基于蚁群算法的拥堵交通最短路径研究

针对当前交通网络在路径选择研究中,存在只考虑静态交通网络的路径选择的问题,提出了利用蚁群算法的拥堵交通网络的最短路径算法,建立了采用Petri网的交通网络模型,运用蚁群算法对静态交通网络进行了最短路径求解,并加入天气状况、道路容量等动量建立动态交通网络.运用层次分析法并结合Petri网对交通拓扑图进行了最短路径的探索并进行了对比分析.研究结果表明在道路拥挤的情况下,动态交通网络下的路径算法可以为出行者找到更快捷方便的路线.     

交通最优路径选择算法的对比与仿真

交通网络中最优路径的选择尤为重要,各国学者在这方面做了大量的研究和改进.传统的最优路径算法以Dijkstra算法为代表,但均存在复杂度过高、不能很好地体现动态性的缺点.提出一种基于蚁群算法的最优路径选择问题的新方法.建立综合路径耗费公式及相关的收敛条件,采用数据集进行仿真,并与传统的最优路径算法Dijkstra算法、A*算法进行了对比,结果表明,采用蚁群算法进行最优路径选择在交通路径结点数量多、路径复杂的情况下具有比传统最优路径算法更好的性能优势.     

动态路径规划中的改进蚁群算法

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响,从而提高全局搜索能力,避免陷于局部最优解,提高收敛速度;考虑真实环境的复杂多样性,引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示,改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。     

基于改进蚁群算法的物流运输路径研究

为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。     

基于蚁群算法的最优路径选择问题的研究

交通网络中最优路径的选择尤为重要,各国学者在这方面做了大量的研究和改进.提出了一种基于蚁群算法的最优路径选择问题的新方法.在最优路径的选择过程中采用蚁群算法并对其进行建模,能够发挥算法并行性、正反馈、协作性等特点,使各蚂蚁个体之间相互协作,在较短的时间内发现较优解.研究及模拟实验结果表明,蚁群算法是一种鲁棒性较强的新型模拟仿生算法,具有较好的发展前景.     

基于改进蚁群算法的最短路径问题研究

最短路径问题是智能交通：交通网络分析中的一个重要问题。文章分析了基本蚁群算法在求解交通网络两点之间最短路径时所出现的问题,并针对这些问题,在方向引导及信息素更新等方面对算法进行了改进。实验证明,改进后的方法较基本蚁群算法能准确快速地找到交通路网中两点间的最短路径,是切实可行的。     

三维路径规划中改进蚁群算法搜索策略

为解决传统蚁群算法收敛速度慢,产生避障路径结果不理想等情况,提出一种静态障碍物环境下的新型贪婪改进蚁群算法。建立算法模型,配置算法参数组合,利用贪婪算法的思想,改变蚁群算法的路径选择方式,使算法拥有极快的收敛速度;改进信息素更新规则,使其随迭代次数进行动态更新,避免算法陷入早熟;改进启发式判断法则。实验结果表明,改进算法在不同复杂程度的环境中可较快获得最优路径,对比其它算法具有更好的性能,验证了算法的可行性。     

B样条曲线融合蚁群算法的机器人路径规划

针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径、收敛速度慢、路径搜索盲目性大、拐点多等问题,提出一种改进蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境,对初始信息素进行非均匀分布,使路径搜索更倾向于起点和目标点的连线附近;把当前节点、下一节点和目标点的信息加入启发式函数,同时引入动态调节因子,促使启发函数在迭代前期起主导作用,而后期则加强信息素引导;引入伪随机转移策略,以减少路径选择的盲目性,加快找到最短路径;动态调整挥发系数,使得前期挥发系数大,后期较小,从而避免算法陷入早熟;在最优解的基础上,引入B样条曲线平滑策略,以进一步优化最优解,使得到的路径更短且更加平滑。对改进算法的主要参数进行敏感性分析,并对该算法的各改进环节的可行性与有效性进行了实验,而且在20×20和50×50环境下与传统蚁群算法及其他改进蚁群算法进行仿真对比,实验结果验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。     

基于改进蚁群算法的三维路径规划研究

针对蚁群算法在三维路径规划中存在的搜索效率低,易陷入停滞和局部最优等问题,对蚁群算法进行了改进.首先,根据最优路径的自身特点对初始信息素进行不均匀分配,提高算法初期的搜索效率;其次,在启发函数中引入夹角因素,使算法对于最优路径的搜索更具有方向性,并对信息素和启发函数的权重因子α和β的取值进行动态调整,加快算法收敛速度;...     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

在二维静态环境下的机器人路径规划中,采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进,改进的蚁群算法使用不同的期望值机制,采用挥发系数自适应方式更新信息激素,并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析,可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,所寻路径更短。结果表明,该改进算法提高了算法效率,抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索,使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。