蚁群算法在最优路径选择中的改进及应用

摘要

避免交通拥堵是道路交通执法亟需解决的一个关键问题,为此,本文提出一种基于蚁群算法及实际路况的避免拥堵最优路径选择算法。该算法首先能够从全局的角度,结合最短路径算法改变蚁群算法的启发式函数,减少蚂蚁的盲目搜索概率;其次该算法能够结合道路交通的实时状况,改进信息素的初始分布机制,加快蚂蚁对最佳路径的选择速度;另外该算法能够从局部和全局的双重角度改进信息素的更新机制,避免算法陷入局部最优解的困境。实验通过与经典的蚁群算法以及迪杰斯特拉算法进行对比分析,证明该算法能够结合实际的交通路况提升改进算法的计算效率,能够通过蚁群算法和迪杰斯特拉算法的结合对最佳路径进行不断优化,以较好的性能表现模拟出最优的行车路线,具有针对性和创新性。