文档介绍：基于蚁群算法的实时最优路径算法
张水舰
湖州职业技术学院
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摘    要:
在实时交通网络中的路径寻优问题是ITS的关键问题之一。在该文中, 构建了实时交通网络模型;并基于交通网络的特点, 提出了一种实时最优路径蚁群算法。仿真实验表明, 文中提出的算法能为出行车辆找到有效的实时最优路径。此算法的运用对改善拥堵的交通状况有一定的积极意义。
关键词:
实时最优路径; 蚁群算法; 实时交通网络;
作者简介:张水舰(1982-) , 男, 浙江湖州人, 博士, 讲师, 主要研究方向为交通网络优化。
收稿日期:2017-08-20
基金:浙江省教育厅自然科学研究计划项目(Y201432450)
Real-time Optimal Path Algorithm Based on Ant Colony Algorithm
ZHANG Shui-jian
Huzhou Vocational and Technical College;
Abstract:
The optimal path problem in real-time works is one of the key problems of ITS. In this paper, the real-time work model was constructed. A real-time optimal path algorithm was proposed Based on the improved ant colony algorithm taking account of the work characteristics. The results of simulation experiment show that the proposed algorithm can find an effective real-time optimal path for the travel vehicle. The application of this algorithm in intelligent transportation system may be significant to relieving the congestion situation in work.
Keyword:
Real-time optimal path; Ant colony algorithm; Real-time work;
Received: 2017-08-20
1 概述
在交通网络中给出行者找到最优出行路线, 不仅能使出行者快捷地到达目的地, 宏观上还能起到调节交通流, 提高整个交通系统的效率, 从而缓解交通拥堵的作用。在实际交通网络中, 交通网络上的交通状况往往会随着时间发生变化, 比如在上下班高峰期某些路段比平时拥堵。城市交通网络的规模越来越大的, 最优路径问题面临新的挑战。对于复杂的实时网络, 传统算法已不能满足要求[1][2]。而智能算法模型简单, 对目标函数的约束少, 实践证明在一些结构复杂的优化问题中表