本研究提出了一种新型算法，能够利用实时交通数据优化城市公交线路的最短路径规划，有效提升公共交通效率与乘客出行体验。
城市公交网络中的基于实时交通信息的动态最短路径算法是一种考虑了实时交通状况影响的方法，旨在帮助乘客选择最佳出行路线。本段落详细描述了城市公交网络拓扑模型，并在此基础上提出了一种新的动态最短路径算法，以满足实际需求。
在现有的文献中，GIS数据被用于计算最短路径。这些方法通常将节点和边的关系抽象为图的结构来构建网络的拓扑关系。然而，大多数现有算法都是基于经典最短路径算法（如Dijkstra、Floyd及Moore等）改进而来，并主要考虑总行程时间最短或换乘次数最少的原则。但在实际应用中，这些方法往往忽略了影响出行决策的因素，例如实时交通状况和票价变化。
为了解决这些问题，本段落提出了一种新的动态最短路径算法，该算法综合了实时交通信息对道路通行能力的影响以及乘客的换乘情况、公交线路票价的变化等因素。通过结合行程时间和换乘次数的原则，提出了一个能够根据实际需求调整出行路线的新方法。文中将城市公交网络抽象为有向带权图，并定义了公交车线和路径的时间组成部分（包括步行时间、车辆行驶时间、换乘等待时间等）。
本段落还对所提出的算法进行了实例验证，证明其可以根据实时交通状况及票价变化动态地计算最短路径并指导乘客出行。这对于智能交通系统的发展具有重要意义，特别是城市公交乘客信息系统的研究与开发直接影响到公共交通系统的效率和便利性。
总的来说，该算法是一种结合了动态数据的最短路径方法（如实时交通信息和票价变动），能够有效地帮助乘客在复杂的公交网络中选择最佳路线，并提高他们的出行体验。这对于缓解城市交通拥堵、优化资源配置以及推动智能交通系统的发展具有重要的理论与实践价值。
5星
