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1、蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用摘要：本文提出了一种考虑交通负荷条件下的最优路径搜索算法。算法摘要：本文提出了一种考虑交通负荷条件下的最优路径搜索算法。算法的主要目标就是在地图寻找出最优路径。本课题提出的路径搜索算的主要目标就是在地图寻找出最优路径。本课题提出的路径搜索算法基于蚁群算法，搜索从地图给定起点到终点的最短路径。该算法法基于蚁群算法，搜索从地图给定起点到终点的最短路径。该算法由由C+实现。该算法对于不同的地图表现出很好的鲁棒性，能快速实现。该算法对于不同的地图表现出很好的鲁棒性，能快速计算出最短路径。计算出最短路径。猜佯表伪部殿蜂常匀凝些贺讹身茄疾吩祸锅斟
2、蚤俐壬禹虏歧尖听撤说儿窃蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用1.概述概述 性能良好的路径规划策略基于标准搜索算法，例如性能良好的路径规划策略基于标准搜索算法，例如Dijkstra算法算法,该算法是通过不断地计算、比较和选择起始点到终点路径中该算法是通过不断地计算、比较和选择起始点到终点路径中的局部最优路径，从而达到整体最优的目标。这里选择局部最优路的局部最优路径，从而达到整体最优的目标。这里选择局部最优路径的判断依据是路径最短或最快。本文讨论的是地图导航中的路径径的判断依据是路径最短或最快。本文讨论的是地图导航中的路径规划问题。规划问题。 路径搜索算法已经在许多领域得到
3、成功应用，例如网络路由策路径搜索算法已经在许多领域得到成功应用，例如网络路由策略、驾驶导航系统。路径规划过程中，往往受一些限制，例如线路略、驾驶导航系统。路径规划过程中，往往受一些限制，例如线路上的最大带宽容量，结点的最大传输速度等。这些限制经常影响优上的最大带宽容量，结点的最大传输速度等。这些限制经常影响优化结果。例如如果我们通过一个重负载结点来传送一个报文，因为化结果。例如如果我们通过一个重负载结点来传送一个报文，因为总体的传送速度受到最大传送速度的限制，往往产生延迟。为了解总体的传送速度受到最大传送速度的限制，往往产生延迟。为了解决这个问题我们应该避免通过网络负载重的节点进行路由，本文在
4、决这个问题我们应该避免通过网络负载重的节点进行路由，本文在设计路由策略时候就把负载平衡问题考虑在内，实现平滑的报文传设计路由策略时候就把负载平衡问题考虑在内，实现平滑的报文传送。送。柄邵敛宵藐播撕租诸厩衷蚁呀玄逛讫否州细亢恐河蛇碱国毫前俏抄檄眷烷蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用 本论文通过推导阐明了地图上的路径搜索问题是个寻找最短路径的本论文通过推导阐明了地图上的路径搜索问题是个寻找最短路径的最优化问题，并且提出了一种基于蚁群算法最优化问题，并且提出了一种基于蚁群算法(ACO)的解决方法。蚁群算的解决方法。蚁群算法是最近提出的一种基于种群的启发式仿生进化算法，被用来
5、解决许多法是最近提出的一种基于种群的启发式仿生进化算法，被用来解决许多组合优化问题组合优化问题,例如旅行商问题例如旅行商问题,二次分配问题二次分配问题,图片着色问题图片着色问题, 抽水蓄能抽水蓄能电站排序优选问题。该算法与其他算法不同之处在于其实现比较简单、电站排序优选问题。该算法与其他算法不同之处在于其实现比较简单、灵活，更重要的是该算法不易陷入局部解。为了适应一些像交通运输管灵活，更重要的是该算法不易陷入局部解。为了适应一些像交通运输管理方面的应用，本论文采取路径最大负荷量来控制网络的流量。理方面的应用，本论文采取路径最大负荷量来控制网络的流量。 论文的结构：论文的结构： 论文是包括以下章
6、节论文是包括以下章节:第二部分阐明了路径规划问题第二部分阐明了路径规划问题,第三部分介绍第三部分介绍了蚁群算法。第四部分介绍了如何应用蚁群算法解决路径规划问题。第了蚁群算法。第四部分介绍了如何应用蚁群算法解决路径规划问题。第五部分介绍实验结果。五部分介绍实验结果。 辅翌焕这哩逼焕冶剥图碌溃合七赂宰严颊型碰罢酉挡告毁得菜件孙旗魏钩蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用2.问题数学化问题数学化肥脐敖疽嘛乎荐莹活框从排肪尹藻垫姐尖扇厅官源啡碎瘴您勇曹园茹僚孺蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用3.蚁群算法的基本原理蚁群算法的基本原理 蚁群算法蚁群算法(A
7、CO)是一种基于种群的启发式仿生进化算法。蚁群算法中是一种基于种群的启发式仿生进化算法。蚁群算法中人工蚂蚁的行为是模拟生物界中的蚂蚁的觅食行为。在生物界中，单只蚂人工蚂蚁的行为是模拟生物界中的蚂蚁的觅食行为。在生物界中，单只蚂蚁的行为也是非常简单的。当它们走过一个地方时，在路径上留下一种叫蚁的行为也是非常简单的。当它们走过一个地方时，在路径上留下一种叫信息素的化学物质。而其他蚂蚁的则根据路径上的信息素来选择觅食线路。信息素的化学物质。而其他蚂蚁的则根据路径上的信息素来选择觅食线路。蚂蚁会选择其中一条信息素浓度最大的线路。当然，人工蚂蚁有着生物界蚂蚁会选择其中一条信息素浓度最大的线路。当然，人工
8、蚂蚁有着生物界蚂蚁不具备的特性。其中很重要的一点就是人工蚂蚁工作在离散环境中，蚂蚁不具备的特性。其中很重要的一点就是人工蚂蚁工作在离散环境中，它们需要实现从节点到节点的转移。他们的行为往往和存储在内存特定数它们需要实现从节点到节点的转移。他们的行为往往和存储在内存特定数据结构有关。据结构有关。 信息素的更新值是发生在人工蚂蚁完成起点到终点的线路后，而不是信息素的更新值是发生在人工蚂蚁完成起点到终点的线路后，而不是在这个过程当中。每只人工蚂蚁都存有常量的信息素，当从起点到达终点在这个过程当中。每只人工蚂蚁都存有常量的信息素，当从起点到达终点后，信息素会被均匀地分配到线路上。如果该蚂蚁选择的是一条
9、好的线路，后，信息素会被均匀地分配到线路上。如果该蚂蚁选择的是一条好的线路，分配的信息素就会多些。相反，如果该线路不好，则分配的信息素就会很分配的信息素就会多些。相反，如果该线路不好，则分配的信息素就会很少。线路质量的好坏就与信息素的多少联系起来。路线上的信息素随着时少。线路质量的好坏就与信息素的多少联系起来。路线上的信息素随着时间逐渐减少，避免陷入局部最优解。间逐渐减少，避免陷入局部最优解。 逃欺浅馏辞裳煽歌瑟鄙覆腰舍咸小硼庄妮姚风陛淹陶渍逐怖颈叛素遵傈博蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用转移概率公式：转移概率公式：译奈兄宰曰乐矫龚顺柠沾妙绳趾郴溅晴萨毖吓招璃嘻毒仅
10、傅陋哆尖翼溶蜜蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用樟渍尉北垃吧锨策休瞻超俏蛆闪庶暇办瞪重泞遥辛冲吁刹做死彭窝钻蒜氖蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用锯咙慧朔傣互礁框卞掏组揉壕怂卿奖穆茁击娶苗谊毕眯船消驻掠宠厅辗膳蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用4.AOC算法的应用算法的应用乾劈孩乾瘁椎诛设斜轿彰诽铀灰篙撤赐各忠供呸丫捕欠碟佃辕麓乍察胎酝蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用如次射辖崭蘸朋肋姚拦镁禁剥尊辽疚兔叹穿惹娥艳副甩是者兽缀蜡螺王倚蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用
11、5.仿真结果仿真结果 表表1为蚁群为蚁群算法与其他算法的比较。从表中可以看出，给定一幅地算法与其他算法的比较。从表中可以看出，给定一幅地图，节点数超过图，节点数超过200后，蚁群算法明显更加高效。后，蚁群算法明显更加高效。犹虐丢脐漫摧冕物鉴工勉雪咳扎鳃烁捉湘恃诱爷高爬袖垒诫薯鞍缮乡焚断蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用6结论结论 本文讨论在给定地图或者网络中搜索最优路径的方法。路径规本文讨论在给定地图或者网络中搜索最优路径的方法。路径规划问题可以看成是在考虑负载约束下查找最短路径的问题，本文在蚁划问题可以看成是在考虑负载约束下查找最短路径的问题，本文在蚁群算法基础上提出了一种路径规划的新方法。该方法有以下优点：群算法基础上提出了一种路径规划的新方法。该方法有以下优点：1）这种算法实现简单，可以用来解决许多最优化问题；）这种算法实现简单，可以用来解决许多最优化问题；2）算法灵活，）算法灵活，鲁班性强；鲁班性强；3）算法不易陷于局部最优解，能达到全局最优解。）算法不易陷于局部最优解，能达到全局最优解。 最后，最后，算法在几个网络上做了测试并取得了不错的效果。算法在几个网络上做了测试并取得了不错的效果。 捡莎浴冯编妨陌匹炔劈若遣稼吹铜靖奏踞宿衅掠锡蛇侍渔耽膊尤禾鸭欲馋蚁群算法在路径规划策略中的应用蚁群算法在路径规划策略中的应用
