改进蚁群算法无人机三维航迹规划

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作者 时光泰 王合龙 《电光与控制》 北大核心 2025年第2期18-23,共6页

蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,... 蚁群算法经常被用于解决无人机航迹规划问题,而传统蚁群算法存在迭代速度慢、易陷入局部最优等诸多缺陷,针对这些问题提出了一系列改进措施:对于航迹规划初期的蚁群算法盲目搜索问题,在任务空间中对信息素进行具有引导性的不均匀分配,使得蚂蚁沿着起点到终点的连线进行探索,蚁群的探索更具方向性;同时,在启发函数中考虑到了转角因素对航迹平滑性的影响,用以提升航迹规划的质量;另外,采用自适应挥发系数,动态调整信息素挥发速率,避免前期过于快速地收敛到局部最优,也确保后期加速收敛,不使算法陷入无休止的计算中,并采用冗余节点消除策略对航迹做了进一步优化。 展开更多

关键词 无人机航迹规划 蚁群算法 自适应挥发系数 信息素差异分布策略

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基于自适应免疫多态蚁群算法的云数据库动态路径优化研究 被引量：6

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作者 高长元 张云晖 +1 位作者 张树臣 何晓燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2955-2959,共5页

云数据库的分布性及动态性增加了云中路由预测与识别的难度,影响云计算效率。针对以上问题,提出一种基于自适应免疫分组多态蚁群算法的云数据库动态路径优化过程。通过设置侦察蚁和搜索蚁两种状态蚁群,并引入自适应多态蚁群竞争策略,改... 云数据库的分布性及动态性增加了云中路由预测与识别的难度,影响云计算效率。针对以上问题,提出一种基于自适应免疫分组多态蚁群算法的云数据库动态路径优化过程。通过设置侦察蚁和搜索蚁两种状态蚁群,并引入自适应多态蚁群竞争策略,改善一般蚁群算法易陷入局部最优解的缺陷;在此基础上进一步融合具有快速全局搜索能力的人工免疫算法对搜索蚁路径优化过程进行改进,提高搜索速度和精度。仿真实验表明,该算法能更好地解决收敛速度和全局最优问题,能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库。 展开更多

关键词 自适应多态蚁群竞争策略 免疫多态蚁群算法 云数据库 动态路径优化

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基于自适应多态免疫蚁群算法的TSP求解 被引量：9

3

作者 吴建辉 章兢 刘朝华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1653-1658,共6页

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,提出了一种自适应多态免疫蚁群算法(adaptive polymorphic immune antcolony algorithm,PIACA)。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制,PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现... 针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象,提出了一种自适应多态免疫蚁群算法(adaptive polymorphic immune antcolony algorithm,PIACA)。通过设置多种状态蚁群及引入自适应多态蚁群竞争机制,PIACA算法能有效抑制收敛过程中的早熟停滞现象。将禁忌表中每只蚂蚁走过的路径视为抗体,对抗体运用局部最优搜索算法和免疫克隆选择算法进行高效优化,提高了解的质量。针对TSP实验结果表明,该算法在收敛速度及求解精度上均取得到了较好的效果。 展开更多

关键词 自适应 多态 蚁群算法 免疫克隆选择 旅行商问题

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基于自适应多态蚁群算法的多约束车辆路径问题 被引量：13

4

作者 陈美军 张志胜 史金飞 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期37-42,共6页

建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算... 建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径,通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数,能更快地搜索到问题的优化解;最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比,结果表明:对VR-PMC问题,APACA算法比前述算法在算法稳定性、运行距离、计算速度方面更具有优势. 展开更多

关键词 车辆路径问题 时间窗 多约束 数学模型 自适应多态蚁群算法

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配送中多车场多任务多车型车辆调度研究 被引量：13

5

作者 杨浩雄 胡静 何明珂 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第10期243-246,共4页

多车场多车型多任务的车辆调度优化是城市配送中的典型问题。针对该问题从空驶成本、运输成本和时间成本三个维度构建了一个VRP的数学模型,并采用自适应多态蚁群算法对模型加以求解。通过实例仿真,将仿真优化结果与未优化的随机结果进... 多车场多车型多任务的车辆调度优化是城市配送中的典型问题。针对该问题从空驶成本、运输成本和时间成本三个维度构建了一个VRP的数学模型,并采用自适应多态蚁群算法对模型加以求解。通过实例仿真,将仿真优化结果与未优化的随机结果进行了比较。结果发现优化后的成本比未优化的成本低,并且证明了对多车场多车型多任务的VRP模型进行优化非常必要。 展开更多

关键词 城市配送 车辆调度 自适应多态蚁群算法

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并行蚁群算法中的自适应交流策略(英文) 被引量：11

6

作者 陈崚 章春芳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期617-624,共8页

提出了并行蚁群算法中处理机间信息交流的两种策略,使得各处理机能够自适应地选择其他处理机以进行信息交换和相应信息素的全局更新.还提出了一种确定处理机之间进行信息交流的时间的策略,可以根据解的分布情况自适应地确定信息交流的时... 提出了并行蚁群算法中处理机间信息交流的两种策略,使得各处理机能够自适应地选择其他处理机以进行信息交换和相应信息素的全局更新.还提出了一种确定处理机之间进行信息交流的时间的策略,可以根据解的分布情况自适应地确定信息交流的时间,以取得全局收敛速度和解的多样性之间的平衡.在算法每一次信息交换后,采用自适应的更新策略,根据信息素的均匀度进行信息素的更新,从而避免了早熟和局部收敛.在MPP处理机曙光2000上对TSP问题的实验结果,表明了基于该自适应信息交换策略的并行蚁群算法比其他算法具有更好的收敛性、更高的加速比和效率. 展开更多

关键词 蚁群算法 并行计算 自适应策略 信息交流

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蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用 被引量：2

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作者 姚宝珍 杨成永 +1 位作者 张强 于永丽 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期51-55,共5页

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题(VRPTW).文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自... 西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题(VRPTW).文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线. 展开更多

关键词 带时间窗车辆路径 蚁群算法 自适应转移策略 蚁权策略

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高超声速飞行器突防航迹规划仿真研究 被引量：3

8

作者 王博 贺正洪 +1 位作者 张晶 赵敏 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第10期83-88,共6页

飞行器的航迹规划是指在特定的约束条件下,寻找一条从初始点到目标点满足某种性能指标的的最优运动轨迹。合理有效的航迹对于增强飞行器的生存和突防能力都有着重要的意义。在使用栅格法规划航迹的过程中按照何种搜索策略才能在最短时... 飞行器的航迹规划是指在特定的约束条件下,寻找一条从初始点到目标点满足某种性能指标的的最优运动轨迹。合理有效的航迹对于增强飞行器的生存和突防能力都有着重要的意义。在使用栅格法规划航迹的过程中按照何种搜索策略才能在最短时间内到达下一节点是影响算法效率的重要因素。为增强高超声速飞行器的突防能力,采用改进搜索策略的蚁群优化算法求解其航迹规划问题。区别于普通自适应蚁群算法的搜索模式,算法在考虑当前节点与目标节点相对位置关系的基础上,综合考虑飞行器在中间航迹点的速度方向以及最小转弯半径的约束,进一步删减相邻搜索节点,从而达到提高算法速度的效果。针对目标节点相对初始节点在第一象限的情况进行了仿真分析。仿真验证了改进自适应蚁群算法的有效性和合理性。此外,考虑到飞行器的最小转弯半径,为保证规划的空防航迹真实有效提供了参考。 展开更多

关键词 高超声速飞行器 航迹规划 转弯半径 蚁群算法 自适应搜索策略 栅格法

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多车场动态路径问题的自适应量子蚁群算法 被引量：5

9

作者 郑丹阳 毛剑琳 +2 位作者 郭宁 曲蔚贤 王昌征 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第10期133-136,共4页

针对物流配送过程中存在的多配送中心动态需求车辆调度问题即多车场动态车辆调度问题(MDDVRP),提出了一种自适应量子蚁群算法(SAQACA),用于最小化路径。根据量子的相位编码方式,提出了对蚁群的信息素矩阵进行直接编码,进而实现由量子旋... 针对物流配送过程中存在的多配送中心动态需求车辆调度问题即多车场动态车辆调度问题(MDDVRP),提出了一种自适应量子蚁群算法(SAQACA),用于最小化路径。根据量子的相位编码方式,提出了对蚁群的信息素矩阵进行直接编码,进而实现由量子旋转门更新完成蚂蚁移动;根据搜索点的量子相位特点及目标函数的变化率,提出了一种自适应量子旋转门更新方式,进而提高了算法的全局搜索深度;引入基于两元素搜索策略的局部搜索方法提高了算法的局部优化能力,从而对可行解进行改进。仿真实验与算法比较验证了所提算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 多车场动态车辆调度问题 量子相位编码 自适应量子旋转门 两元素搜索策略 量子蚁群算法

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一种求解饲料配方问题的蚁群优化算法 被引量：3

10

作者 冯剑 岳琪 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期130-136,共7页

文章分析了饲料配方问题现有的求解策略,在常规蚁群系统基础上,给出了蚂蚁在连续空间寻优时的多种具体移动策略,提出了一种用于求解约束化问题的自适应移动策略连续空间蚁群算法,通过设定的收敛因子,来自动调节蚂蚁的移动策略,加快了收... 文章分析了饲料配方问题现有的求解策略,在常规蚁群系统基础上,给出了蚂蚁在连续空间寻优时的多种具体移动策略,提出了一种用于求解约束化问题的自适应移动策略连续空间蚁群算法,通过设定的收敛因子,来自动调节蚂蚁的移动策略,加快了收敛的速度,同时也避免了早熟的产生。结果表明,该算法在求解饲料配方问题上具有更强的求解能力。 展开更多

关键词 蚁群算法 连续空间优化 自适应移动策略 饲料配方

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基于α-邻近的改进蚁群算法 被引量：1

11

作者 吕金秋 游晓明 刘升 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期184-188,共5页

为克服传统蚁群系统(ACS)在较大规模问题计算中易陷入局部最优,以及求解精度较低等不足,提出一种新的改进蚁群算法。该算法引入最小1-树中的α-邻近概念,能更好地反映给定边属于最优回路的概率,通过转换邻接矩阵,计算出最优回路的下界,... 为克服传统蚁群系统(ACS)在较大规模问题计算中易陷入局部最优,以及求解精度较低等不足,提出一种新的改进蚁群算法。该算法引入最小1-树中的α-邻近概念,能更好地反映给定边属于最优回路的概率,通过转换邻接矩阵,计算出最优回路的下界,以此提高α值的精度,并给出适应性探索策略,加入3-opt领域搜索算子,有效提高优化解的精度。实验结果表明,该算法具有更好的全局寻优能力,与ACS等算法相比能获得更加优化的解。 展开更多

关键词 蚁群系统 α-邻近 最小1-树 下界 适应性策略 旅行商问题

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自适应蚁群差分进化算法 被引量：3

12

作者 拓守恒 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第7期2804-2808,共5页

针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种基于蚁群算法的自适应多模式差分变异策略。算法在每代进化中,个体根据各变异进化模式上的信息素大小,采用轮盘赌选择策略选... 针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种基于蚁群算法的自适应多模式差分变异策略。算法在每代进化中,个体根据各变异进化模式上的信息素大小,采用轮盘赌选择策略选择变异算子,并根据各变异算子对优化所做贡献的大小对信息素进行动态更新,贡献大的变异算子可以获得更多被选择的机会,使得各变异算子发挥其最大性能,从而提高算法的收敛速度和通用性。对5个高维的benchmark函数进行算法验证,实验结果表明,该算法很好的提高了差分进化算法的通用性和鲁棒性,有效地克服了收敛速度慢和早熟等问题。 展开更多

关键词 蚁群算法 多模式 自适应差分变异 差分进化算法 高维问题

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基于多种群多策略的混合遗传-蚁群算法及应用研究 被引量：8

13

作者 周頔 《计算机与数字工程》 2018年第12期2390-2394,2412,共6页

为了充分利用蚁群算法的并行、正反馈机制、高效求解和遗传算法的随机、快速以及全局收敛等优点,在分析遗传算法的选择、交叉、变异等策略和蚁群算法的寻优策略基础上,基于多种群和多策略,提出一种带有参数自适应调整的混合遗传-蚁群(HP... 为了充分利用蚁群算法的并行、正反馈机制、高效求解和遗传算法的随机、快速以及全局收敛等优点,在分析遗传算法的选择、交叉、变异等策略和蚁群算法的寻优策略基础上,基于多种群和多策略,提出一种带有参数自适应调整的混合遗传-蚁群(HPSGAO)算法。在HPSGAO算法的每次循环中,遗传算法获得最优解用于初始化蚁群算法的信息素分配,以实现遗传策略和蚁群策略的有效结合,动态平衡HPSGAO算法的收索范围与收敛速度间的矛盾,进而提高HPSGAO算法的全局择优能力。为了验证提出混合遗传-蚁群算法的优化性能,选择10个TSP问题进行测试,仿真实验结果表明,在多次循环后,HPSGAO算法具有遗传算法和蚁群算法的优势互补,以及较好的求解效率。 展开更多

关键词 遗传算法 蚁群算法 多种群多策略 参数自适应调整 旅行商问题

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基于蚁群算法的智能汽车轨迹控制方法研究 被引量：5

14

作者 张靖雯 《工业仪表与自动化装置》 2022年第6期41-44,104,共5页

针对基础蚁群算法易陷入局部最优且收敛速度较差等问题,提出了一种基于自适应策略和蚁群算法的智能汽车轨迹控制与路径规划算法。该算法在初始信息素浓度的分配中,使用自适应函数完成信息素浓度的差异化分配,从而减少了错误浓度信息对... 针对基础蚁群算法易陷入局部最优且收敛速度较差等问题,提出了一种基于自适应策略和蚁群算法的智能汽车轨迹控制与路径规划算法。该算法在初始信息素浓度的分配中,使用自适应函数完成信息素浓度的差异化分配,从而减少了错误浓度信息对路线选择的影响。同时,设计了新的概率转移函数,使不同算法场景拥有不同的概率权重,显著提升了算法的收敛速度。为防止算法陷入局部最优,基于自适应信息熵制定了全局信息素更新规则,令算法在路径规划过程中可兼具性能及效率。仿真测试结果表明,所提算法的路径规划质量在对比算法中为最优,且迭代次数较少,运行时间也仅为5.1 s,证明该算法具有良好的综合性能。 展开更多

关键词 蚁群算法 自适应策略 轨迹控制 转移概率 信息熵 车辆路径规划

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基于贪心策略的自适应蚁群算法在TSP中的应用 被引量：4

15

作者 熊瑜 《计算机与数字工程》 2012年第1期37-39,共3页

目前,蚁群算法已被广泛应用于解决大量的组合优化问题,但基本蚁群算法搜索时间较长,容易陷入局部最优解的缺点比较突出。该文在基本蚁群算法模型的基础上,将贪心算法融入其动态转移过程中,提出一种基于贪心策略的动态自适应改进方法,并... 目前,蚁群算法已被广泛应用于解决大量的组合优化问题,但基本蚁群算法搜索时间较长,容易陷入局部最优解的缺点比较突出。该文在基本蚁群算法模型的基础上,将贪心算法融入其动态转移过程中,提出一种基于贪心策略的动态自适应改进方法,并将改进后的算法应用于TSP问题。最后通过对比仿真,证明改进算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 贪心策略 蚁群算法 自适应

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基于多态自适应的蚁群算法研究

16

作者 尚鲜连 牛丽 陈静 《计算机时代》 2010年第3期11-12,18,共3页

针对基本蚁群算法易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种多态自适应蚁群算法:首先引入不同种类的蚁群,每种蚁群有各自不同的信息素调节机制;其次采用自适应调整信息素挥发因子的策略,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制... 针对基本蚁群算法易陷入局部最优,收敛速度慢等不足,提出了一种多态自适应蚁群算法:首先引入不同种类的蚁群,每种蚁群有各自不同的信息素调节机制;其次采用自适应调整信息素挥发因子的策略,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个区间内,避免出现停滞现象。仿真结果验证了文章所提算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 蚁群算法 多态蚁群 自适应调整 信息素 TSP

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基于模糊APACA的多目标团队个性旅游线路设计 被引量：8

17

作者 张燕君 徐克林 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第35期207-212,共6页

针对旅游线路设计的综合性和复杂性,提出个性化旅游线路设计概念,建立多目标的团队个性化旅游线路模型。同时,用模糊三角函数解决旅行时间的不定性。根据问题特点提出改进的自适应多态蚁群算法,找到Pareto最优旅行线路解集,安排日程。... 针对旅游线路设计的综合性和复杂性,提出个性化旅游线路设计概念,建立多目标的团队个性化旅游线路模型。同时,用模糊三角函数解决旅行时间的不定性。根据问题特点提出改进的自适应多态蚁群算法,找到Pareto最优旅行线路解集,安排日程。该模型不仅考虑景点开放时间、游客总旅行天数等硬性约束,也考虑团队游客个性需求、景点最佳旅行时间等柔性约束。对模型和算法进行仿真实验分析,并与遗传算法做比较,结果表明提出的模型和算法是可行有效的。 展开更多

关键词 个性化线路 多目标 旅游收益 自适应多态蚁群算法

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基于统计分析的自适应蚁群算法及应用 被引量：12

18

作者 许明乐 游晓明 刘升 《计算机应用与软件》 2017年第7期204-211,共8页

路径规划是机器人关键技术之一。利用改进的蚁群算法进行机器人的路径规划。针对传统蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷,在Ant Colony System算法基础上,对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优、平均和最差的蚂蚁信息,构成自... 路径规划是机器人关键技术之一。利用改进的蚁群算法进行机器人的路径规划。针对传统蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷,在Ant Colony System算法基础上,对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优、平均和最差的蚂蚁信息,构成自适应算子用于局部信息素的自适应更新。仿真实验结果证明该自适应算子在平衡增加收敛速度和陷入局部最优解矛盾的问题中是有效的。 展开更多

关键词 路径规划 自适应精英策略 统计分析 蚁群算法

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基于自适应蚁群优化算法的认知决策引擎 被引量：4

19

作者 罗云月 孙志峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第8期253-256,共4页

认知决策引擎的设计是认知无线电系统中的一项关键技术,它的主要功能是依据通信环境的变化和用户需求动态地配置无线电工作参数。提出了一种基于自适应蚁群算法的认知决策引擎来实现工作参数的最优化配置。该算法在基本蚁群算法的基础... 认知决策引擎的设计是认知无线电系统中的一项关键技术,它的主要功能是依据通信环境的变化和用户需求动态地配置无线电工作参数。提出了一种基于自适应蚁群算法的认知决策引擎来实现工作参数的最优化配置。该算法在基本蚁群算法的基础上加入了路径选择机制和信息素挥发因子自适应调整机制,保证了算法的全局搜索能力和收敛速度,有效地避免了容易陷入局部最优解的缺陷。仿真结果表明,在不同的环境下基于该算法的认知引擎比GA和ACO算法具有更好的性能。 展开更多

关键词 认知引擎 蚁群优化算法 自适应策略

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基于改进型蚁群算法自适应停车引导系统的设计 被引量：5

20

作者 晏勇 雷航 梁潘 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2020年第3期80-82,138,共4页

针对停车场停车最优路径规划问题,提出了基于改进型蚁群算法的自适应停车引导模型。以原有信息素更新为基础,设计下一步潜在节点状态转移策略,引入停车路径动态自适应度,进一步缩小蚂蚁搜索范围,合理规划最优停车路径。对比仿真实验表明... 针对停车场停车最优路径规划问题,提出了基于改进型蚁群算法的自适应停车引导模型。以原有信息素更新为基础,设计下一步潜在节点状态转移策略,引入停车路径动态自适应度,进一步缩小蚂蚁搜索范围,合理规划最优停车路径。对比仿真实验表明:改进型自适应蚁群算法求解效率和质量有明显优势,实现了停车最优路径规划与选择,减少了停车时间,提高了安全性,具有很强的实用价值。 展开更多

关键词 停车 最优路径 改进蚁群算法 状态转移策略 自适应度

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