【摘 要】
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研究车辆路径规划建模问题,在对拥堵的路线进行车辆调度的过程中,多是在假设每条路径的复杂程度相对固定的前提下,计算权值结果较小的路径将会被频繁挖掘,一旦复杂程度不同,
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研究车辆路径规划建模问题,在对拥堵的路线进行车辆调度的过程中,多是在假设每条路径的复杂程度相对固定的前提下,计算权值结果较小的路径将会被频繁挖掘,一旦复杂程度不同,固定权值方法会造成路线挖掘过程误差较大,造成选取效率降低,耗时严重。提出采用自调整粒子群算法的路径拥堵状态下最优车辆路径挖掘方法。在车辆拥堵区域将车辆看作粒子,对车辆的人拥挤程度进行度量,在多种约束性建立多权值衡量挖掘模型,通过实时调整参与挖掘的车辆的数目,降低最优路径挖掘算法的复杂程度,缩短了挖掘耗时,提高了挖掘的精确度。实验结果表明,利用改进算法能够有效降低挖掘的复杂程度,缩短了车辆行驶的时间。
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