基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对城市交通路径选择问题,引入蚁群算法并将其改进为可同时满足对路程和时间最优的路径搜索算法,设计了相关的搜索规则和流程.在大量试验的基础上,讨论了算法中各种参数对路径搜索算法收敛性(包括收敛速度和准确度)的影响,并获得了一纽最优的经验参数.分析了搜索中产生伪最优解路径的规律,并通过控制收敛速度和加快趋向最优路径对蚁群算法进行了优化.结果显示,所进行的优化能有效抑制伪最优路径的产生,在2个周期内即可完成搜索.
推荐文章
蚁群算法在城市交通系统中的应用
智能交通系统
蚁群算法
最优路径
方向性蚁群算法在交通路径诱导系统中的应用
蚁群算法
最优路径算法
交通
混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用
蚁群算法
混沌
混沌蚁群算法
智能交通
改进蚁群算法在交通系统最短路径问题的研究
蚁群算法
最短路径
信息素
智能交通系统
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 蚁群算法在城市交通路径选择中的应用
来源期刊 西南交通大学学报 学科 工学
关键词 蚁群算法 城市交通 路径选择 肩发式搜索
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 912-917
页数 6页 分类号 TP301
字数 3395字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-2724.2009.06.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方彦军 武汉大学动力与机械学院 228 1619 20.0 26.0
2 刘经宇 武汉大学动力与机械学院 6 43 3.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (17)
共引文献  (143)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (22)
同被引文献  (64)
二级引证文献  (118)
1964(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1997(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
1999(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2010(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(5)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(1)
2012(11)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(6)
2013(14)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(12)
2014(18)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(15)
2015(23)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(21)
2016(22)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(19)
2017(21)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(21)
2018(13)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(12)
2019(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2020(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
城市交通
路径选择
肩发式搜索
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西南交通大学学报
双月刊
0258-2724
51-1277/U
大16开
四川省成都市二环路北一段
62-104
1954
chi
出版文献量(篇)
3811
总下载数(次)
4
总被引数(次)
51589
论文1v1指导