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1.
为优化出行者在动态路径诱导系统中进行路径选择,提出一种基于并发奖赏蚁群系统的A*算法,利用A*算法的成熟性和蚁群算法的动态性,用蚁群算法对A*算法估价函数f(x)=g(x)+h(x)中的h(x)进行研究,考虑了交通路况中的各种动态因素,使A*算法具有动态性;为了提高算法的效率,基于在最优路径附近往往存在更优路径这一原理... 相似文献
2.
基于改进蚁群算法的运输调度规划 总被引:1,自引:0,他引:1
在运输调度等组合优化问题的最优路线的搜索中,传统蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点。为了克服这些缺点提出了一种改进的蚁群算法,该算法将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代过程中,首先采用自适应策略控制它的收敛速度,然后使用变异操作来确定解值,从而提高它的搜索性能。再结合建立的运输调度性能指标,利用遗传算法、蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行运输规划,通过比较其时间花费和运输费用,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,提高了算法性能。 相似文献
3.
基于改进型蚁群算法的车辆导航路径规划研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析车辆路径规划问题(VLD)特点的基础上,提出了VLD的数学模型以及适用于求解VLD的蚁群算法。详细分析了蚁群算法的参数对算法收敛速度和计算结果精确度的影响,提出了一种能够提高算法的收敛速度和全局搜索能力的参数自适应调整的策略,并对原有基本蚁群算法进行了改进。随后进行了仿真试验,根据所得仿真结果将改进蚁群算法与基本蚁群算法从全局收敛能力、计算稳定性以及计算速度等方面进行了全面比较,结论表明改进蚁群算法各方面均优于基本蚁群算法,证明了改进算法的可行性及有效性。 相似文献
4.
基于蚁群优化支持向量机的公路隧道围岩变形预测模型及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为及时掌握隧道施工中围岩变形趋势以便采取措施加以控制,采用基于结构风险最小化的支持向量机(SVM)进行预测。介绍支持向量机的基本原理,研究蚁群算法(ACO)实现支持向量机参数优化的方法,构建ACOSVM模型。对某公路隧道随机选取的2个监测断面的预测结果表明,该模型预测精度较高,泛化性能较好,用蚁群算法进行SVM参数优选是一种简单、优选的方法,可以有效指导隧道的施工。 相似文献
5.
《交通信息与安全》2015,(6)
交通事件是引发道路交通拥堵的主要因素之一,通过实时交通诱导等手段可以降低其对交通运行造成的影响,而及时准确地预测事件持续时间则是实现有效管控的前提条件。基于MIT打分函数,融合自上而下的网络生长规则,引入蚁群算法寻找最优网络结构,即以S-ACOB算法为核心搭建最优贝叶斯网络模型。增加了节点随机选择机制及局部结构概率选择模式,降低局部最优结果生成概率,确保贝叶斯网络的健壮性。通过实例验证及对比分析,针对观测节点属性完备和缺失的情况,网络模型预测精度分别为76.97%和93.23%,平均预测精度可达87.82%,证明该模型可以有效地预测交通事件持续时间。 相似文献
6.
基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径优化 总被引:1,自引:0,他引:1
以出租车GPS采集的浮动车数据为依据,研究出租车驾驶员路径选择的认知及类蚂蚁的行为特征。根据城市道路功能等级与出租车的通行频率等信息素,建立出租车驾驶员路径选择信息素等级路网,并以此作为路网初始信息素,综合考虑路径通行时间、通行距离、路径信息素等级等多个因素,提出了基于蚁群优化算法的公众出行路径规划优化算法。以武汉市路网和浮动车为试验数据,将模型规划的道路与浮动车数据库中的轨迹进行了比较。结果表明:基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径同出租车驾驶员选择的出行路径相似度很高,能为公众出行提供出租车驾驶员选择的行车路径。 相似文献
7.
Selection of Container Types and Transport Modes for Container Multi-modal Transport with Fuzzy Demand 总被引:1,自引:0,他引:1
在集装箱多式联运中,集装箱箱型和运输方式的组合优化直接关系到货物运输的时间、费用和质量.考虑运输需求量为模糊情况下,建立集装箱多式联运箱型和运输方式的优化模型,实现集装箱多式联运总成本最优化,并提出模型求解的改进型粒子蚁群算法.最后结合算例对模型进行应用分析,并分析箱型替代和运输交货期限的变化对多式联运总成本的影响.结果表明:承运人可根据不同运输需要实现集装箱运输规模效益,提高集装箱利用率;时间限制对承运人选择集装箱箱型和运输方式的影响较大;改进型粒子蚁群算法优于蚁群算法. 相似文献
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9.
针对车辆电动助力转向系统(EPS)的特点,提出了基于蚁群算法的电动助力转向系统控制策略,将蚁群算法与模糊PID控制器相结合,根据车辆不同运行工况,通过实时在线优化模糊PID控制器中的控制参数,进一步提高EPS系统的控制精度与收敛速度,通过Matlab/Simulink进行了各种运行工况下整车EPS系统的仿真实验。实验结果表明,与常规PID控制相比,采用基于蚁群算法的控制策略,EPS系统的控制精度高、超调量小、调整时间短,该控制策略具有蚁群算法收敛响应速度快和PID控制精度高的优点,适合应用于车辆EPS系统。 相似文献