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第27卷第3期河北工业科技V ol.27,No.32010年5月H ebei Jour nal of Industr ial Science and T echno log yM ay 2010文章编号:1008 1534(2010)03 0204 03蚁群算法在城市交通系统中的应用高 娜1,贾辉然2,折志伟3,姜文东3,赵 捷4(1.河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018;2.河北科技大学研究生学院,河北石家庄 050018;3.河北科技大学电气信息学院,河北石家庄 050018;4.河北省信息安全测评中心,河北石家庄 050072)摘 要:根据城市交通的实际情况,介绍了用蚁群算法求解城市交通行驶中车辆最优路径的方法,帮助车辆找到最优路径,从而选择车流量较少的路径行驶。
关键词:智能交通系统;蚁群算法;最优路径中图分类号:T P312 文献标志码:AApplication of ant colony alg orithm to urban traffic control systemGAO Na 1,JIA H ui ran 2,SH E Zhi w ei 3,JIANG Wen do ng 3,ZH AO Jie 4(1.Colleg e o f Informat ion Science and Engineer ing,Hebei U niver sity of Science and T echnolog y,Shijiazhuang H ebei 050018,China;2.Co lleg e of Graduate,Hebei U niversit y o f Science and T echno log y,Shijiazhuang Hebei 050018,China;3.Colleg e o f Electrical Eng ineering and Info rmatio n Science,Hebei U niv ersity of Science and T echno lo gy ,Shijiazhuang Hebei 050018,China;4.H ebei Informat ion Secur ity T est ing Evaluat ion Center ,Shijiazhuang H ebei 050072,China)Abstract:Based o n t he actual situatio n of urban tr anspor t,the ant colony alg or ithm is intoduced fo r vehicles to cho ose the o pt imal path with less traffic v olume.Key words:intelligent tr anspor t system;ant colony algo rithm;optimal path 收稿日期:2009 12 18;修回日期:2010 01 26责任编辑:李 穆作者简介:高 娜(1985 ),女,河北石家庄人,硕士研究生,主要从事智能交通系统方面的研究。
软件开发118蚁群算法及其在智能交通中的应用◆◆吴鸣◆摘要：随着经济的快速发展，人们的生活水平也得到了一定的提高，私人汽车拥有量在不断的增加。
随着私有汽车的数量不断的提高，交通问题也在日益严重，交通问题现在已经成为了城市发展的重要阻碍。
智能交通系统可以有效的去解决现在社会对于交通的需求，同时也能解决消费者之间的供给问题。
智能交通系统主要是以人工智能技术为支撑，可以有效的缓解交通拥挤的现状。
关键词：智能交通系统；蚁群算法；算法改进；车辆路径问题1◆◆蚁群算法及其研究现状1.1 蚁群算法蚁群算法简单来说就是利用以群搜索食物的过程，结合著名的旅行商问题，成功的运用在求解tsp问题上。
蚁群算法其实是一种模拟进化算法，但是这种算法仅仅局限于种群之间，在一定程度上具有随机搜索的特点。
多个可行解之间可以组成许多种群，各个种群之间所出现的问题都会得到最优化的解决，并且根据长期的生活经验可以不断的调整自身的结构。
在协作的阶段，大多数会进行简单的信息交流，这样才可以形成新一轮的可行解。
蚂蚁之间会留下一种特殊的信息素，这些信息在长时间之后会得到挥发，挥发之后在日后的搜索中就寻找不出来。
这些特性使得蚁群算法体现出了明显的自组织机制，完全不会受到外界的干扰，从开始的无组织状态会演化到有序状态。
1.2 蚁群算法的特点和研究现状蚁群算法本身具有智能搜索的优势，可以将全局的能力进行整体优化，进行正反馈计算。
在搜索路径的过程中，蚂蚁所采用的信息素可以成为一种特殊的通信机制，并且这种机制非常容易扩展到人工多主题模型。
人工主体指挥将访问状态增加变量信息，通过正反馈机制将评估进行合理的优化，在一定程度上可以提高问题的解效率。
当蚁群在完成一项工作时，会和其他的蚂蚁共同协作来完成工作的目标，所以在任务实施的过程中，并不会有与个体的能力不足所受到影响。
蚁群算法一直作为一种模拟种群的进化算法，在现实生活中具有一定的可实施性，对于模型也会进行细微的修改。
蚁群算法在车辆路径问题中的应用蚁群算法在车辆路径问题中的应用摘要蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是意大利学者M.Dorigo等人通过模拟蚁群觅食行为提出的一种基于种群的模拟进化算法。
通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素（pheromone）的最短路径的搜索策略，给出了基于MATLAB 的蚁群算法在车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的应用。
蚁群算法采用分布式并行计算机制，易于其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性，但搜索时间长，容易陷入局部最优解。
针对蚁群算法存在的过早收敛问题，加入2—opt方法对问题求解进行了局部优化，计算机仿真结果表明，这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。
关键词：蚁群算法、组合优化、车辆路径问题、2-opt方法1.车辆路径问题车辆路径问题（VRP）来源于交通运输，1959年由Dantzig 提出，它是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题。
最初用于研究亚特兰大炼油厂向各个加油站投送汽油的运输路径优化问题，并迅速成为运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点。
车路优化问题如下：已知有一批客户，各客户点的位置坐标和货物需求已知，供应商具有若干可供派送的车辆，运载能力给定，每辆车都是从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点。
现要求以最少的车辆数和最少的车辆总行程来完成货物的派送任务。
2、蚁群系统基本原理在蚂蚁群找到食物时，它们总能找到一条从食物到蚁穴之间的最短路径。
因为蚂蚁在寻找食物时会在路途上释放一种特殊的信息素。
当它们碰到一个还没有走过的路口时，会随机地挑选一条路径前行。
与此同时释放出与路径长度有关的信息素。
路径越长，释放的激素浓度越低。
当后面的蚂蚁再次碰到这个路口时，会选择激素浓度较高的路径走。
这样形成了一个正反馈，最优路径上的激素浓度越来越高，而其他的路径上激素浓度却会随时间的流逝而消减。
C h i n as t o r a g e&t r a n s p o r t m a g a z i n e2024.01针对兰州市公共交通服务水平较低问题，利用兰州市110路公交作为算例提出基于蚁群算法的公交站点规划策略来进行公交线路优化，将重新规划城市公交线路及站点作为促进兰州市交通系统良性发展的具体措施。
1.兰州市交通现状兰州市作为典型带状发展城市，其地理形状阻碍了交通路网结构规划的完整性。
且兰州市公共交通服务存在高峰时期候车时间过长、公交线路站点设置不科学等问题，不能满足市民方便出行的需求。
通过合理地公交线路站点规划可以尝试解决兰州公共交通服务水平较低问题。
2.公交站点选择策略设计2.1算例分析。
兰州110路公交线路见图1。
实际调查发现兰州照相机厂家属院和职业技术学院的乘坐公交需求大，因此在原有的路线基础上新增这两个站点。
图1兰州110路公交线路图2.2模型构建。
以选取服务乘客最多的路线为目标构建站点选择模型。
式（1）为模型目标函数，服务乘客数量最多。
μi 为在车站i 上车的乘客数，d i为在车站i 下车的乘客数。
式（2）为车辆容量约束，Z i 为当前公交人数。
一辆车最多不超过60人。
式（3）代表第i 公交站点是否被选择，0代表放弃，1代表选择。
式（4）公交线路站点数量约束，公交线路约束规定最多20个车站。
ma x F = μi i ∈N s （1）Z i = μi -1- d i -1+μi -d i ≤60（2）D i={0，1}（3） D i=20（4）3.蚁群算法设计蚁群算法存在6个基本参数：M 为蚂蚁数，Q表示信息素，E 为迭代次数，α为信息素影响因子。
Β为距离影响因子，ρ代表信息素挥发程度。
p ki j 表示蚂蚁处在某站点i 选择下一个站点j 的概率。
用轮盘赌法选择下一个站点，计算见式（5）：p ki j=ταi j （t ）×ηβi j （t ）s ∈a l l o w e d kταi j （t ）×ηβi j （t），s ∈a l l o w e d k0，其他（5）ηi j =1d ij 为路径（i ，j ）距离的倒数，τi j （t）表示在第t 次迭代时路径（i ，j ）上的信息素浓度，l l o w e d k 表示还未选择的客户集合。
基于智能蚁群优化算法的交通流控制智能蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁搜索食物路径的算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物时产生的信息素沉淀和挥发机制，来实现对于复杂优化问题的求解。
在交通领域，智能蚁群优化算法能够用于优化交通信号灯的控制，实现交通拥堵的缓解，提高交通流的效率。
随着城市化进程的加速和车辆数量的增加，交通拥堵已经成为城市交通管理中难以回避的难题。
传统的交通信号灯控制方式往往采用固定的时间间隔，不能根据实时交通情况做出调整，导致了交通拥堵的加剧。
而智能蚁群优化算法的引入，则可以有效地解决这一问题。
智能蚁群优化算法模拟了蚂蚁在寻找食物时产生信息素的过程，当蚂蚁发现一条路径时，会在路径上释放信息素。
其他蚂蚁在选择路径时，会优先选择信息素浓度高的路径。
同时，信息素会随着时间的推移不断挥发，从而使得蚂蚁逐渐集中于最优路径上。
这种机制可以有效地实现路径的优化。
在交通信号灯控制中，可以将每个路口看作一个节点，路口之间的道路看作边，构建一个网络图。
每个节点表示一个交通信号灯的状态，包括绿灯、黄灯和红灯。
智能蚁群优化算法可以在这个网络图中进行搜索，找到最优的信号灯控制策略，使得交通流最大化，拥堵最小化。
智能蚁群优化算法在交通流控制中的应用可以分为两个阶段：信息素更新阶段和路径选择阶段。
在信息素更新阶段，每个蚂蚁根据当前的交通情况释放信息素，并更新信息素浓度。
在路径选择阶段，蚂蚁根据信息素浓度选择下一个节点，并根据选择的路径更新信息素。
通过不断迭代这两个阶段，最终可以得到最优的交通信号灯控制方案。
智能蚁群优化算法的一个优势在于其具有很强的自适应性和鲁棒性。
由于算法本身具有分布式的特点，因此可以很好地适应实时交通情况的变化，动态调整信号灯控制策略。
同时，即使在部分节点失效或者有噪声干扰的情况下，算法也能够保持稳定性，不会产生较大的波动。
除了在城市交通管理中的应用，智能蚁群优化算法还可以用于其他领域的优化问题求解。
比如在电力系统中，可以优化电网的拓扑结构；在物流配送中，可以优化送货路线等。
基于改进AntColony算法的城市公共交通车辆调度研究随着城市化的不断推进，城市公共交通已经成为很多人出行的首选。
然而，如何合理地调度公交车辆，使得公交系统的效率最大化，也成为了越来越多城市管理者需要考虑的问题。
目前，已经有很多算法被应用于城市公共交通车辆调度的研究中。
其中，AntColony算法是一种较为常用的算法。
那么，如何通过改进AntColony算法，来提高城市公共交通车辆调度效率呢？一、AntColony算法简介AntColony算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的算法。
在本算法中，假设有一群蚂蚁在一张地图上寻找食物。
当蚂蚁发现了食物之后，它会沿着自己走过的路径回到巢穴，同时释放一种信息素。
这种信息素会吸引其他蚂蚁前来探索这条路径。
随着更多的蚂蚁通过这条路径，信息素的浓度也会越来越高，最终形成一条稳定的路径。
在城市公共交通车辆调度中，AntColony算法可以被应用于优化公交车辆的路线规划。
假设每辆公交车都是一只蚂蚁，所有的公交车行驶的路线就相当于地图上的路径。
通过适当地调整信息素的释放策略，可以让公交车辆尽可能地避免一些繁忙区域，从而达到优化路线规划的目的。
二、AntColony算法的缺陷然而，AntColony算法本身也存在一些缺陷。
具体来说，主要有以下两点：1. 局部最优解问题AntColony算法本身是一种局部搜索算法，这就意味着它只能找到局部最优解，而无法保证全局最优解。
当出现局部最优解的时候，公交车辆可能会被卡住，无法按时到达。
这不仅会加重城市交通拥堵的情况，还会影响乘客的出行。
2. 对参数敏感AntColony算法的效果和选择的参数密切相关。
不同的参数选择会导致不同的算法效果。
这就需要研究者不断地进行参数的调整和优化。
三、改进AntColony算法的策略为了解决AntColony算法的局部最优解问题和对参数敏感的问题，一些研究者提出了一些改进AntColony算法的策略。
1. 引入贪心策略一种常见的解决局部最优解问题的策略就是引入贪心策略。
