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图书信息
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数据驱动的随机最短路径优化
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| ISBN： | 9787524309543 |
定价： | ￥88.00 |
| 作者： | 张冬青著 |
出版社： | 经济管理出版社 |
| 出版时间： | 2026年05月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 188页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | U491.1 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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189
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库区3
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2026-11-08
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其它供货商库存合计
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780
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2026-11-06
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图书简介 | | 本书突破传统静态网络假设，深入探究数据驱动下考虑时空相关性的随机最短路径问题，旨在为复杂交通网络中的路径决策提供坚实的理论支撑与算法框架。全书首先从数据基础出发，针对大规模车辆行驶轨迹数据的处理难题，创新性地将离线地图匹配问题建模为带资源约束的最短路径问题，提出了基于标签设置的高精度匹配算法，为后续优化模型提供了精准的数据底座。在此基础上，本书深入剖析了交通路网中速度变量的高维时空相关性。然后，针对基于先验信息的随机最短路径优化，构建了结合稳定性测试的启发式场景生成方法，有效解决了大规模随机变量下的场景构造与质量评估难题。针对实时信息下的动态路径决策，本书克服了传统逐点决策的局限性，提出了符合人类驾驶习惯的“混合路径策略”及其两阶段求解算法，在理论最优性与实际可操作性之间寻找到了新的平衡点。最后，本书基于成都和洛杉矶的真实海量路网数据，对不同决策模式进行了系统的实证对比与性能分析。 |
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