傳統(tǒng)的鄉(xiāng)村旅游線路規(guī)劃方法存在進(jìn)化速度慢的缺點(diǎn),導(dǎo)致搜索速度慢,為此提出一種基于蟻群優(yōu)化算法的鄉(xiāng)村旅游線路規(guī)劃方法。在建立蟻群優(yōu)化算法模型的基礎(chǔ)上,針對擁堵狀態(tài)和非擁堵狀態(tài)分別優(yōu)化信息素更新策略,對最優(yōu)線路求解,完成基于蟻群優(yōu)化算法的鄉(xiāng)村旅游線路規(guī)劃方法的設(shè)計(jì)。通過對比實(shí)驗(yàn),與模擬退火算法、基本蟻群算法作比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的蟻群優(yōu)化算法因在每次迭代中優(yōu)化信息素更新策略,明顯提高了搜索速度,且緩解了景點(diǎn)擁堵情況。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(17)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

蟻群尋優(yōu)示意圖

蟻群算法在初始化時，每條路徑上信息素的量值是相同的[7]。在算法初期，螞蟻以相等的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率選擇路徑�？紤]擁堵因素后，如果每條路徑的信息素量值相同，會降低螞蟻尋找最優(yōu)路徑的效率，增加尋求最優(yōu)解的時間[8]。因此，需要對信息素的更新策略作優(yōu)化。對于全部路徑來說，交通信息時刻都在變化。最優(yōu)路徑上可能存在擁堵狀況，其他路徑可能會從擁堵變成暢通的狀況，如圖2所示。在圖2中，虛線表示擁堵路段。從景點(diǎn)1到景點(diǎn)6的最優(yōu)路徑為1→2→7→10→6，其中，2→7路段突然變成擁堵狀態(tài)。此時，原來的最優(yōu)路徑已經(jīng)不再是最優(yōu)選擇，則信息素會更新策略，重新選擇交通暢通的路徑[9-12]。通過限定各條路徑上的信息素強(qiáng)度，使每兩個景點(diǎn)之間路徑上的信息素強(qiáng)度保持在穩(wěn)定的范圍內(nèi)，并使信息素強(qiáng)度盡可能集中在較優(yōu)路徑上，使其最終可以找到全局最優(yōu)解。

構(gòu)造解：隨機(jī)選擇一個景點(diǎn)作為螞蟻a的出發(fā)景點(diǎn)，從景點(diǎn)出發(fā)并歷經(jīng)所有景點(diǎn)，假設(shè)螞蟻a還沒有走訪完全部景點(diǎn)，則從螞蟻a當(dāng)前的位置開始，隨機(jī)選擇下一個景點(diǎn)。當(dāng)還有沒走訪到的景點(diǎn)時，隨機(jī)產(chǎn)生一個（0,1）之間的隨機(jī)數(shù)，如果隨機(jī)數(shù)小于控制參數(shù)，則從未走訪到的景點(diǎn)中，選擇有最大可行性的景點(diǎn)作為下一個要?dú)v經(jīng)的景點(diǎn)，否則以輪盤賭的方式選出下一個走訪景點(diǎn)。如果螞蟻在歷經(jīng)完全部景點(diǎn)后，則返回歷經(jīng)景點(diǎn)的先后順序。螞蟻遍歷景點(diǎn)的具體步驟如圖3所示。在螞蟻遍歷景點(diǎn)的過程中，采用輪盤賭的方式[13-15]，通過每個螞蟻個體的選擇概率計(jì)算出累積概率，再通過隨機(jī)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)，與累積概率作比較，決定下一個要選擇的景點(diǎn)，通過不斷地迭代直到找到最短線路，將其輸出。

【參考文獻(xiàn)】：
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