基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解

c law enforcement. Therefore, c congestion was ciency of the improved algorithm with the Dijkstra algorithm. Thus, it could simulate the optimal driving path with better performance, which was targeted and innovative.关键词：蚁群算法;实际路况;最优路径Key words ：ant colony optimization; actual road conditions; optimal path文／张俊豪蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用0 引言在国务院发布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中，将交通拥堵问题列为发展现代综合交通体系亟待解决的“三大热点问题”之一。

智能交通系统作为“互联网+交通”的产物，利用先进的科学技术对车、路、人、物进行统一的管控、调配，成为了当下各国缓解交通拥堵的一个重要途径。

路径寻优是智能交通系统的一个核心研究内容，可以有效的提升交通运输效率，减少事故发生频率，降低对城市空气的污染以及提升交通警察的执法效率等。

最著名的路径规划算法是Dijkstra算法和Floyd算法，Dijkstra算法能够在有向加权网络中计算得到某一节点到其他任何节点的最短路径；Floyd算法也称查点法，该算法和Dijkstra算法相似，主要利用的是动态规划思想，寻找加权图中多源节点的最短路径。

近些年，最优路径的研究主要集中以下几个方面：（1）基于A*算法的路径寻优。

A*算法作为一种重要的路径寻优算法，其在诸多领域内都得到了应用。

随着科技的发展，A*算法主要运用于人工智能领域，特别是游戏行业，在游戏中，A*算法旨在找到一条代价（燃料、时间、距离、装备、金钱等）最小化的路径，A*算法通过启发式函数引导自己，具体的搜索过程由函数值来决定。

基于改进蚁群算法的电动汽车行驶路径多目标优化①摘要针对目前电动汽车(electric vehicle, EV)锂电池容量有限、充电时间较长的问题，为优化电动汽车行动力，缓解用户出行顾虑，提出基于蚁群算法(ant colony algorithm, ACA)的电动汽车行驶路径多目标优化。

蚁群算法具有较强的鲁棒性，优秀的分布式计算机制，并且易于与其他智能算法结合，适合求解复杂组合优化问题。

本文在基本蚁群算法的基础上，多目标统一规范化后，对蚁群算法的启发函数和信息素更新函数进行了改进，从而使算法做到快速收敛，并且添加了随机变异策略最大可能获得所有Pareto最优解。

实验结果表明，算法推荐的行驶路线是Pareto最优解，并且可以平衡电动汽车耗电和耗时，算法是有效的。

关键词蚁群算法(ACA)，电动汽车(EV)，行驶路径，多目标优化，Pareto最优解，行动力0 引言电动汽车(electric vehicle, EV)行驶的最优路径问题是指在路网模型中两个节点或多个节点之间搜索一条可以最优化耗电和耗时的路径，是电动汽车行动力管理研究中的一个多目标优化问题[1]。

电动汽车的行驶不同于一般汽车，受限于锂电池容量，能够行驶的距离有限，并且充电需要的时间较长，而且道路交通的运行情况使得行驶消耗的电量和时间并不一致，甚至发生矛盾[1-3]，如：在到达目的地的快捷路径上能耗很大，或者在耗时较多的路径上能耗较少，即实际情况中可能不存在同时达到能耗最低与耗时最少的路径。

通过对最优路径问题的研究，可以在使用电动汽车出行时合理规划行驶路径，达到耗电和耗时尽可能最优，从而可间接最大化电动汽车的行动力。

所以，对最优路径问题的研究可以提高电动汽车的实用性，推广低碳出行的理念。

为此，本文提出了基于改进蚁群算法(ant colony algorithm, ACA)的多目标优化方法。

蚁群算法是由意大利学者M.Dorigo于1991年首次提出，与其他智能算法相比，具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法结合等优点[4,5]。

基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，路径规划优化成为了一个备受关注的研究领域。

在实际生产与生活中，很多问题都需要最优的路径规划方法来解决。

而蚁群算法，作为一种优化搜索算法，已被广泛应用在路径规划领域中。

然而，传统的蚁群算法存在着某些缺陷，如易陷入局部最优等问题。

因此，基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究具有重要意义。

第一部分：蚁群算法原理及其应用蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的人工智能算法。

蚂蚁寻找食物的过程类比为信息素分布和发现的过程。

在此过程中，蚂蚁在多次探测后，通过信息素的积累和挥发调整自身行为，最终找到最短路径。

蚁群算法的应用十分广泛，不仅可用于路径规划领域，还可以用于图像分割、物流调度、模式识别等领域。

而在路径规划领域中，蚁群算法可以有效地解决复杂的路径规划问题，特别是对于多目标优化问题，蚁群算法在贴近实际的应用中取得了良好的效果。

第二部分：蚁群算法的缺陷及其改进然而，传统的蚁群算法存在着一些缺陷，其中较为突出的是易陷入局部最优。

由于信息素的积累需要长时间的迭代更新，这个过程相当于一种漫无目的的搜索过程，容易被那些信息素较强的路径所吸引。

为了解决这个问题，研究人员提出了多种改进蚁群算法的方案。

例如，采用局部搜索策略或全局搜索策略、降低信息素挥发率等。

注重信息素挥发率的调节，可以使得信息素积累的路径更具有全局性。

这些改进方案都能够有效地提高算法的搜索能力，使得算法较少陷入局部最优，从而找寻出更优的路径。

第三部分：改进蚁群算法在路径规划中的应用基于改进蚁群算法的路径规划优化方法在实际应用中也得到了广泛的应用。

通过对多种路径规划算法进行对比实验，研究人员发现，相较于其他算法，改进的蚁群算法在搜索能力、路径质量等方面均表现出了优越的性能。

例如，在智能物流领域，改进蚁群算法被应用于物流路径优化。

该算法结合了蚁群算法的搜索能力和改进方案，有效地提高了物流路径的准确度和路程质量。