1.一种基于多属性蚁群算法的智能交通路径规划方法，其特征在于，包括步骤：S1，将城市道路网络抽象为道路有向图，并将每一条离开路口方向的道路数学化为四个环境参数，分别是道路长度、道路宽度、道路等级与车辆平均速度；

S2，将蚁群算法限定于所述道路有向图中，得出从起点到终点所经过的路口，生成导航路径。

2.根据权利要求1所述的一种基于多属性蚁群算法的智能交通路径规划方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述道路有向图中包括K个路口节点，离开所述路口节点方向的道路定义为出度，走向所述路口节点方向的道路定义为入度，假设一所述路口节点共有n个出度，则每个所述出度被数学化为所述四个环境参数，分别是道路长度、道路宽度、道路等级、车辆平均速度；

对于一所述路口节点的一编号为i的所述出度；

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假设n个所述出度的道路长度分别为(L1L2L3…Ln)，而L为其中最短距离，则所述道路长度定义为：所述出度宽度根据出度行车道计算，若只有一个行车道，则Wi＝1；

所述道路等级根据所述出度的限速Ci计算，定义为：所述车辆平均速度根据一时间段内所有车辆驶入所述出度到驶出所述出度的平均速度值计算，假设在某一时段内，共有m辆车经过所述出度，则每辆车的平均速度则所述车辆平均速度定义为：其中，Li为所述出度的路段长度；Tstart为车辆进入所述出度的时间，Tend为车辆驶出所述出度的时间。

3.根据权利要求2所述的一种基于多属性蚁群算法的智能交通路径规划方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述蚁群算法具体为，假设所述道路有向图中设有m个简单蚂蚁，则赋予每个所述简单蚂蚁以下特征：(1)根据以两个所述路口节点之间的信息素强度为变量的概率函数得出每个所述路口节点的每个所述出度的不同解值，而选择下一个所述路口节点；

(2)在禁忌表的控制下走合法路线，除非到达目的地或者无路可走，不允许转到所述禁忌表中任一已访问路段；

(3)完成周游后，在每一条访问的所述出度上更新所述信息素强度。

4.根据权利要求3所述的一种基于多属性蚁群算法的智能交通路径规划方法，其特征在于，所述概率函数为：初始时刻下不同所述出度上的所述信息素量不相等，设τij(0)＝c0；简单蚂蚁k(k＝1,

2...,m)在运动过程中，会根据不同所述出度上所述信息素强度选择移动路径； 表示在t时刻蚂蚁k由节点i转移至节点j的概率；

其中，所述禁忌表tabuk(k＝1,2,…m)，用于记录蚂蚁k当前所走过的所述路口，allowedk＝{0,1,…,n-1}-tabuk表示蚂蚁k在所述禁忌表下允许选择的所述路口；

ηij为启发函数，表示蚂蚁k从路口i到路口j的期望程度；设 表示由路口i与路口j构成的边弧的能见度，dij表示节点i与节点j之间的距离，dij与ηij及 成反比；α表示轨迹的相对重要性，β表示能见度的相对重要性。

5.根据权利要求4所述的一种基于多属性蚁群算法的智能交通路径规划方法，其特征在于，所述更新所述信息素强度的程式为：τij(t+n)＝(1-ρ)·τij(t)+Δτij      (4)；

其中，ρ表示信息素挥发系数，则1-ρ表示信息素残留因子， 表示第k只蚂蚁在本次循环中留在路径e(ij)上的信息量；Δτij表示本次循环中，即n时刻内路径e(ij)上的信息量。

6.根据权利要求5所述的一种基于多属性蚁群算法的智能交通路径规划方法，其特征在于，所述每个所述路口节点的每个所述出度的不同解值，其求解过程为：设所述路口共有(a1,a2,…am)个所述出度，每个所述出度共有4个所述环境参数，则可以形成矩阵，其中，同一竖排的(a1i,a2i…ami)表示同一路口不同的所述出度路段；同一横排的(ai1,ai2…ai4)表示同一所述出度路段的不同所述参数；

为任一所述参数设置属性向量(w1、w2…w4),所述属性向量的初始权值为w’＝(w’1、w’2…w’4)，采用最大偏差法构造非线性编程模型，令

将权值wj从w′j归一化为

其中1≤j≤m.      (11)；

根据所述权值，构建归一化的决策矩阵，并确定正理想解和负理想解如下，zij＝wjrij                         (12)；

令z*＝[1],z-＝[0]；

得出任一所述路口上各所述出度路段的m度欧拉距离，其中1≤j≤n       (14)；

其中1≤j≤n      (15)；

根据TOPSIS方法的定义，将离正理想解 越近，而离负理想解 越远的解设为所述出度路段的任一所述参数，其中1≤i≤n       (16)。

7.根据权利要求6所述的一种基于多属性蚁群算法的智能交通路径规划方法，其特征在于，方程(11)的计算过程为：令

求偏导数得出，

其中1≤j≤m    (18)；

其中1≤j≤m         (19)；

由所述方程式(7)得出，

其中1≤j≤m.       (20)；

将所述方程式(20)代入方程式(19)中，得，将所述方程式(22)代入方程式(20)，得，其中1≤j≤m      (23)。

8.根据权利要求7所述的一种基于多属性蚁群算法的智能交通移动路径规划方法，其特征在于：由所述方程式(1)至(23)，以及实验数据，可得所述参数为，α∈[1.0,2.0]，

β∈[4.0,6.0]，

ρ∈[0.5,0.8]；

其中，Lij为路径(ij)的长度。

9.根据权利要求2所述的一种基于多属性蚁群算法的智能交通移动路径规划方法，其特征在于：所述导航路径的显示优先元素包括路程优先和时间优先。