǎo)的轉(zhuǎn)變，預(yù)測