基于改进人工鱼群算法的最短路径问题研究

发布日期：2012 年4 月9 日

预览
摘要

本内容试读结束

下载后可阅读完整内容，立即下载

：最短路径问题是交通网络分析中的一个重要问题。本文在分析基本鱼群算法在求解交通网络两点之间最短路径的基础上，针对其准确性和处理时间的不足，对人工鱼初值和行为进行了改进，提出了改进的人工鱼群算法。仿真实验表明提出的方法较原始鱼群算法能更准确、更快速地找到交通路网中任意两点间的最短路径。

最短路径问题是交通网络分析中的一个重要问题，也是一个研究热点[1]。它是资源分配、路线设计及分析等优化问题的基础，具有重要理论意义和实际应用价值。有许多研究者曾对最短路径算法进行了大量的研究，并取得了很大的进展，提出了很多解决这类问题的方法。其中传统的算法有，Dijkstra 算法、A*算法及其改进算法等等；还有近几十年来，通过模拟或揭示某些自然现象而产生了一些新颖的启发式智能算法，如遗传算法，模拟退火算法，禁忌搜索算法、蚁群算法等，但传统算法内存占用空间大，运算速度慢，新的智能算法也存在收敛速度慢，容易陷入局部最优解的问题。鱼群算法作为新近开发的一种优化算法在运算速度、收敛速度方面有其独特的优势，本文在分析基本鱼群算法在求解交通网络两点之间最短路径的基础上，针对其准确性和处理时间的不足，对人工鱼初值和行为进行了改进，提出了改进的人工鱼群算法。

2. 交通最短路径问题描述城市道路网有道路路线、交叉路口等物理属性，同时也具有路线长度、通行时间、路况等各种其它逻*资助信息：2010 年中南大学硕士研究生学位论文创新资助项目(No.

2010ssxt209)国家自然基金，No. 50808025。