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        蟻群算法在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用

        2017-04-27 15:49:04白曉王婭
        電子技術(shù)與軟件工程 2016年15期
        關(guān)鍵詞:智能交通系統(tǒng)蟻群算法

        白曉++王婭

        摘 要 智能交通是將電子信息技術(shù)與傳統(tǒng)的交通運輸產(chǎn)業(yè)相結(jié)合而產(chǎn)生的服務(wù)系統(tǒng),它以信息技術(shù)、控制技術(shù)等技術(shù)為基礎(chǔ),借助新一代電子信息技術(shù)的發(fā)展,提供了高效的、適應(yīng)現(xiàn)代發(fā)展的交通運輸管理系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)涉及到交通領(lǐng)域的多個方面,其中最優(yōu)路徑選擇是智能交通系統(tǒng)的一個典型問題,適合采用蟻群算法求解。

        【關(guān)鍵詞】智能交通系統(tǒng) 蟻群算法 信息素 最優(yōu)路徑 組合優(yōu)化

        交通運輸?shù)默F(xiàn)代化使人們享受便利的同時,也面臨道路擁堵、事故頻發(fā)等問題。近年來,智能交通系統(tǒng)越來越受到人們的重視,它涉及到交通領(lǐng)域諸多方面,如最優(yōu)路徑選擇、車輛路徑規(guī)劃、動態(tài)車輛調(diào)度、交通流量控制等。其中一個重要的應(yīng)用是一類典型的以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)的組合優(yōu)化問題,而蟻群算法具有內(nèi)在的搜索機制及正反饋性,適合求解一系列的組合優(yōu)化問題。

        1 蟻群算法描述

        蟻群算法源于20世紀90年代初意大利學(xué)者M.Dorigo首次提出的螞蟻系統(tǒng)。它是基于種群的啟發(fā)式放生進化系統(tǒng),是通過對蟻群覓食過程中其行為的研究而得出的一種算法。主要思路是螞蟻借助自己路徑尋優(yōu)的能力可以找到巢穴與食物之間最短的途徑。在尋找過程中主要依靠的是每個螞蟻在行進過程中留下的揮發(fā)性分泌物——信息素,依靠信息素,蟻群的螞蟻之間可以相互合作,相互配合,因此形成的正反饋可以使每只螞蟻找到所有路徑中最短的路徑。

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        (1)

        (2)

        (3)

        2 蟻群算法的應(yīng)用優(yōu)勢

        蟻群算法,又名螞蟻算法,螞蟻可以利用信息素的濃度大小從而尋找到覓食的最優(yōu)路徑。該算法的優(yōu)點可以總結(jié)為:

        2.1 并行分布式計算

        每個螞蟻都是獨立的個體,在覓食過程中屬于多起點同時啟動,互不影響,從根本上分析該過程屬于分布式的多Agent系統(tǒng),整體蟻群最終任務(wù)的順利完成不會由于某些個體的缺陷而受到影響。該算法具有真實可用性,并且可用于解決對單目標的優(yōu)化或者對多目標的優(yōu)化等重要問題。此外,螞蟻算法還可進行并行計算。

        2.2 魯棒性

        蟻群算法的最終結(jié)果與螞蟻最初選擇的路徑無太大關(guān)系,在利用人工仿真螞蟻進行問題求解過程中,不需要對其進行人工的修整。把問題簡單化,可以和其他算法相互結(jié)合求解最優(yōu)問題。

        2.3 自組織性

        蟻群算法組織指令的來源為系統(tǒng)內(nèi)部,它不受外界環(huán)境的干擾,因此該算法具有自組織性。

        2.4 正反饋性

        螞蟻對于最優(yōu)路徑的選擇主要依靠路徑上信息素濃度的多少,信息素的堆積是正反饋的過程,路徑上信息素的含量越多則該路徑被選擇的幾率就會越大,正反饋的作用是使整體能夠更快的尋找到最優(yōu)途徑,正反饋在蟻群算法中處于重要地位。

        2.5 易于實現(xiàn)

        它是一種啟發(fā)示算法,其計算復(fù)雜性為,整個算法的空間復(fù)雜度是:。

        3 蟻群算法在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用空間

        蟻群算法在解決組合優(yōu)化問題方面有著明顯的優(yōu)勢,從而在智能交通領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用空間。

        3.1 車輛路徑導(dǎo)航

        根據(jù)行車人員的需要,根據(jù)對實時路況信息的統(tǒng)計,系統(tǒng)可以智能的為其推薦最優(yōu)路徑,節(jié)省時間,節(jié)省資源。

        3.2 動態(tài)車輛調(diào)度

        當(dāng)客戶需要調(diào)度中心為其進行車輛服務(wù)時,調(diào)度中心要考慮到客戶的情況,要考慮到效率的問題,要考慮到行車路線、行駛時間等問題。蟻群算法便可迅速得到合理的解決方案,使客戶和調(diào)度中心均可受益。

        3.3 車輛路徑規(guī)劃

        面對多個客戶不同的要求時,配送中心要根據(jù)實際情況進行車輛的配送,通過蟻群算法系統(tǒng)獲取整體的最優(yōu)路線,根據(jù)路線規(guī)劃,及時進行車輛出發(fā)以滿足客戶要求,同時充分利用了道路資源和車輛資源。

        3.4 公共交通智能化調(diào)度

        利用先進的技術(shù)手段、大型數(shù)據(jù)庫技術(shù)等動態(tài)地獲取實時交通信息,實現(xiàn)對車輛的實時監(jiān)控和調(diào)度,最終建立集運營指揮調(diào)度、綜合業(yè)務(wù)通信及信息服務(wù)等為一體的智能化管理系統(tǒng)。

        3.5 交通流量控制

        通過蟻群算法簡化復(fù)雜的道路交通網(wǎng)絡(luò),盡量使交通流量在各個道路上分布均勻,避免因流量過大而造成車輛的阻塞。及時了解交通流量情況,緩解了交通擁擠,降低了交通事故的發(fā)生率。

        參考文獻

        [1]M.Dorigo,V.Maniezzo,A.Colom.Ant System:Optimization by a colony of cooperating agents.IEEE trans on SMC,1996,26(01):28-41

        [2]Eric BONABEAUB, Marco DORIGO,Guy THERAULAZ.AWARM intelligence: from natural to artificial systems[M].New York:Oxford University Press,1999

        [3]楊海.蟻群算法及其在智能交通中的應(yīng)用[D].濟南:山東師范大學(xué),2008:14-18

        作者簡介

        白曉(1979-),女。工學(xué)碩士學(xué)位?,F(xiàn)供職于廈門軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件工程系。主要研究方向為軟件工程、智能算法。

        王婭(1983-),女。工學(xué)碩士學(xué)位。現(xiàn)供職于廈門軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件工程系。主要研究方向為網(wǎng)絡(luò)工程,軟件設(shè)計。

        作者單位

        廈門軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件工程系 福建省廈門市 361009

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