文摘智慧城市中使用导航系统的车辆在逐渐增加。为了避免中出现密集规划而导致的某些道路负载过高而拥堵的情况,大规模路径规划近来成为了研究热点。从含有宏观连续模型中Lighthill-Whitham-Richards(LWR)模型的宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)推导得出,在城市路网环境中,使用道路负载率作为优化对象的大规模路径规划具有相较其它方案最低的时间成本。因此以LWR作为理论基础,设计负载均衡路径规划算法(Load Balancing Algorithm,LBA)。该算法以边的负载率作为评价指标,为单源查询批次Q中的每个查询找到一个最短路树。LBA构造超源节点将多源问题转化为单源问题。LBA使用网络扩张方法为可能出现的超负荷运转情况确定无拥堵路径,并使用Rtree索引的路网任意两点间最短路缓存加快算法运行速度。实验得出,与最先进算法相比在全局通行时延中减少了5.33%,CPU时间减少了54.58%。LBA在大规模路径规划场景中显著具有优越性。
