陈涛
- 作品数：3 被引量：13H指数：1
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进蚁群算法在城市汽车导航中的应用被引量：12
- 2016年
- 针对城市汽车导航中的车辆路径规划问题,借助返回思想,提出有返回的改进蚁群算法,通过返回策略解决了搜索中的"死胡同"问题。细致研究了汽车导航中城市路网的基本特征,受几何学中"两点之间线段最短"的启发,提出动态有限区域搜索策略,减小了搜索范围,提高了搜索效率。鉴于A*算法搜索时间短的优势,将其与有返回的改进蚁群算法相结合,提出基于动态区域规划的分层蚁群算法(DHACO),利用A*算法和有返回的蚁群算法进行两次路径优化,提高了搜索效率和可行解的质量。在宣城市市区的网络交通图上对改进算法进行实例验证,与A*算法和有返回的改进蚁群算法相比,DHACO算法在更短的时间内搜索到了更短的路径,实验结果验证了其在工程实践中的可行性和有效性。
- 葛延峰陈涛孔祥勇高立群
- 关键词：汽车导航蚁群算法
- 网络搜索中的“死胡同”现象及蚁群改进算法被引量：1
- 2013年
- 针对网络搜索时常会出现蚂蚁陷入所设置的禁忌表中,无路可寻的现象,提出了所谓"死胡同"现象并加以解决,给出了基于返回思想的改进蚁群算法。当蚂蚁走进了死胡同后,沿着原路返回,并寻找其他的路径绕过死胡同,继续向目标位置搜索,以提高蚂蚁寻找路径的成功率。对改进蚁群算法的参数进行了实验分析,并与其他三种算法进行了比较,仿真结果验证了本文所提出方法的有效性。
- 穆克陈涛褚俊霞葛延峰
- 关键词：COLONY
- 蚁群算法在汽车导航中的应用研究
- 汽车导航中最短路径问题既是网络分析中的基本问题,也是与道路交通息息相关的热点问题。蚁群算法是一种新型仿生类优化算法,本文进行蚁群算法及其在汽车导航中路径规划的研究,主要研究成果如下：
/(1/)通过分析传统路网模型...
- 陈涛
- 关键词：汽车导航路径规划蚁群算法面向对象
- 文献传递
