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1、基于蚁群算法的实时最优路径算法张水舰湖州职业技术学院摘要：在实时交通网络中的路径寻优问题是ITS的关键问题之一。在该文中，构建了实时交通网络模型;并基于交通网络的特点，提出了一种实时最优路径蚁群算法。仿真实验表明，文屮提出的算法能为出行车辆找到有效的实时最优路径。此算法的运用对改善拥堵的交通状况有一定的积极意义。关键词：实时最优路径;蚁群算法;实吋交通网络;作者简介：张水舰(1982-),男，浙江湖州人，博士，讲师，主要研究方向为交通网络优化。收稿日期：2017-08-20基金：浙江省教育厅自然科学研究计划项目(Y201432450)Real-ti
2、meOptimalPathAlgorithmBasedonAntColonyAlgorithmHuzhouVocationalandTechnicalCollege;Abstract：Theoptimalpathprobleminreal-timetrafficnetworksisoneofthekeyproblemsofITS.Inthispaper，thereal-timetrafficnetworkmodelwasconstructed.Areal-timeoptimalpathalgorithmwasproposedBasedontheim
3、provedantcolonyalgorithmtakingaccountofthetrafficnetworkcharacteristics.Theresultsofsimulationexperimentshowthattheproposedalgorithmcanfindaneffectivereal-timeoptimalpathforthetravelvehicle.Theapplicationofthisalgorithminintelligenttransportationsystemmaybesignificanttorelievi
4、ngthecongestionsituationintrafficnetwork.Keyword：Real-timeoptimalpath;Antcolonyalgorithm;Real-timetrafficnetwork;Received：2017-08-201概述在交通网络中给出行者找到最优出行路线，不仅能使出行者快捷地到达目的地，宏观上还能起到调节交通流，提高整个交通系统的效率，从而缓解交通拥堵的作用。在实际交通网络中，交通网络上的交通状况往往会随着吋间发生变化，比如在上下班高峰期某些路段比平时拥堵。城市交通网络的规模越来越大的，最优路径问
5、题面临新的挑战。对于复杂的实时网络，传统算法已不能满足要求[1][2]。而智能算法模型简单，对0标函数的约束少，实践证明在一些结构复杂的优化问题屮表现出优R的性能，可以运用智能算法来求解实时路径寻优问题[3-5]。2实时最优路径模型2.1实时路网模型可用网络模型GJV，E，(t)}来表示一个实时交通网络，其屮，V为路网节点的集合，V={(1,2,…，n)
6、n为节点编号};E为路段的集合,EeVXV={e(i.j}
7、i^j,i,jeV};We(t)表示路段e在时刻t的阻抗函数，以行程时间表示。交通网络上的路段在不同的时间段交通状况可能会发生变化，路段
8、上的行程时间也会随之发生变化，称此类交通网络为实时交通网络。2.2实时最优路径模型在RTN中，用j(k)表示时刻t节点i至节点j的一条路径,设Q={p
9、pi,j(k),k=l,2为在某时间区域[tQ,tn]内时刻t节点i至节点j所有路径的集合。若存在一路径Pl,j(1)EQ,使得成立，其中，表示路径所经过的所有路段行程时间之和，p表示Q中任一条路径，则称P,，」（1）为实吋交通网络中吋刻t从节点i至节点j的实吋最优路径。实时最优路径问题的关键就是要在路网中找到一条实时最短出行路径，这是一个组合优化问题，式（2）、（3）为描述此问题的数学模型：其中，
10、式（2）为目标函数，F（p）表示某条路径所经过的所有路段的行程时间的总和;约束条件（3）是使所选路径中没有回路，其中集合R为路径中所有节点的集合，IR
11、为节点集合R中节点的个数，表示路径P所经过的路段的总数。3实时最优路径蚁群算法蚁群算法是模拟蚁群路径寻优的算法1^1,蚂蚁从蚁穴出发寻找食物选择行进方向根据先前出去的蚂蚁在地面上留下的信息素按一定概率选择行进方向。我们可以用蚁群算法屮信息素的变化来模拟交通网络屮交通状况的变化，比如交通网络中某条路段比较畅通，可以给这条路段赋更高的信息素，算法中人工蚂蚁选择此路段的概率就更大;当某路段由于交通事故造成
12、堵塞，就给这条路段的赋以信息素0，此时人工蚂蚁就不会选择此路段。为此我们提出基于蚁群算法的实时优路径算法，以下是算法的形式
