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摘要:
在交通路径诱导过程中,为了优化出行者的路径选择,提出一种用免疫遗传算法与蚁群系统算法相互融合的算法,主要利用了蚁群系统算法的动态性、正反馈性和分布式计算的优点;同时兼容了免疫遗传算法的全局搜索能力以及容易和其他算法相结合等特点.蚁群系统算法的动态性能够满足交通道路动态变化的各种因素,但是蚁群系统算法固有的缺点是容易陷入局部最优和进化速度缓慢,为了改善蚁群系统算法陷入局部最优的缺点,采用免疫遗传算法的全局搜索的思想来对蚁群系统算法进行改进,避免了蚁群系统算法陷入局部最优的缺点.为了提高算法的进化速度,本文提出了基于多路搜索的蚁群系统算法,能够更好地加快收敛速度,满足交通动态变化的需要,并且满足出行者的需要.在算法的研究过程中,进行了两部分实验对算法进行了论证,在eil51问题中,算法与其它算法相比证明可以得到更优的解;在MapX环境下模拟现实交通状况,运用算法寻找最佳路径,证明了本文提出的算法能够在实际的道路状况中找到满足出行者需求的道路.
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文献信息
篇名 一种基于免疫遗传的多路搜索蚁群动态路径诱导算法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 蚁群算法 免疫遗传 局部最优 全局搜索 多路搜索
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 人工智能与算法研究
研究方向 页码范围 590-594
页数 5页 分类号 TP393
字数 6796字 语种 中文
DOI
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 林娜 沈阳航空航天大学计算机学院 19 149 9.0 11.0
2 霍志胜 沈阳航空航天大学计算机学院 2 14 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
免疫遗传
局部最优
全局搜索
多路搜索
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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