改进人工蜂群算法在指路标志路径规划中的应用

"这篇论文探讨了指路标志指引路径规划问题，并提出了一种改进人工蜂群算法的解决方案。该方法结合了路网拓扑结构的描述，针对问题的离散特性设计了特定的算法步骤，并通过引入遗传交叉因子、精英保留策略和动态侦查蜂机制优化了传统人工蜂群算法，提高了求解速度和优化性能。在广州市大学城的实际应用中，改进的算法表现出了更好的可行性和效果。" 本文研究的核心是道路指引路径规划问题，特别是在指路标志的引导下如何有效地规划车辆或行人路径。指路标志作为道路信息系统的重要组成部分，对于驾驶员和行人的导航至关重要。传统的路径规划通常依赖于最短距离或最短时间，但在实际交通环境中，考虑到指路标志的存在，路径规划需要同时满足易读性、连续性和合理性。 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）是一种基于生物群体行为的全局优化算法，模拟蜜蜂寻找花粉源的行为来解决复杂优化问题。然而，原始的ABC算法在处理离散型问题时可能遇到收敛速度慢和早熟的问题。为了解决这些问题，作者在论文中提出了改进措施： 1. **遗传交叉因子**：借鉴遗传算法中的交叉操作，通过随机选择两个解的部分信息进行交换，增加了种群的多样性，防止算法陷入局部最优。 2. **精英保留策略**：在每代迭代中保留一定比例的优秀解，确保优秀的路径信息能够传递到下一代，有利于算法的全局搜索。 3. **动态侦查蜂机制**：动态调整侦查蜂的数量，当算法进入后期，增加侦查蜂以探索新的可能解空间，提高算法的探索能力。 在广州市大学城的实验验证中，改进的人工蜂群算法成功地解决了指路标志指引路径规划问题，不仅提高了收敛速度，还提升了路径规划的质量。实验结果证明了该方法的有效性和实用性，对于实际的交通管理和城市规划具有重要的参考价值。 此外，该研究得到了广东省科技计划资助项目和广州市科技计划资助项目的资金支持，以及高校基本科研业务费的资助。作者团队包括郑健、黄敏、张腾和刘芳，他们在指路标志布设模型、道路交通标志标识系统、元启发式算法和路网建模等领域有着深入的研究。 这篇论文为指路标志指引路径规划提供了一个新颖而有效的算法，通过改进人工蜂群算法，不仅增强了路径规划的效率，也丰富了交通工程领域的理论与实践。这一工作对于未来智能交通系统的发展和道路网络的优化具有积极的推动作用。