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题名改进蚁群算法在城市汽车导航中的应用
被引量：12
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作者
葛延峰
陈涛
孔祥勇
高立群
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机构
国网辽宁省电力有限公司
东北大学信息科学与工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第1期133-137,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60674021)
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文摘
针对城市汽车导航中的车辆路径规划问题,借助返回思想,提出有返回的改进蚁群算法,通过返回策略解决了搜索中的"死胡同"问题。细致研究了汽车导航中城市路网的基本特征,受几何学中"两点之间线段最短"的启发,提出动态有限区域搜索策略,减小了搜索范围,提高了搜索效率。鉴于A*算法搜索时间短的优势,将其与有返回的改进蚁群算法相结合,提出基于动态区域规划的分层蚁群算法(DHACO),利用A*算法和有返回的蚁群算法进行两次路径优化,提高了搜索效率和可行解的质量。在宣城市市区的网络交通图上对改进算法进行实例验证,与A*算法和有返回的改进蚁群算法相比,DHACO算法在更短的时间内搜索到了更短的路径,实验结果验证了其在工程实践中的可行性和有效性。
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关键词
汽车导航
蚁群算法
返回策略
动态有限区域搜索
A＊算法
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Keywords
Car navigation
ant colony optimization
returning strategy
dynamic regional planning strategy
A-star algorithm
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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