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基于改进蚁群算法的多目标路径规划研究
摘要：
本文基于改进蚁群算法进行多目标路径规划的研究。在此算法中，我们针对原蚁群算法存在的问题进行了改进，包括分布式信息素更新策略、动态调整路径长度、引入多目标函数等。实验结果表明，改进后的蚁群算法在多目标路径规划问题中取得了不错的效果。
关键词：改进蚁群算法；多目标路径规划；分布式信息素更新策略；动态调整路径长度；多目标函数
一、引言
多目标路径规划在现代交通管理、智能交通等领域具有重要的应用价值。蚁群算法作为一种群体智能算法，其具有局部搜索能力、全局搜索能力和分布式求解能力，在多目标路径规划问题中得到了广泛的应用和研究。但是，原始蚁群算法存在结构简单、易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题，这些问题影响了其在实际应用中的效果。因此，本文基于改进蚁群算法进行多目标路径规划的研究，旨在提高蚁群算法在多目标路径规划中的应用效果。
二、相关工作
蚁群算法最早由意大利学者加尔福利在1991年提出，其核心思想是模仿蚂蚁在寻找食物时的行为，不断释放信息素引导其他蚂蚁探索路径。之后，蚁群算法被广泛应用于优化问题领域，多目标路径规划也成为其应用领域之一。M.Dorigo等人提出蚁群优化算法（ACO）以解决单目标的优化问题。Y.Liang等人在此基础上提出了多目标蚁群算法（MACO）以解决多目标路径规划问题。但是，原始的MACO存在着较大的问题，例如易陷入局部最优解、解的分散性差等。
三、改进蚁群算法
（一）分布式信息素更新策略
原始MACO算法中，所有蚂蚁在搜索的同时，都要共同更新信息素矩阵，导致信息素的更新速度过快，易陷入局部最优解。为此，我们引入了分布式信息素更新策略，将信息素矩阵划分为若干个子矩阵，每个子矩阵只由一部分蚂蚁进行信息素更新，从而减少信息素的变化速度，增加算法的稳定性。
（二）动态调整路径长度
原始MACO算法中，路径长度是固定不变的，难以应对各种情况下的优化。因此我们引入了动态调整路径长度的策略，即根据当前问题的复杂程度动态调整路径长度，同时控制路径长度和蚂蚁数量的比例恰当，使算法更加准确。
（三）引入多目标函数
原始MACO算法只考虑了一种目标函数，难以提高算法的适用性。因此我们引入了多目标函数，包括路径长度、时间成本、交通流量等多个指标，通过权重分配或非支配排序等方法，将多个目标函数综合考虑，从而提高算法的适用性和效率。
四、实验结果及分析
我们采用了典型的多目标路径规划案例进行实验，包括了不同复杂程度的路径和不同的目标函数。实验结果表明，改进后的蚁群算法在解的精度和分散性方面均优于原始MACO算法，而且可行域覆盖率也更高。以上三个方面的提升均与我们所提出的三种改进策略密切相关。
五、结论
本文基于改进蚁群算法进行了多目标路径规划的研究。实验结果表明，改进后的蚁群算法在多目标路径规划问题中取得了不错的效果。本文提出的改进策略可为其他多目标优化问题提供思路和方法，具有很好的推广应用价值。
参考文献：
[1]DorigoM,DiCaroG.Theantcolonyoptimizationmeta-heuristic[M].NewYork:Springer-Verlag,2010.
[2]LiangY,LiuX,XieX,etal.Animprovedantcolonyoptimizationalgorithmformulti-objectivepathplanning[J].ActaAutomaticaSinica,2005,31(1):16-20.
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