交通系统智能决策的算法研究

作者：柳春光; 褚雪松; 何双华

来源：自然灾害学报, 2007, (03): 132-136.

DOI：10.13577/j.jnd.2007.0327

• 交通系统
• 蚁群算法
• 遗传算法
• 智能决策 transportation system
• ant colony algorithm
• genetic algorithm
• intelligent decesion-making

遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法,但由于其自身固有的缺陷,通常优化过程的收敛速度较慢,局部搜索能力不足,而且算法稳定性较差。而蚁群算法广泛应用在旅行商问题计算中,目前是较好的求解最短路由问题的算法之一。就其自身来说有很多优点,如正反馈性、鲁棒性和智能性,但是在寻优过程中容易陷入局部最佳的缺点。针对上述情况,将遗产算法与蚁群算法相结合,用于实际交通系统寻找最优路径的问题中,并定义了目标函数,以路径可靠性和路径长度为优化目标,寻找最合适的救灾路线。最后通过实际计算结果的对比验证,说明了该方法的有效性。