改进多目标蚁群算法在动态路径优化中的应用

改进多目标蚁群算法在动态路径优化中的应用

论文摘要

为对城市动态车辆路径进行优化,设计一种具有贪婪转移准则的改进多目标蚁群算法。对蚂蚁执行多目标迭代局部搜索,在多个邻域上优化解或产生新的帕累托解。使用SUMO和NS2仿真软件,并用TraNS软件进行交互,对西安市区500组不同出发点和终点数据进行测试。结果表明,与两种传统优化算法相比,计算复杂度略有增加,但求解旅行时间明显缩短(平均少10%左右);与三种最新优化算法对比,在不同迭代次数和不同车辆数量条件下,虽然收敛速度不全都最快,但求解旅行时间均为最短(平均少5%左右)。该算法能更好满足行车时间硬要求,规避交通拥堵,能较好应用于动态车辆路径优化问题。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 影响动态路径的道路因素
  • 2 改进的多目标蚁群优化算法
  •   2.1 改进算法步骤
  •   2.2 蚂蚁寻径原则
  •   2.3 多目标局部搜索
  •   2.4 信息素浓度更新准则
  •   2.5 目标函数
  • 3 实验环境
  • 4 实验部分
  •   4.1 算法与传统优化算法对比
  •   4.2 算法与三种最新优化算法对比
  •     4.2.1 与改进灰狼优化算法 (GWO) 对比
  •     4.2.2 与改进细菌菌落优化算法 (BCO) 对比
  •     4.2.3 与鼠疫传染病优化算法 (PIDO) 对比
  • 5 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吴耕锐,郭三学,吴虎胜,薄鸟

    关键词: 蚁群算法,动态,路径优化,多目标,改进

    来源: 计算机应用与软件 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输,自动化技术

    单位: 武警工程大学装备管理与保障学院,武警警官学院信息通信系,武警警官学院基础部

    基金: 国家自然科学基金项目(61502534),中国博士后科学基金项目(2016M603052)

    分类号: U116.2;TP18

    页码: 249-254+288

    总页数: 7

    文件大小: 1295K

    下载量: 736

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