【摘 要】
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智能车辆定位与导航系统是应用自动车辆定位技术、地理信息系统与数据库技术、计算机技术、多媒体技术和现代通信技术的高科技综合系统。路径规划问题是在给定的城市道路网中
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智能车辆定位与导航系统是应用自动车辆定位技术、地理信息系统与数据库技术、计算机技术、多媒体技术和现代通信技术的高科技综合系统。路径规划问题是在给定的城市道路网中寻找一条从起始点到目的地之间的最佳行驶路线,它是智能车辆定位与导航系统中的一个基本问题,也是实现导航功能的前提条件。本文提出了一种基于蚁群优化算法求解路径规划问题的新方法及其实现。蚁群优化算法就是对自然界中蚂蚁的寻食过程进行模拟而得出的一种模拟进化算法。该算法的主要特点是正反馈和并行性,正反馈使得该算法能很快发现较好解,并行性使得该算法易于实现并行计算。虽然蚁群优化算法在时间复杂度上可能不如传统的算法,但是理论研究表明该算法是一种基于种群的鲁棒性较强的模拟进化算法。自然界中的蚁群系统是一个复杂适应系统,复杂适应系统理论是现代系统科学的一个新的研究方向,作为第三代系统观,突破了把系统元素看成“死”的、被动的对象的观念,引进了具有适应能力的主体概念,从主体和环境的互动作用去认识和描述复杂系统的行为,开辟了系统研究的新视野。本文利用复杂适应系统理论描述了蚁群系统,阐明了蚁群优化算法的基本原理。通过实际的北京市城市道路网,进行了仿真试验。试验表明,基于蚁群优化算法求解路径规划问题是可行和实用的。
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