一种改进蚁群算法研究和旅游景区路径规划问题求解

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改进的蚁群遗传算法求解旅行商问题

在求解效率和求解质量上都取得很好的效果。关键词：蚁群算法；遗传算法；组合算法；旅行商问题
中图分类号：ＴＰ３＇０１．６；ＴＰ１８文献标识码：Ｂ
ＩｍｐｒｏｖｅｄＡｎｔＣｏｌｏｎｙ－ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＳｏｌｖｉｎｇＴＳＰ
ｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｐｈｅｒｏｍｏｎｅａｓｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｏｆＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｉｔｒｈｍ，ａｎｄｍａｋｅｓａｆｅｗｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓａｂｏｕｔｔｈｅＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｉｒｔｈｍ．Ｆｉｎｌｌａｙ，ｔｏｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｉｔｍｏｒｅｃｌｅａｒｌｙ，ａｐｒｏｇｒａｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅｔｈｒｅｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓＯＦｓｏｌｖｉｎｇＴＳＰｗａｓ
ＹＵＹｉｎｇ－ｙｉｎｇ，ＣＨＥＮＹａｎ，ＬＩＴａｏ — ｙｉｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＤａｌｉａｎＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＤｌａｉａｎＬｉａｏｎｉｎｇ１１６０２６，Ｃｈｉｎａ）

改进蚁群算法及在路径规划问题的应用研究

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改进蚁群算法在迷宫路径规划问题中的研究和应用

地复杂的情况下，该算法可以有效地规划出全局最优路径．
关键词：改进蚁群算法；最优路径；电脑鼠；迷宫中图分类号：Ｐ９文献标识码：Ｔ３１Ａ
ＳｕｄｎｐｌａｉｎｎＭａｅＰａｈＰｌｎｎｎｔｙａｄＡｐｉｔｏｏｃｚｔａｉｇＢａｅｎＩｐｏｅｓｄｏｍｒｖｄＡｎｔＣｏｏｇｒｔｍｌｎｙＡｌｏｉｈ
ＪｎｘＵｉｅｉＳｉｎｅｎｅｈｏｇ，ａｚｏ４００Ｃｉ）ｉｇｉｎｖｒｔｏｃｅｃｄｃｎｌｙｎｈｕ３１０，ｈｎａｓｙｆａＴｏＧａ
ＡｂｔａｔＳａｃｉｇｏｔｌｐｔｎｔｅｍａｅｉａｍｐｒｎｕｃｉｎｏｈｃｏｕｅｉｒｅｏｆｄｔｅｓｒｃ：ｅｒｈｎｐｉａｈｉｈｚｓｎｉｏｔｔｆｎｔｆｔｅｍｉｒｍｏｓｎｏｄｒｔｎｈｍａａｏｉｏｔｚｔｎａｃｒｔｌｎａｉｌ，ｅｄｎｍｉｐｔｌｎｉｇｍｏｅｏｅｍｉｒｍｏｓｅｍａｅｉｃｎｔｃｅ，ｐｉａｉｃｕａｅａｄｒｐｄｙｔｙａｃａｈｐａｎｎｄｌｆｈｅｏｕｅｉｔｚｏｓｕｔｄｍｉｏｙｈｔｎｈｓｒａｄｔｅａａｔｅｍｅｈｄｔｐａｅｉｆｒｔｎｏｒｄｔｎｎｏｏｙａｇｒｈｃｎｅｇｎｅｓｏｒｂｅｉｎｈｄｐｉｔｏｏｕｄｔｎｏｍａｉｎｔａｉｏａａｔｃｌｎｏｉｍｏｖｒｅｃｌｗｐｏｌｍｓｖｏｉｌｌｔ

基于蚁群算法的旅游路线优化研究

基于蚁群算法的旅游路线优化研究第一章绪论旅游业发展迅猛，有越来越多的人选择旅游进行休闲和娱乐。

旅游行业的繁荣带动了旅游路线的需求，然而现有旅游路线的规划和设计存在一些缺陷，比如固定线路安排、无法适应游客的个性化需求等问题。

为了更好地满足游客的需求，需要开发一种自适应的旅游路线优化算法。

蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物的行为的算法。

该算法具有很好的并行性、自适应性和全局优化能力，在许多领域得到了广泛应用。

本文通过应用蚁群算法优化旅游路线，实现自适应、个性化的旅游路线规划和设计。

第二章算法原理2.1 蚁群算法概述蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式算法。

蚂蚁在觅食时会留下信息素，其他蚂蚁会根据信息素的浓度选择路径，最终形成一条较优路径。

基于此，蚁群算法针对优化问题的解决方案就是模拟蚂蚁觅食的行为，通过信息素和启发式搜索策略，来搜索最优解。

2.2 蚁群算法在旅游路线优化中的应用将蚁群算法应用于旅游路线优化，可以将蚂蚁看作游客，将信息素看作旅游路线的吸引度，通过信息素和启发式搜索策略，计算出最优的旅游路线。

在旅游路线优化中，首先需要确定旅游景点的吸引度，进而用信息素来表示。

假设有m个景点，则每个景点都有一个信息素值，表示该景点的吸引度。

吸引度可以通过历史数据进行统计，也可以结合游客的评价来确定。

其次，需要构建一个蚂蚁图模型，以将旅游景点之间的距离、吸引度以及蚂蚁的移动规则表示出来。

这个模型可以通过地图来展现，各点之间的距离可以通过测量或经验数据得出。

最后，需要针对搜索过程进行设置，包括初始信息素浓度、信息素的挥发速率、两个景点之间路径信息素的更新规则等。

这些参数的设置将在训练阶段进行调优。

第三章算法实现3.1 蚁群算法流程在将蚁群算法应用于旅游路线优化中前，需要先了解蚁群算法的基本流程：1. 初始化：确定信息素初始浓度，确定搜索代数和蚂蚁数量。

2. 蚂蚁search：每只蚂蚁根据信息素和启发式搜索策略选择下一个景点，不断循环，直到所有蚂蚁都完成了搜索。

一种改进蚁群算法的路径规划研究

一种改进蚁群算法的路径规划研究
刘海鹏;念紫帅
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2024(45)4
【摘要】针对机器人在复杂环境中的路径规划问题,本文提出了一种改进蚁群算法的路径规划研究方法.首先,在启发函数中引入一种自适应调整的放大因子,以提高相邻节点的启发信息差异,使蚂蚁朝着最优路径的方向搜索;其次,采用一种奖惩机制对路径上的信息素进行更新,使算法的收敛速度得到有效的提高;然后,通过对信息素挥发因子进行动态调整,提高蚁群的搜索速度,使算法快速收敛.最后,在最优路径的基础上,采用拐点优化算法与分段B样条曲线相结合的方法来进行路径优化,有效的改善了路径的平滑性.仿真结果表明,所提的研究方法具有更好的收敛性和搜索能力,更符合机器人运动的实际要求.
【总页数】6页(P853-858)
【作者】刘海鹏;念紫帅
【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.一种改进蚁群算法的移动机器人快速路径规划算法研究
2.基于一种改进的蚁群算法的移动机器人三维路径规划研究
3.一种基于改进蚁群算法的AGV小车三维路径规划研究
4.一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究
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蚁群优化算法的改进及其在旅行商问题中的应用

蚂蚁系统（ＡｎｔＳｙｓｔｅｍ，ＡＳ），是继模拟退火、遗传算法和人工神经网路等算法后的又一种仿生优化算法，在调度问题翻、旅行商问题（ＴｒａｖｅｌｉｎｇＳａｌｅ￥ｍａｎ
提高算法的全局性能。
２蚁群优化算法的原理
ＰｒｏｂｌｅｍＰ）＿３ｌ、网络路由等方面得到广泛应用
１概述
射进行信息素初始化【１】１，并使用反向学习策略【２】进行初始化信息素的更新。２）信息素挥发因子的动态
蚁群优化（ＡｎｔＣｏｌｏｎｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＡＣＯ）算更新方式根据文献【３１对信息素挥发因子的研究结
针对一些改进算法的缺陷．主要做了如下工
，＝（１一）。。ｃ，－４－ ’Ｔｏ其中：０＝１／ｎＬｍ为初始
信息素， ∈（Ｏ１）为参源自。（１１全局更新方式只对最优蚂蚁使用。其更新公式为：
ｆ，＋１）＝（１一，））’ ）＋Ｐ‘ ｌ，（，）
ｆ２１
第２期
刘好斌：蚁群优化算法的改进及其在旅行商问题中的应用
５９
转移到城市ｉ的概率。为：
Ｉａｒｇｍａｘ｛Ｉ（Ｉ ·１％（０ｒ｝，其中 § ，ａｌｌｏ，
劈１ ∑ （．【（一中… …… …ｗ…峨。
（３）其中，表示城市ｉ与城市ｊ之间的启发式因子，一般取值为：１／ｄａ；仅和Ｂ分别表示信息素和启发式因子的相对重要程度。

基于蚁群算法西安旅游路线的优化研究

基于蚁群算法西安旅游路线的优化研究李梦丹摘要：随着人民需求的日益增长，出外旅游成了生活的一部分。

但是如何规划旅游线路节省时间使路径最短是论文考虑的问题。

文章利用matlab软件通过蚁群算法对西安著名的16个景点进行了路径规划，实例证明，蚁群算法在解决路径优化这类问题是相对有效的。

关键词：蚁群算法;最优路径;matlab软件Keywords：antcolonyalgorithm;optimalpath;matlabsoftware0 引言随着科技的发展，互联网技术使得网上订酒店车票非常方便，利用各类app进行查询旅游景点相当方便，所以随着生活水平的提高，自助游将会越来越受到人们追捧。

人们会根据出行的时间合理的规划旅游行程，选择合适的景点个数，但是实际出行中，还会伴随其他问题的产生，例如旅游路找的规划、旅游费用等，这个时候需要合理的方法解决这个问题。

许多学者对这个问题进行研究，最早源于TSP旅行商问题[1]，随后对该问题的算法进行深入研究，解决这类问题常用的方法有蚁群、粒子群、遗传算法等等。

论文结合蚁群算法，对陕西省著名旅游景点进行路径规划，蚁群算法可以为我们提供最佳的旅游顺序。

1 算法介绍如图1所示，有两条路线，ABD和ACD，其中ABD是一条直线，ACD是一条曲线，ACD长度是ABD长度的两倍，C点是曲线ACD的中点。

假设有两只蚂蚁分别为a、b，蚂蚁a采取ABD路线，而蚂蚁b采取ACD路线。

同时从A地出发赶往D然后再回A地。

当a到达D时，b正好到达C，当a从D回到A时，b正好到达D。

此时残留在ABD途径中的激素是ACD途径中的激素的两倍[3]。

算法相关规则主要包括两种：①路径转移规则。

开始状态，每只蚂蚁被随机放到其中的一个城市上，第k只蚂蚁在t 时刻从城市i到城市j的转移概率为：式（1）中，τij（t）表示t时刻路段（i，j）户上的信息素的量，在初始时刻各条路径上的信息量相等，即τij（0）=常数，nij（t）为启发函数，nij（t）=■。

基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究

基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，路径规划优化成为了一个备受关注的研究领域。

在实际生产与生活中，很多问题都需要最优的路径规划方法来解决。

而蚁群算法，作为一种优化搜索算法，已被广泛应用在路径规划领域中。

然而，传统的蚁群算法存在着某些缺陷，如易陷入局部最优等问题。

因此，基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究具有重要意义。

第一部分：蚁群算法原理及其应用蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的人工智能算法。

蚂蚁寻找食物的过程类比为信息素分布和发现的过程。

在此过程中，蚂蚁在多次探测后，通过信息素的积累和挥发调整自身行为，最终找到最短路径。

蚁群算法的应用十分广泛，不仅可用于路径规划领域，还可以用于图像分割、物流调度、模式识别等领域。

而在路径规划领域中，蚁群算法可以有效地解决复杂的路径规划问题，特别是对于多目标优化问题，蚁群算法在贴近实际的应用中取得了良好的效果。

第二部分：蚁群算法的缺陷及其改进然而，传统的蚁群算法存在着一些缺陷，其中较为突出的是易陷入局部最优。

由于信息素的积累需要长时间的迭代更新，这个过程相当于一种漫无目的的搜索过程，容易被那些信息素较强的路径所吸引。

为了解决这个问题，研究人员提出了多种改进蚁群算法的方案。

例如，采用局部搜索策略或全局搜索策略、降低信息素挥发率等。

注重信息素挥发率的调节，可以使得信息素积累的路径更具有全局性。

这些改进方案都能够有效地提高算法的搜索能力，使得算法较少陷入局部最优，从而找寻出更优的路径。

第三部分：改进蚁群算法在路径规划中的应用基于改进蚁群算法的路径规划优化方法在实际应用中也得到了广泛的应用。

通过对多种路径规划算法进行对比实验，研究人员发现，相较于其他算法，改进的蚁群算法在搜索能力、路径质量等方面均表现出了优越的性能。

例如，在智能物流领域，改进蚁群算法被应用于物流路径优化。

该算法结合了蚁群算法的搜索能力和改进方案，有效地提高了物流路径的准确度和路程质量。

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胡军国，亨年，祁董峰，杭军汪
（江农林大学信息工程学院，浙江Ｉ浙临安３１０）１３０
摘要：针对旅游景区路径规划问题的复杂性，景区路径分为全景区图和子景区图，归为同一问题解决。将并
ｗａｄｔｅｉｒｖｄａｏｏｙａｇｒｔ，ａｄｄｓｇｅｒｅｉｇａｓ，ｖｓａｎｓａｄｃｍｍｏｎｓ，ｗｈｉｈｔａｅｌｄｂｙｔｉｒｈｍｐｏｅｎｔｃｌｎｌｏｈｍｉｎｅｉｎｄｂｅｄｎｎｔｉｕｌａｔｎｏｎａｔｃｒｖｌｅｈｅｒｏｕｅ．Ｗｈｎｔｅａｔｒｖｅｌｄａｌｔｅｓｅｉｐｔ，ｉｃｕｄｆｎｈｅｂｓｔＮ，ａｄａｃｒｎｇｔｅｔｃｉｎｃｎｄ — ｗｎｒｌｓｅｈｎｓｔａｌｅｌｈｃｎｃｓｏｓｔｏｌｄｔｅｔｐａｈＭＩｉｎｃｏｄｉｏｒｓｒｔｏｏｉｉ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：Ｄｕｅｔｈｅｃｍｐｅｉｙｏｈｅｐａｈｐｌｎｎｎｇｆｒｔｕｉｔｓｅｃａｅｏｔｏｌｘｔｆｔｔａｉｏｏｒｓｃｎｉｒａ，ｔｉａｒｄｉｉｄｔｔｆｔｕｉｔｓｅｉｒａｈｓｐｐｅｖｄｅｈｅｐａｈｏｏｒｓｃｎｃａｅ
ｔｎ，ｕｄｔｄｔｅｐｅｏｎｆｔｅａｐｏｒｔａｈｉｏｐａｅｈｈｒｍｏｅｏｐｒｐｉｅｐｔ．Ｃｏｉｅｉｉｌｔｄａｎａｉｇａｇｒｈ，ｒｐａｅｌｅｅｖｎｒｈａｍｂｎｄｗｔｓｍｕａｅｎｅｌｌｏｉｍｈｎｔｅｅｔｄｙｒｃｉｉｇｏ
ｓｅｉｒａｈｓｇｏｔｂｌｔｎｉｈｅｃｅห้องสมุดไป่ตู้ｃ．ｃｎｃａｅａｏｄｓａｉｉｙａｄｈｇｆｉｎｙｉ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｔｌｎｉｇ；ａｔｃｌｎｌｏｉｈ；ｓｍｕａｅｎｅｌｎｌｏｔ；ｂｒｅｉｎ；ｖｓａｎａｈｐａｎｎｎｏｏｙａｇｒｔｍｉｌｔｄａｎａｉｇａｇｒｈｍｉｅｄｎｇａｔｉｕｌａｔ
对蚁群行程进行舍取，重复迭代，最终获得全局最优解。仿真实验结果表明，方法在景区路径规划中表现出良该
好的稳定性和高效性。
关键词：路径规划；蚁群算法；模拟退火算法；繁殖蚂蚁；觉蚂蚁视中图分类号：Ｔ１１Ｐ８文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）５１４ — ４０１３９（０１０ — ６７０
提出一种改进蚁群算法，设计繁殖蚂蚁、觉蚂蚁和普通蚂蚁，视各类蚂蚁按各自规则遍历；蚁遍历完所有景点，蚂
求出最佳行程ＭＩ并根据约束条件对符合要求的路径上的信息素进行更新；结合模拟退火算法，每个状态Ｎ，再在
第２８卷第５期２１０１年５月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆＣｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ＿８Ｉ２Ｎｏ５．
Ｍａ２１ｖ０１
一
种改进蚁群算法研究和旅游景区路径规划问题求解术
ｒｊｃｉｇｔｅａｔ’ｐｔｔｖｒｔｔｔｅｏｅｇｏａｐｉｚｄｐｔ．Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔａｈａｈｐａｎｎｅｅｅｔｈｎｓａｈａｅｙｓａｅ，ｈｎｇｔｈｌｂｌｔｅａｈｉｌｔｅｕｔｓｏｈｔｅｐｔｌｎｉｇｉｔｎｅｔｏｍｉｏｓｔｎｈ