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        裝備搶修車多目標(biāo)路徑優(yōu)化

        2013-04-29 00:22:44李眾謝曉東余選召吳迪
        無線互聯(lián)科技 2013年9期
        關(guān)鍵詞:多目標(biāo)蟻群算法路徑優(yōu)化

        李眾 謝曉東 余選召 吳迪

        摘 要:針對戰(zhàn)場搶修工作的特點(diǎn),建立了考慮安全性、時間損耗等因素的多目標(biāo)路徑優(yōu)化模型,采用蟻群算法對問題求解,并對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn),提升了算法的收斂速度。

        關(guān)鍵詞:搶修車;多目標(biāo);路徑優(yōu)化;蟻群算法

        1 基于功效函數(shù)法[1]的搶修車路徑優(yōu)化模型

        ⑴優(yōu)化目標(biāo):1)安全性:安全性表現(xiàn)為安全通過概率。2)道路狀況:道路狀況表現(xiàn)為路面良好程度。3)時間損耗:時效性是戰(zhàn)時主要考慮的因素。4)機(jī)動距離:機(jī)動距離對應(yīng)著機(jī)動費(fèi)用。

        ⑵利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重,本文采用1~9標(biāo)度。

        ⑶設(shè)有m條備選路段,n項評估指標(biāo),共有L條可選路線,共有p個節(jié)點(diǎn)。備選路段d的各項評估指標(biāo)數(shù)值為:{cd}={cd(1),cd(2),…cd(e),…cd(n)},e=1,2…n。

        ①指標(biāo)無量綱化處理方法

        顯然,處理后的指標(biāo)yd(e)越小,表明備選路段d的評估指標(biāo)e評價越優(yōu)。

        ②建立目標(biāo)函數(shù):

        Sij、Rij、Tij、Eij分別為路段(i,j)的安全性、道路狀況、時間損耗、機(jī)動距離;式(5)表示任意路段只通過一次,式(6)表示一系列路段連通性約束。

        2 最短路算法[2]

        改進(jìn)蟻群算法[3,4](采用蟻周系統(tǒng)):

        ⑴選擇概率改進(jìn):q和q0都是[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)。

        ⑵懲罰策略:引入懲罰因子pn對路段進(jìn)行懲罰。

        式中, 和 分別表示懲罰前后路段(i,j)上的信息素濃度。

        3 算法驗證與分析

        搶修車由V1出發(fā)至V10對戰(zhàn)損裝備進(jìn)行搶修,要求進(jìn)行路徑優(yōu)化,尋找最優(yōu)路徑。

        S、R、T、E的權(quán)重分別為:0.1268、0.2612、0.5224、0.0897。對各指標(biāo)值進(jìn)行無量綱化處理,采用功效函數(shù)法得出各路段的綜合分?jǐn)?shù)。

        基本和改進(jìn)蟻群算法求最優(yōu)路徑,得出最優(yōu)路徑:1->2->5->8->10,最優(yōu)路徑值:5.6748。參數(shù)設(shè)置:M=30、α=1、β=1、C=100、Q=10、ρ=0.65、pn=0.3、循環(huán)30次。

        基本蟻群算法在第8次循環(huán)之后收斂,改進(jìn)蟻群算法第1次循環(huán)即收斂,通過改進(jìn)提高了蟻群算法的收斂速度。

        4 結(jié)語

        從戰(zhàn)時角度出發(fā),建立了基于功效函數(shù)的搶修車路徑優(yōu)化模型,改進(jìn)了基本蟻群算法,通過實例驗證,證明改進(jìn)蟻群算法具有更快的收斂速度,適于求解最優(yōu)路徑問題。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1]百度百科.功效函數(shù)法.http://baike.baidu.com/view/1796103.htm.

        [2]施寅躍.城市道路網(wǎng)中蟻群最短路徑算法研究[D].南京理工大學(xué),2010.06.

        [3]段海濱.蟻群算法原理及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2005.12.

        [4]Badr A,F(xiàn)ahmy A.A proof of convergence for ant algorithms[J].International journal of Intelligent Computing and Information,2003,3(1):22-32.

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