一种改进的蚁群算法及其在TSP中的应用

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,算法中参数的设置一直是依靠经验和试验来确定的,造成试验工作量大而且收敛速度慢;研究中提出了一种基于自适应调整信息素的改进蚁群算法,从路径的实际信息出发,动态地分配信息素,从而使算法能较快地收敛到最优解;通过仿真试验结果表明:改进的蚁群算法在收敛速度和收敛精度方面相对于原算法都具有较好的改进效果.     

考虑心理潜变量的城市电动自行车用户出行决策行为

为探究电动自行车用户对不同城市电动自行车规范管理政策的行为响应机理,采用问卷调查方法收集用户的社会人口特征、出行特征、心理特征以及在不同政策下的决策,基于心理接受度等潜变量构建了多指标多因素模型, 得出了潜变量的拟合值,将潜变量作为解释变量引入到行为决策模型中,构成了混合选择模型来分析社会人口变量、出行特征变量和心理潜变量对电动自行车用户出行决策的影响。结果表明:①电动自行车用户的心理特征显著影响其出行决策行为,对政策接受度更高的用户会表现出更强的正面行为倾向;②经济因素是导致出行者继续使用超标违规电动自行车或违反政策的主要原因;③提供报废补贴能中和收入对决策的影响,促进低收入家庭购买符合标准的电动自行车;④政策的实施会促进电动自行车交通向小汽车交通的转移。