本文選題：汽車導航　切入點：蟻群算法　出處：《控制工程》2016年01期

【摘要】：針對城市汽車導航中的車輛路徑規(guī)劃問題,借助返回思想,提出有返回的改進蟻群算法,通過返回策略解決了搜索中的"死胡同"問題。細致研究了汽車導航中城市路網(wǎng)的基本特征,受幾何學中"兩點之間線段最短"的啟發(fā),提出動態(tài)有限區(qū)域搜索策略,減小了搜索范圍,提高了搜索效率。鑒于A*算法搜索時間短的優(yōu)勢,將其與有返回的改進蟻群算法相結合,提出基于動態(tài)區(qū)域規(guī)劃的分層蟻群算法(DHACO),利用A*算法和有返回的蟻群算法進行兩次路徑優(yōu)化,提高了搜索效率和可行解的質(zhì)量。在宣城市市區(qū)的網(wǎng)絡交通圖上對改進算法進行實例驗證,與A*算法和有返回的改進蟻群算法相比,DHACO算法在更短的時間內(nèi)搜索到了更短的路徑,實驗結果驗證了其在工程實踐中的可行性和有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of vehicle path planning in urban vehicle navigation, an improved ant colony algorithm with return is proposed with the help of the idea of return. The "dead end" problem in search is solved by return strategy. The basic characteristics of urban road network in automobile navigation are studied in detail. Inspired by the "shortest line segment between two points" in geometry, a dynamic finite region search strategy is proposed. It reduces the search range and improves the search efficiency. In view of the advantage of short search time of the A * algorithm, it is combined with the improved ant colony algorithm with return. A hierarchical ant colony algorithm (DHACOG) based on dynamic area planning is proposed. The algorithm A * and the returned ant colony algorithm are used to optimize the path twice. The search efficiency and the quality of feasible solution are improved. The improved algorithm is verified on the network traffic diagram of Xuancheng city. Compared with the A* algorithm and the returned improved ant colony algorithm, the DHACO algorithm can find a shorter path in a shorter time. The experimental results show the feasibility and effectiveness of the method in engineering practice.
【作者單位】： 國網(wǎng)遼寧省電力有限公司;東北大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(60674021)
【分類號】：TP18

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