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改进的蚁群算法在定制公交路径规划中的应用

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针对传统蚁群算法规划的路径会出现收敛速度慢且容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于蚁群算法改进的综合路径规划算法,并应用到定制公交问题中.首先,改进双向搜索策略,对概率转移做出改进,增大前期搜索范围,提升全局搜索能力;引入狼群分配策略,改变信息素更新规则,增强算法收敛性能;另外,以公交运营成本和乘客上座率作为优化目标,车辆核载人数、乘客预定时间为约束条件,构建综合评估模型,从而使规划出的路线更好的符合乘客和运营公司的利益;最后,通过改进的粒子群算法进行参数优化,求解符合本问题的最优参数,提升算法整体性能.仿真实验结果表明,改进后的蚁群算法规划的路径更加合理,能有效避免局部最优问题,求解时间更短.
Application of Improved Ant Colony Algorithm in Customized Bus Path Planning

王奔、张森、刘月锟、武曲、刘秀燕

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青岛理工大学信息与控制工程学院 青岛 266525

路径规划 蚁群算法 双向搜索策略 综合评估

山东省自然科学基金省级大学生创新创业训练计划省级大学生创新创业训练计划

ZR2017BF043S201910429064S201910429098

2022

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
年,卷(期):2022.50(5)
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