求解logit随机用户均衡问题的改进人工鱼群算法

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1、求解Logit随机用户均衡问题的改进人工鱼群算法　　摘要：针对人工鱼群算法求解大型优化问题时存在探索能力差以及搜索盲目性大的缺点，设计一种定向搜索变异的改进人工鱼群算法，该算法在迭代过程中不仅保证鱼群在当前状态下能够自适应变异，并且还可以使其向当前最优位置移动。随后将这种改进人工鱼群算法应用于求解Logit随机用户均衡问题，构建了随机用户均衡交通分配问题新的模型和求解方法。仿真结果表明，该方法具有较好的稳定性和收敛速度，具有在大型城市交通分配问题中应用的潜力。　　关键词：人工鱼群算法；自适应变异；

2、交通分配；Logit随机用户均衡　　中图分类号：TN911?34；TP18文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）03?0127?04　　ImprovedartificialfishswarmalgorithmforsolvingLogitstochasticuserequilibriumproblem　　LIUBingquan1，DUWei2　　（1.CollegeofMathematicsandInformationScience，WeinanNormalUniversity，W

3、einan714099，China；　　2.CollegeofTransportation，NantongUniversity，Nantong226019，China）　　Abstract：Sincetheartificialfishswarmalgorithmhasthe9disadvantagesofpoorexplorationabilityandbigsearchingblindnessforsolvingthelargeoptimizationproblem，animprovedarti

4、ficialfishswarmalgorithmbasedondirectedsearchvariationwasdesigned.Thealgorithmintheiterativeprocesscanensuretheadaptivevariationofthefishswarmincurrentsituation，andmakethefishswarmmovetowardstheoptimalposition.ThisalgorithmisappliedtosolvingtheLogitst

5、ochasticuserequilibriumproblem，andthenewmodelandsolvingmethodforstochasticuserequilibriumtrafficassignmentwereconstructed.Thesimulationresultsshowthatthemethodhasgoodstabilityandfastconvergencerate，andhastheapplicationpotentialfortrafficassignmentprob

6、leminbigcities.　　Keywords：artificialfishswarmalgorithm；adaptivevariation；trafficassignment；Logitstochasticuserequilibrium　　0引言9　　人工鱼群算法（AFSA）是一种模拟鱼群行为进行随机搜索的群体智能优化算法，该算法对初始值和参数的选择不敏感，并且使用灵活，鲁棒性强，由于在算法中仅考察适应度函数，无须了解所求问题的内部信息，因此该算法具有良好的克服局部极值，取得全局极值的能力[

7、1?2]。AFSA进行迭代的基本机理是通过群体之间的信息共享和个体自身调整求取全局最优解。其主要利用鱼的觅食、聚群和追尾行为，从构造单个鱼的底层行为开始，通过鱼群中各个体的局部寻优达到全局最优，该算法已经在交通规划、电网系统中取得了良好的应用效果[3?4]。但是人工鱼群算法在解决大型优化问题时，其保持探索与开发平衡的能力较差，并且算法运行后期搜索的盲目性较大，当一部分人工鱼处于漫无目的的随机移动或人工鱼在非全局极值点出现较严重聚集情况时，其收敛速度将大大减慢，甚至有时会陷入局部极值，搜索性能劣化，

8、使得该算法得到的是满意解，其精度不是很高，从而影响了算法的质量和效率[5?6]。因此设计一种搜索性能更好、迭代效率和计算精度更高的改进人工鱼群算法具有很好的应用前景。　　本文针对人工鱼群算法求解大型优化问题时存在探索能力差以及搜索盲目性大的缺点，提出了一种具有定向搜索和自适应变异的改进人工鱼群算法，在算法迭代过程中，使该算法既具有向当前全局最优点靠拢，又具有避免陷入局部最优的特点，并将该算法用于求解随机用户平衡交通分配问题，构建了求解这类问题新的模型和方法。仿真结果表明，该算法在求