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摘要
针对传统蚁群算法应用于城市交通存在频繁死锁、未能迭代出最优解，收敛速度慢等缺陷，提出一种改进蚁群算法的城市交通路径规划方法。首先，通过道路权重信息和A*算法的初始解设置信息素的初始浓度。其次，使用目标综合权重为启发因子改进启发函数，接力点最优和剪枝点隐藏的混合策略优化转移概率。最后，采用奖惩机制改进信息素的更新方式，引入停滞阶段使信息素的消失水平自适应调整，由此对信息素的变化范围动态限制。利用微观交通仿真软件(simulation of urban mobility, SUMO)进行试验，结果表明所提出的方法可以适应城市交通变化规划出最优路径，蚁群收敛速度明显提升。
