基于蟻群算法的路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)的研究與設(shè)計.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟的發(fā)展、城市化進程的加快，世界各大城市交通車輛的數(shù)量不斷增加，交通事故、交通堵塞等問題日益嚴(yán)重。因此，研究如何合理地分配交通流的路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)受到越來越多的關(guān)注。第三代通信技術(shù)(3G，Third Generation)的發(fā)展和3G手機的面市，使得智能交通導(dǎo)航系統(tǒng)沖出了車載導(dǎo)航的范疇，國內(nèi)外眾多專家學(xué)者紛紛展開了面向便攜式設(shè)備(如3G手機和PDA，Personal Digital Assistant)的路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)的研究。

2、 本論文依據(jù)客戶不同的出行需求，在分析了誘導(dǎo)中心提供的交通流和地理空間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用了基于不同選擇機制的蟻群算法，對靜態(tài)和動態(tài)路徑優(yōu)化問題分別進行了研究，為實際路網(wǎng)中交通流的合理地分配提供理論支持。 對于靜態(tài)路徑優(yōu)化問題，本文建立了以行駛費用最少為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型。針對該數(shù)學(xué)模型，設(shè)計了蟻群算法和Dijkstra算法，并進行了仿真實驗。結(jié)果表明，隨著路網(wǎng)節(jié)點數(shù)目的增多，蟻群算法在算法運行時間上優(yōu)于Dijkstra算法。

3、 對于動態(tài)路徑優(yōu)化問題，本文建立了以行程時間最短為目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型。針對該數(shù)學(xué)模型，設(shè)計了基于輪盤賭的最大最小蟻群算法和基于隨機增加信息素的最大最小蟻群算法。通過仿真實驗表明，同基于輪盤賭的最大最小蟻群算法相比,基于隨機增加信息素的最大最小蟻群算法在運行時間上較短，但在達優(yōu)率方面略低。 在分析了路徑優(yōu)化問題的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了基于蟻群算法的路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)。其主要工作包括：電子地圖分析設(shè)計、移動智能體的分析設(shè)計、地圖信息檢索