【摘 要】
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为优化城市道路中智能车辆规划路径的长度与转折次数,本文提出一种改进的自适应蚁群算法.以栅格法对城市道路环境网格化处理,以路径最短、转折次数最少为优化目标函数,改进邻域搜索范围,将8邻域扩大为24邻域,利用启发函数更新初始信息素,动态调整信息素挥发系数,并提出返回上一步的死锁策略,最后考虑曲率限制,以三次B样条曲线法(B-spline curve)平滑优化处理.此研究表明,在随机生成的城市环境地图模型下,该算法较标准蚁群算法与自适应算法,路径长度分别缩短3.89％、8.38％,路径节点分别减少28％、24.
【机 构】
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南京林业大学 汽车与交通工程学院,南京210037
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为优化城市道路中智能车辆规划路径的长度与转折次数,本文提出一种改进的自适应蚁群算法.以栅格法对城市道路环境网格化处理,以路径最短、转折次数最少为优化目标函数,改进邻域搜索范围,将8邻域扩大为24邻域,利用启发函数更新初始信息素,动态调整信息素挥发系数,并提出返回上一步的死锁策略,最后考虑曲率限制,以三次B样条曲线法(B-spline curve)平滑优化处理.此研究表明,在随机生成的城市环境地图模型下,该算法较标准蚁群算法与自适应算法,路径长度分别缩短3.89％、8.38％,路径节点分别减少28％、24.2％,收敛次数分别减少37.5％、20％.此研究结果为城市道路智能车辆路径优化提供较好的理论依据.
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