改进蚁群算法在城市汽车导航中的应用

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：23

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目60674021

在线出版日期：2016-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：133-137