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蚁群算法在城市交通路径选择中的应用
被引:14
作者
:
刘经宇
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机构:
武汉大学动力与机械学院
刘经宇
方彦军
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机构:
武汉大学动力与机械学院
方彦军
机构
:
[1]
武汉大学动力与机械学院
来源
:
西南交通大学学报
|
2009年
/ 44卷
/ 06期
关键词
:
蚁群算法;
城市交通;
路径选择;
启发式搜索;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
081202 ;
摘要
:
针对城市交通路径选择问题,引入蚁群算法并将其改进为可同时满足对路程和时间最优的路径搜索算法,设计了相关的搜索规则和流程.在大量试验的基础上,讨论了算法中各种参数对路径搜索算法收敛性(包括收敛速度和准确度)的影响,并获得了一组最优的经验参数.分析了搜索中产生伪最优解路径的规律,并通过控制收敛速度和加快趋向最优路径对蚁群算法进行了优化.结果显示,所进行的优化能有效抑制伪最优路径的产生,在2个周期内即可完成搜索.
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2002,
(06)
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-529
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[6]
An improved ant system algorithm for the vehicle routing problem
[J].
Bullnheimer, B
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Univ Vienna, Dept Management Sci, A-1210 Vienna, Austria
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Bullnheimer, B
;
Hartl, RF
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Strauss, C
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基于蚁群算法求路径规划问题的新方法及仿真
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基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究
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基于城市道路数据库的最短路径搜索
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基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划
[J].
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.
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2002,
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智能蚁群算法及应用.[M].吴启迪;汪镭著;.上海科技教育出版社.2004,
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An improved ant system algorithm for the vehicle routing problem
[J].
Bullnheimer, B
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机构:
Univ Vienna, Dept Management Sci, A-1210 Vienna, Austria
Univ Vienna, Dept Management Sci, A-1210 Vienna, Austria
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;
Hartl, RF
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Univ Vienna, Dept Management Sci, A-1210 Vienna, Austria
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Strauss, C
.
ANNALS OF OPERATIONS RESEARCH,
1999,
89
(0)
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