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基于蚁群算法的自适应路径导航算法

刘伟,  王爽

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2012 >  30(3): 78-82
刘伟, 王爽. 基于蚁群算法的自适应路径导航算法[J]. 交通信息与安全, 2012, 30(3): 78-82. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.03.018
引用本文: 刘伟, 王爽. 基于蚁群算法的自适应路径导航算法[J]. 交通信息与安全, 2012, 30(3): 78-82. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.03.018
shu
LIU Wei, WANG Shuang. Ant Colony Algorithm-based Adaptive Path Navigation Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(3): 78-82. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.03.018
Citation: LIU Wei, WANG Shuang. Ant Colony Algorithm-based Adaptive Path Navigation Algorithm[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2012, 30(3): 78-82. doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.03.018
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基于蚁群算法的自适应路径导航算法

doi: 10.3963/j.ISSN1674-4861.2012.03.018

  • 中国医科大学信息管理与信息系统学系 沈阳110001

  • 沈阳工程学院英语系 沈阳110136

详细信息

  • 中图分类号: TP393.3

Ant Colony Algorithm-based Adaptive Path Navigation Algorithm

    摘要
  • 摘要: 针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2012-06-28

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