摘要

针对目前仍未有一款地图软件能根据用户的预期途经点(地点数大于8)及用户的时间期望(愿意用于出行的时间)给用户提供智能出行规划,本文基于北斗导航的定位、导航、授时服务,通过优化智能算法得出两种路径规划方式,一使用户在经过所有预期途经点的条件下尽可能地减少交通里程,二使用户在时间有限的条件下尽可能地减少交通时间。以苏州市25个地点为测试数据,本文依次对比了优化前后的深度优先算法(DFS)、蚁群算法(ACO)、模拟退火算法(SA)。实验结果表明:通过对深度优先算法的优化,如建立哈希表以快速判重、减支,可以对途经点数小于13的情况做出快速准确的处理;蚁群算法无须太多迭代次数且运行较快,故可在对运行速度有严格要求时采用;蚁群算法仅为多用户使用时服务器的后台算法提供参考,而模拟退火算法在运行时间远低于传统搜索的时间的同时优化性能比蚁群算法好。