《计算机应用研究》|Application Research of Computers

求解指路标志指引路径规划问题的改进人工蜂群算法

Modified artificial bee colony algorithm for solving path planning problem of guide signs

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作者 郑健,黄敏,张腾,刘芳
机构 中山大学 工学院 广东省智能交通系统重点实验室,广州 510006
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文章编号 1001-3695(2017)08-2355-05
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.08.027
摘要 针对指路标志指引路径规划问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的求解方法。首先,基于路网拓扑表达,对指路标志指引路径规划问题进行论述;其次,考虑指路标志指引路径规划问题的离散型特点,设计了人工蜂群算法求解的具体的方法和步骤;为了提高人工蜂群算法求解指路标志指引路径规划问题的收敛速度和寻优性能,引入遗传交叉因子、精英保留策略和动态侦查蜂机制对传统人工蜂群算法进行改进;最后,选取广州市大学城作为实验区域,将改进的人工蜂群算法用于求解指路标志指引路径规划问题。实验结果表明,改进后的算法有效地解决了传统人工蜂群算法在求解指路标志指引路径规划问题时收敛速度慢、易早熟等的缺陷,更具可行性。
关键词 指路标志;路径规划;改进人工蜂群算法
基金项目 广东省科技计划资助项目(2016A020223006,2016B090918038,2015B010110005)
广州市科技计划资助项目(201510010247)
高校基本科研业务费资助项目(15lgpy10)
本文URL http://www.arocmag.com/article/01-2017-08-027.html
英文标题 Modified artificial bee colony algorithm for solving path planning problem of guide signs
作者英文名 Zheng Jian, Huang Min, Zhang Teng, Liu Fang
机构英文名 GuangdongProvincialKeyLaboratoryofIntelligentTransportationSystem,SchoolofEngineering,SunYatsenUniversity,Guangzhou510006,China
英文摘要 For the problem of guiding path planning of guide signs, this paper proposed a model based on modified artificial bee colony algorithm. Firstly, at the target of minimizing the composite cost of traffic volume, path length and placed new guide sign panels, this paper described the problem of guiding path planning in detail. Secondly, the model applied artificial bee colony algorithm to solve this problem. In terms of improving the convergence speed and optimal performance, this paper introduced the genetic hybrid genes, elite reserved strategy and dynamic scout bees to improve the traditional artificial bee co-lony algorithm. Finally, this paper applied the proposed model in the tested area and the experimental results show that the modified artificial bee colony algorithm is better than the traditional artificial bee colony algorithm for solving the guiding path planning problem of guide signs.
英文关键词 guide sign; guiding path planning; modified artificial bee colony algorithm
参考文献 查看稿件参考文献
  [1] 饶明雷, 黄敏, 李敏. 基于规划路径的指路标志指引评价分析模型[J] . 公路交通科技, 2012, 29(10):117-125.
[2] 黄敏, 钮中铭, 李尔达, 等. 基于多目标优化的兴趣点指路标志布设模型[J] . 公路交通科技, 2015, 32(2):154-158.
[3] 祖永昶. 一般城市道路路径指引标志系统设置研究[D] . 吉林:吉林大学, 2010.
[4] 黄敏, 钮中铭, 李尔达, 等. 基于双圈覆盖法的兴趣点指路标志布设模型[J] . 计算机应用研究, 2015, 32(9):2609-2612.
[5] Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization, TR 06[R] . [S. l. ] :Erciyes University, 2005.
[6] 胡中华, 赵敏. 基于人工蜂群算法的TSP仿真[J] . 北京理工大学学报, 2009, 29(11):978-982.
[7] 刘敏, 邹杰, 冯星, 等. 人工蜂群算法的无人机航路规划与平滑[J] . 智能系统学报, 2011, 6(4):344-349.
[8] 胡中华, 赵敏. 基于人工蜂群算法的机器人路径规划[J] . 电焊机, 2009, 39(4):93-96.
[9] 梁建慧, 马苗. 人工蜂群算法在图像分割中的应用研究[J] . 计算机工程与应用, 2012, 48(8):194-196.
[10] Develi I, Kabalci Y, Basturk A. Artificial bee colony optimization for modelling of indoor PLC channels:a case study from Turkey[J] . Electric Power Systems Research, 2015, 127:73-79.
[11] Apalak M K, Karaboga D, Akay B. The artificial bee colony algorithm in layer optimization for the maximum fundamental frequency of symmetrical laminated composite plates[J] . Engineering Optimization, 2014, 46(3):420-437.
[12] Zhu Guopu, Kwong S. Gbest-guided artificial bee colony algorithm for numerical function optimization[J] . Applied Mathematics and Computation, 2010, 217(7):3166-3173.
[13] Alatas B. Chaotic bee colony algorithms for global numerical optimization[J] . Expert Systems with Applications, 2010, 37(8):5682-5687.
[14] Wang Hui, Wu Zhijian, Rahnamayan S, et al. Multi-strategy ensemble artificial bee colony algorithm[J] . Information Sciences, 2014, 279:587-603.
[15] 刘三阳, 张平, 朱明敏. 基于局部搜索的人工蜂群算法[J] . 控制与决策, 2014, 29(1):123-128.
[16] 向万里, 马寿峰. 基于轮盘赌反向选择机制的蜂群优化算法[J] . 计算机应用研究, 2013, 30(1):86-89.
[17] 黄敏, 熊志, 赵梦扬. 基于路网拓扑结构的指路标志标识系统数据模型的研究与应用[J] . 测绘科学, 2008, 33(6):192-193.
[18] 李敏, 黄敏, 李尔达, 等. 城市指路标志诱导系统对驾驶员行为影响的分析研究[J] . 公路交通技术, 2015, 8(4):151-155.
[19] 王炜, 过秀成. 交通工程学[M] . 南京:东南大学出版社, 2000:152-156.
[20] 殷霞红, 倪建军, 吴榴迎. 一种基于改进人工蜂群算法的机器人实时路径规划方法[J] . 计算机与现代化, 2015(3):1-4.
[21] 易正俊, 韩晓晶. 增强寻优能力的改进人工蜂群算法[J] . 数据采集与处理, 2013, 28(6):761-769.
[22] 贾瑞民. 人工蜂群算法的改进及应用研究[D] . 南宁:广西民族大学, 2013.
[23] 安云. 广州大学城智能交通管理系统及实施的研究[J] . 广东公安科技, 2004(3):60-63.
[24] 柳寅, 马良. 模糊人工蜂群算法的旅行商问题求解[J] . 计算机应用研究, 2013, 30(9):2694-2696.
收稿日期 2016/6/6
修回日期 2016/7/22
页码 2355-2359
中图分类号 TP301.6
文献标志码 A