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苏智超 《计算机技术与发展》2011,21(11)
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. 相似文献
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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. 相似文献
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李光辉 《电脑与微电子技术》2013,(22):24-27
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。 相似文献
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朱献文 《计算机光盘软件与应用》2011,(13)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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基于蚁群算法的智能运输调度问题的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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何海燕 《数字社区&智能家居》2009,(17)
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。 相似文献
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孙宇 《数字社区&智能家居》2011,(7)
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。 相似文献