【摘 要】
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为优化出行者在动态路径诱导系统中进行路径选择,提出一种基于并发奖赏蚁群系统的A*算法,利用A*算法的成熟性和蚁群算法的动态性,用蚁群算法对A*算法估价函数f(x)=g(x)+h(x)
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为优化出行者在动态路径诱导系统中进行路径选择,提出一种基于并发奖赏蚁群系统的A*算法,利用A*算法的成熟性和蚁群算法的动态性,用蚁群算法对A*算法估价函数f(x)=g(x)+h(x)中的h(x)进行研究,考虑了交通路况中的各种动态因素,使A*算法具有动态性；为了提高算法的效率,基于在最优路径附近往往存在更优路径这一原理,提出了并发奖赏蚁群系统,采用对当前最优路径周围的路径奖赏额外信息素,能够有效地避免算法陷入局部最优,从而找到更优路径；采用并发原理用多路蚂蚁同时搜索,提高了算法的收敛速度.采用两种试验方法对算法进行了验证,在Oliver30问题中,本算法与其他算法相比可以得到更优的解；在MapX环境下模拟真实交通状况,运用本算法寻找最佳路径,试验结果表明本算法能够在实际的道路状况中找到满足出行者需求的道路.
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