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题名混合蚁群算法在城市交通路径规划中的应用
被引量:2
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作者
陈家琪
刘跃
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2012年第1期122-126,共5页
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文摘
为诱导车辆在城市交通路网中规划较优出行路线以提高出行质量,研究并建立了城市道路权值模型。此外,分析比较粒子群算法和蚁群算法各自优缺点,将两个算法分别做了改进,提出一种混合粒子群蚁群算法,并利用道路权值模型对三种算法在路径寻优效果上做了比较和分析。实验结果表明该改进的混合算法在路径规划准确度和算法计算效率上均优于粒子群和蚁群算法,取到了较好的效果。
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关键词
粒子群算法
蚁群算法
道路权值模型
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Keywords
particle swarm optimization
ant colony optimization
road weights model
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名改进蚁群算法在智能交通中的应用
被引量:7
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作者
宋方
汪镭
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机构
同济大学电子与信息工程学院
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出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2013年第3期66-72,共7页
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基金
教育部博士点基金(20100072110038)
教育部新世纪人才计划项目
国家自然科学基金项目(70871091,61075064,61034004,61005090)
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文摘
为了诱导车辆在出行时选择较高质量的路线,提出并建立了城市道路权值仿真模型.为求解该模型,从分析基本蚁群算法入手,通过在状态转移规则中加入扰动因子,改进全局更新规则,以及引入信息素更新算子改进了蚁群算法.然后利用道路权值模型对两种算法在路径寻优效果上做了比较和分析,实验结果表明改进后的蚁群算法能有效地避免停留在局部最优解,并提高计算效率,具有良好的寻优性和收敛性,能准确找出路网中满足综合要求的最优路径.
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关键词
智能交通
最优路径
蚁群算法
道路权值模型
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Keywords
intelligent transportation
optimal path
ant colony optimization
road weightsmodel
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP399-C6
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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