论文摘要
随着交通规模的增大,人们对自驾出行的质量需求越来越高,而在当前的交通最优路径选择的研究中,大多只考虑静态的交通路网场景,且忽略了通过交叉口时的代价,造成计算结果和实际行驶的代价之间误差较大.针对这一问题,基于Petri网络,建立了更精确的多因素道路交叉口交通路网模型,提出了基于精英蚁群算法的交通最优路径选择算法,并对经典蚁群算法提出两个方面的改进:第一,在信息素浓度的初始化过程中加入主干道引导和行车方向的引导,以加快蚂蚁群初始的搜索速度;第二,在全局信息素浓度更新时,使用双精英蚂蚁策略,采用相互约束的方式更新两条最优路径上的信息素浓度,解决了算法过早陷入停滞的问题,且计算出多个可供选择的路径.仿真结果表明,该算法在保证收敛性的同时,将搜索到最优路径的概率提升至100%;同时,在得到最优解概率均不低于90%的前提下,该算法的收敛速度是其他算法的数倍.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 汪贵庆,袁杰,沈庆宏
关键词: 交通,最优路径,路网模型,蚁群算法,信息素,精英策略
来源: 南京大学学报(自然科学) 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,自动化技术
单位: 南京大学电子科学与工程学院
基金: 江苏省自然科学基金(BK20181256)
分类号: U491;TP18
DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2019.05.001
页码: 709-717
总页数: 9
文件大小: 770K
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