基于蚁群算法的动态路径选择优化方法

为了确保城市路网交通流平稳运行和各路段交通流量合理分配,提出了一种基 于伪随机状态转移规则的动态路径选择优化方法.该方法首先计算路段上流量和路阻,利 用伪随机状态转移规则和路径、路段信息素更新规则,模拟了出行者在路网节点的择路 行为,实现了路径选择过程中静态先验知识、动态交通状态及路径选择随机性的综合.算 例结果表明,该方法能够体现不同 OD 需求下路径选择的叠加效果和时延效果,相对于 平衡分配法可获得更好的路网交通均衡性,对于时变路况环境下的路径诱导系统也具有 一定的应用价值.     

蚁群算法在城市交通路径选择中的应用

针对城市交通路径选择问题,引入蚁群算法并将其改进为可同时满足对路程和时间最优的路径搜索算法,设计了相关的搜索规则和流程.在大量试验的基础上,讨论了算法中各种参数对路径搜索算法收敛性(包括收敛速度和准确度)的影响,并获得了一纽最优的经验参数.分析了搜索中产生伪最优解路径的规律,并通过控制收敛速度和加快趋向最优路径对蚁群算法进行了优化.结果显示,所进行的优化能有效抑制伪最优路径的产生,在2个周期内即可完成搜索.     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

基于智能优化算法的动态路径诱导方法研究进展

采用综述的方法对当前动态路径诱导方法中一些有代表性的智能优化算法进行了深刻的探讨与总结,为未来进行深入而广泛的智能交通系统研究及应用奠定基础.主要从算法特性、改进效果、性能评价等方面详细讨论了智能优化算法在动态路径诱导系统中的常见改进机制及其效果,给出了这些优化算法的基本思想、优缺点及其应用局限性;并对智能优化算法性能评价方法的研究现状进行了详细的分析与总结,为建模人员和研究人员对智能交通系统中动态路径诱导方法的选择和研究提供支持;最后结合算法应用分析成果,展望了智能优化算法在动态路径诱导系统中的应用发展前景和智能交通系统中进一步研究未来动态路径诱导算法的重要研究方向.     

车辆路径问题的最大-最小蚁群算法研究

蚁群算法能很好地解决车辆路径问题,但算法搜索时间长,易出现停滞现象。通过对蚁群算法的改进和调整,构造出最大一最小蚁群算法,实例验证该算法能更快地收敛到全局最优解。     

混合蚁群算法求解物流配送路径问题

蚁群算法具有较强的发现较好解的能力，但同时也存在一些缺点，如容易出现停滞现象、收敛速度慢等．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中，根据信息量选择解分量的初值，使用变异操作来确定解的值．通过实例与其他优化方法的结果进行比较．结果表明，该算法有较好的收敛速度及稳定性．     

智能交通系统中动态路径诱导关键技术研究

动态路径诱导系统是智能交通系统中的一个重要研究内容。基于对动态路径诱导系统的研究现状,阐述了动态路径诱导系统的构成与分类,并针对系统中的关键技术进行了研究。     

基于蚁群算法的车辆调度问题

根据蚁群算法的基本原理和数学模型算法,对实际配送问题进行分析,给出解决方案。选用matlab软件对实例进行仿真,仿真出无返回式的配送最短路径;将最短路径进行分区域优化,实现由路况信息和实际需要调配多辆车配送的动态问题。     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

基于蚁群算法的应急物流动态网络鲁棒优化

考虑应急物流网络的时间依赖性及所处环境的复杂性,将动态网络理论与鲁棒离散优化理论相结合,建立具有鲁棒特性的动态网络优化模型,在此基础上,结合蚁群算法基本理论,将算法中的启发因子加以改进,使之与优化模型相适应,并利用改进后的蚁群算法在全路中寻求一条时效性高、鲁棒性好的路径以供应急物资运输。最后,举例验证研究所提出的优化理论及改进算法的合理性。     

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动车组运用是高速铁路运输组织的关键技术之一.本文结合国内外对高速铁路动车组运用问题的相关研究,根据动车组的运用特点和运用规则,在已知列车运行图的基础上,建立了求解动车组运用问题的整数规划模型.将动车组的接续运行与检修计划制定过程转化为动车组运用网络上具有较多约束条件和目标函数的TSP问题.并借鉴了蚁群算法求解该问题.为优化我国在建和拟建的高速铁路和客运专线的动车组运用及计算机自动编制动车组运用计划提供了有效的求解算法.最后结合武广客运专线运用计算机模拟进行验算,证实了算法的可行性、实用性.     

基于蚁群算法的多QoS约束的多播路由优化算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决QoS受限的多播路由问题.文中基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径的工作原理,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的.     

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公路客运快递依托客运线路采用直达模式进行运输获得了较好的经济效益,但直达模式却制约着其运输网络的能力和结构. 为提高运输网络的能力,完善运输网络结构,发挥公路客运时效性好的优势,本文提出转运的思想,并用优化模型设计公路客运快递的运输网络,使快件运输时间最小化. 优化模型是带有时间窗的运输网络设计问题,传统算法难以求解,因此用蚁群算法进行求解. 算例分析表明,基于优化模型设计的运输网络可以节省快件的运输时间,提高公路客运快递的运输能力.     

Identification of Dynamic Parameters Based on Pseudo-Parallel Ant Colony Optimization Algorithm

IntroductionReal ants are capable of finding the shortest pathfrom a food source to the nest. Inspired by this factand the behavior of ant colonies, a novel optimizationalgorithm called ant system (AS) was first developedby Dorigo in1992[1]. In the following years, diversemodifications of the AS algorithm were made andapplied to many different types of optimization prob-lems, and satisfactory results were obtained. Re-cently, the AS algorithm has been extended to an al-gorithm for solving d…