基于蚁群算法的智能交通最优路径探究

对于汽车智能交通的最佳路线问题,业界学者提出了蚁群概念和算法,其具有实时规划的效能。基于此,笔者提出了改进蚁群算法,借助智能交通模型比较传统算法和改进算法的性能。通过试验发现,改进蚁群优化算法能够有效解决路径问题。     

方向性蚁群算法在交通路径诱导系统中的应用

城市交通路径诱导系统是智能交通系统的重要组成部分,而最优路径算法作为路径诱导系统的重要部分,一直是计算机科学、运筹学、地理信息科学等学科的一个研究热点.对最优路径算法的研究和改进一直是交通路径诱导系统研究的核心内容.通过实例对几种常用的最优路径算法进行了分析比较,并提出了一种基于蚁群算法的最优路径算法,该算法是在蚁群系统的转移函数基础上增加一种方向性因子来实现的.通过仿真实验以及对比其他最优路径算法,得到了更好的结果.表明该方向性蚁群算法完全可以应用在智能交通路径诱导系统中.     

蚁群算法及其在智能交通中的应用

随着经济的快速发展,人们的生活水平也得到了一定的提高,私人汽车拥有量在不断的增加.随着私有汽车的数量不断的提高,交通问题也在日益严重,交通问题现在已经成为了城市发展的重要阻碍.智能交通系统可以有效的去解决现在社会对于交通的需求,同时也能解决消费者之间的供给问题.智能交通系统主要是以人工智能技术为支撑,可以有效的缓解交通拥挤的现状.     

遗传-蚁群融合算法在离散型优化中的研究及实现

主要针对离散型数学模型的优化问题,分析使用遗传和蚁群算法的优缺点,并克服遗传算法、蚁群算法各自的局限性,发挥其优势,通过遗传-蚁群融合算法进行优化计算。在研究过程中,采用C#语言实现融合算法,并定义标准输入和输出结构。利用油田措施优化应用案例进行了对比实验验证,结果表明,融合算法能有效地发挥遗传、蚁群算法的优点,运算速度及求解效率均较理想。     

蚁群算法在智能交通系统中的应用研究

本文主要以我国的智能交通系统的组成为出发点,结合蚁群算法在我国智能交通系统中的应用现状,分析了其作用意义,对于今后进一步的发展给出了初步的建议和看法。     

一种求解TSP问题的蚁群遗传混合算法

提出了一种蚁群算法与遗传算法相混合的算法。将遗传算法加入到蚁群算法的每一次迭代的过程中,利用遗传算法全局快速收敛的特点,来加快蚁群算法的收敛速度。并且遗传算法中的变异机制,帮助提高了蚁群算法取不到局部最优解的能力。不仅阐述了新算法的原理,而且以TSP问题的求解为例进行了相关的实验,实验结果表明新算法即蚁群遗传混合算法(ACGA)在求解时间和求解质量上都取得了很好的效果。     

蚁群算法在公交路径查询中的应用

结合公交乘客出行的特点,提出了基于蚁群算法的公交出行路径查询算法。利用蚂蚁觅食的原理寻找最优解,即选择某路径就给该路径赋予一定的信息素,信息素值越大,成为最优路径的可能性也越大;给出了详细的算法思想和具体实现步骤。该算法实现了换乘次数最少和出行路径最短的优化目标。     

基于改进蚁群算法的交通最优路径方法研究

针对日益复杂的交通网络,提出了一种基于改进蚁群算法的交通路径最优方法,首先根据图论的思想构建了城市交通网络模型,结合层次分析法考虑了道路长度、交叉口停滞、交通拥挤、道路容量、天气状况等5个主要因素;然后在MATLAB平台下,采用改进的蚁群算法对静态交通网络和动态交通网络分别进行最短路径的求解,最后进行了对比分析;研究结果表明,在综合考虑以上5种因素的情况下,动态交通网络下的路径最优算法能为出行者找到更准确更便捷的路线。     

蚁群算法优化及其在高速公路紧急救援中的应用

最优路径分析是高速公路紧急救援系统中的一个重要功能.为实现最短时间到达事故点,在高速公路网拓扑结构模型中引入道路实际行驶时间作为路段权值.针对基本蚁群算法在高速公路紧急救援最优路径求解中具有搜索时间较长、易于过早地收敛于非最优解甚至无法找出最优解的缺陷,在信息素的初始化和更新机制、搜索方向引导方面对算法进行了改进.优化算法仿真结果显示,此方法能较为准确地找到出救点和事故点间的最优路径、搜索效率高.     

基于遗传-蚁群混合算法的排课系统

在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难度呈指数形式增加,当规模达到一定程度的时候就很难在短的时间内求出最优解.鉴于此,本文提出了遗传-蚁群混合算法,将两种算法混合使用,依靠遗传算法生成信息素分布,利用蚁群算法求最优解.实验结果表明,混合算法提高了排课的效率和课表的合理度.     

混沌蚁群算法及其在电机设计中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,它通过模拟蚂蚁搜索食物的过程,达到求解比较困难的组合优化之目的.混沌优化算法利用混沌序列精致的内部结构,以及它的随机性、遍历性和初值的敏感性来提高优化算法的效率.本文将混沌优化算法嵌入到蚁群算法中,充分利用了两种优化算法的优点,即蚁群算法的高精度性和混沌优化算法的快速性.用国际标准函数对该昆合算法进行验证,并对一台的永磁同步电动机(PMSM)进行优化,取得了满意的优化结果,为永磁同步电机的设计提供了一种新的有效方法.     

基于蚁群算法的智能运输调度问题的研究

在智能运输调度问题的整体法求解思路的基础上,给出了整体法求解智能运输调度问题的数学模型。针对车辆调度问题是个多项式复杂程度的非确定性(Non-determ inisti cPolynomial,NP)难题,在整体法的基础上引入了蚁群算法,给出了整体法求解智能运输调度问题的蚁群算法,并对模型进行了实验分析。     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究

移动机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提,针对移动机器人路径规划的复杂性,把蚁群算法引入到机器人路径规划中;普通的蚁群算法存在收敛速度慢、效率低和容易陷入局部最优等缺陷,难以直接应用于机器人路径规划中;提出一种在蚁群算法中改进信息素的更新方式、引入最大最小蚁群系统以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方法,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方法能缩小最优路径的查找范围,降低发现最优路径所需的循环次数,能有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述

路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。     

混合遗传蚁群算法优化BP神经网络预测空气质量

为了进一步提高空气质量指数预测精度,提出一种混合遗传蚁群算法优化BP神经网络的方式对空气质量指数进行预测.首先初始化蚁群算法的信息素分布,对不满足适应度条件的进行遗传算法的交叉、变异操作,进而计算蚁群的状态转移概率和信息素浓度,当适应度值满足条件要求时,将寻优结果作为BP神经网络的最优权值和阈值,来改善单一BP神经网络的不足.最后通过运用西安市的空气质量指数日历史数据进行验证,实验表明,本文所提模型的各个评价指标相对其他对比模型误差更小,在预测精度方面具有更高的说服力,因此能够有效地预测空气质量指数.     

基于改进蚁群算法的震后应急救灾车辆最优路径选择

针对当前的研究没有考虑震后道路通行状态的动态变化的情况,提出了采用改进蚁群算法计算从救灾点到达灾害现场的救灾车辆最优路径。改进算法依据道路通行状态修改转移概率,采用了自适应的信息素浓度更新策略。经仿真实验表明,本算法的收敛速度优于基本蚁群算法,能更好地满足震后救灾车辆的路径选择上的决策需求,具有重要的现实意义。     

蚁群算法在林火扑救路径选择中的应用

针对森林道路错乱复杂的特殊情况和蚁群算法容易出现的局部收敛问题,提出一种用于林火扑救最优路径选择的蚁群算法.在基本蚁群算法的基础上,动态计算启发式信息值并更新信息素,平衡收敛速度与停滞现象的出现概率,增大算法的搜索空间.仿真结果表明,该算法能在较短时间内找出符合实际要求的最优路径,提高蚁群的全局搜索能力.     

基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径

蚁群算法是一种基于群体智能原理的优化模型,用于解决组合优化问题。该文在蚁群算法的选择策略方面进行改进,提出了基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。     

基于蚁群算法的通信线路最佳抢修路径问题的研究

通信线路最佳抢修路径问题,其实质就是交通路网中的最优路径问题。该文在研究蚁群算法的原理和基本模型的基础上,提出用一种改进的蚁群算法来解决最优路径问题。实验表明,该方法能在较短时间内发现最优解,对研究通信线路最佳抢修路径问题具有较大的实际意义。