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DEM中基于遗传与蚁群的混合路径规划算法
DEM中基于遗传与蚁群的混合路径规划算法
作者:
奚玉昂
张润莲
武小年
原文服务方:
计算机应用研究
路径规划
数字高程模型
遗传算法
蚁群算法
摘要:
现有启发式算法在DEM路径规划中因数据量巨大导致效率较低.针对该问题,提出一种基于遗传和蚁群的混合路径规划算法.该算法在遗传过程中,通过在初始群体生成阶段构建选择因子,使得在节点搜索时更加倾向于终点方向,提高初始群体生成效率;对变异过程中变异节点的变异区间进行限制,避免产生路径断点;在蚁群寻优过程中,根据遗传过程产生的路径信息,采用自适应信息素初始化与更新策略,提高算法搜索效率.测试结果表明,混合算法能够在规则网格DEM数据下搜索出符合条件的路径,并具有较好的效率.
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路径规划
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蚁群算法
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自适应搜索半径蚁群动态路径规划算法
蚁群算法
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动态路径规划
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篇名
DEM中基于遗传与蚁群的混合路径规划算法
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
路径规划
数字高程模型
遗传算法
蚁群算法
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
算法研究探讨
研究方向
页码范围
2694-2697
页数
4页
分类号
TP18
字数
语种
中文
DOI
10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0133
五维指标
传播情况
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节点文献
路径规划
数字高程模型
遗传算法
蚁群算法
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
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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