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為了緩解城市交通擁堵問題，如何充分利用現有的道路資源進行有效的路線導航，一直是學者們關心的熱點問題．現有的研究方法包括：優化交通燈信號周期以增大交通流量：對個別車輛的行駛路線進行優化：利用歷史交通數據或者通過路網中心和車輛之間的主從式博弈進行路徑導航等．然而，這些研究并沒有考慮到微觀行駛車輛的個性化交通需求以及多車輛彼此之間的路線選擇沖突，對于城市路網中交通狀況的動態不確定性也沒有充分考慮．基于以上問題，提出了城市交通路網動態實時多路口路徑選擇模型DR2SM（dynamic and real-time route selection model in urban traffic networks），結合車輛對前方可選路線的偏好以及可選路線的實時交通狀況，并利用自適應學習算法SALA（self-adaptive learning algorithm）進行博弈，以使得各行駛車輛的動態路線選擇策略達到Nash均衡．
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