遗传算法融合大数据的目标车辆路径规划方法

作者：张才明; ***

来源：微电子学与计算机, 2020, 37(06): 89-92.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2020.06.018

• 遗传算法融合大数据
• 路径规划
• 适应值函数
• 外罚函数法

针对择优路径精度不高、车辆匹配与规划效率慢问题,提出一种基于遗传算法融合大数据的目标车辆路径规划方法.利用大数据分析技术构建目标车辆路径规划层次架构,确定目标车辆路径规划的约束条件;在大数据分析约束下,采用遗传算法编码染色体,采取种群初始化手段,提升遗传算子的搜寻速率,建立目标车辆路径的适应值函数;最后按照遗传算法融合大数据基因操作,利用适应值及变异算子对筛选后子路径进行筛选变异,确定最终路径坐标,实现目标车辆路径规划.仿真实验证明,所提方法可以大幅提升车辆运行效率,路径规划精度较高,且具有很好的收敛性.

• 单位
  中国劳动关系学院; 北京林业大学