改进量子蚁群算法在动态路径诱导中的应用

• 作者: 康维新 张程程
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 智能交通 改进量子蚁群算法 动态路网模型 动态路径诱导
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201412023

摘要

针对动态路径诱导中寻优算法收敛速度慢,易陷入局部最优解的不足,提出了一种改进的量子蚁群算法( IQA-CA). 首先,建立了考虑交叉口和路段耗费的动态路网模型,并建立了时间最优路径模型. 借鉴量子蚁群算法的寻优策略,改进的量子蚁群算法通过将量子比特相位取值范围缩小的方法,提高概率幅的密度;采用Hadamard门变异机制,实现量子比特概率幅值的位置和大小的变化,扩大了种群多样性,增加了全局最优解搜索的概率. 将IQACA算法应用到实际路网的动态路径诱导中,并与蚁群算法、量子蚁群算法进行对比分析,实验结果表明,改进的IQACA算法适用于求解时间最优路径问题,不仅具有很好的收敛性能还能够较快的得出时间最优路径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康维新	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	35	128	6.0	9.0
2	张程程	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	3	11	2.0	3.0