一種基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及路徑搜索技術(shù)，具體涉及一種基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在許多領(lǐng)域都會遇到最優(yōu)路徑的搜尋問題。如在物流配送中經(jīng)常會遇到車輛路徑 問題（Vehicle Routing Problem，VRP)，在客戶一系列的要求及約束條件下，如：貨物需求 量、發(fā)送量、交發(fā)貨時(shí)間、車輛容量的限制、行駛里程限制、時(shí)間限制等，設(shè)計(jì)最優(yōu)的路徑方 法，使得車輛有序地通過。如：經(jīng)典的旅行商問題（Travelling Salesman Problem，TSP)旅 行商人要拜訪n個(gè)城市，他必須選擇所要走的路徑，路徑的限制是每個(gè)城市只能拜訪一次， 而且最后要回到原來出發(fā)的城市。路徑的選擇目標(biāo)是要求得的路徑路程為所有路徑之中的 最小值。
[0003] 蟻群方法是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機(jī)率型方法。在選擇路徑時(shí)，螞蟻利 用了原有路徑上的殘留信息素，還利用了兩個(gè)結(jié)點(diǎn)之間的距離倒數(shù)作為啟發(fā)式因子。然而 蟻群方法具有以下幾點(diǎn)不足。
[0004] 1.蟻群方法容易限入局部最優(yōu)解，從蟻群方法解的性質(zhì)而言，蟻群方法尋找的是 一個(gè)比較好的局部最優(yōu)解，而不強(qiáng)求是全局最優(yōu)解。
[0005] 2.蟻群方法在開始時(shí)收斂速度比較快，但在進(jìn)行的過程中，當(dāng)?shù)揭欢ù螖?shù)后， 螞蟻也可能在某個(gè)或某些局部最優(yōu)解的鄰域附近發(fā)生停滯現(xiàn)象，即搜索進(jìn)行到一定程度 后，所有螞蟻所發(fā)現(xiàn)的解完全一致，不能繼續(xù)對解空間進(jìn)一步進(jìn)行搜索，從而不利于發(fā)現(xiàn)全 局最優(yōu)解。
[0006] 3.蟻群方法的搜索時(shí)間較長，速度慢。
[0007] 4.當(dāng)群體規(guī)模較大時(shí)，蟻群方法難以在較短時(shí)間內(nèi)從復(fù)雜無章的路徑中找出最優(yōu) 的路徑。
[0008] 故一種可以更迅速、更準(zhǔn)確、更有效地得到全局最優(yōu)路徑的基于蟻群方法的最優(yōu) 路徑尋找方法亟待提出。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出了一種基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法， 該方法相較于現(xiàn)有的蟻群方法，其可以在更短的時(shí)間內(nèi)尋找出最優(yōu)的路徑，更適用于路徑 的搜尋技術(shù)，有助于減少物流、快遞或旅行中所花費(fèi)的時(shí)間成本。
[0010] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：
[0011] 一種基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法，包括以下步驟：
[0012] 1)建立有n個(gè)節(jié)點(diǎn)的地圖場景；
[0013] 2)將m個(gè)螞蟻隨機(jī)設(shè)置于n個(gè)節(jié)點(diǎn)上；
[0014] 3)當(dāng)每只螞蟻均走完n個(gè)節(jié)點(diǎn)后，對n個(gè)節(jié)點(diǎn)間的路徑上的信息量進(jìn)行更新，并記 錄每個(gè)節(jié)點(diǎn)上相關(guān)路徑的信息量；
[0015] 4)從n個(gè)節(jié)點(diǎn)中選取a個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)；
[0016] 5)根據(jù)a個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)，對非特殊節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類；
[0017] 6)以特殊節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)或終點(diǎn)，同一類的非特殊節(jié)點(diǎn)形成局部子空間；
[0018] 7)在局部子空間中運(yùn)用動態(tài)規(guī)劃方法進(jìn)行路徑規(guī)劃；
[0019] 8)將全部的局部子空間的最短路徑進(jìn)行連接，得到全局的最短路徑；
[0020] 9)判斷基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法是否滿足結(jié)束條件，若滿足，則輸出全 局最優(yōu)路徑，若不滿足則返回步驟2)。
[0021] 本發(fā)明一種基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法首先通過蟻群方法對其進(jìn)行初始 的全局計(jì)算，得到即每條路徑上的信息量。在蟻群方法中，一條路徑上留下的信息量越大螞 蟻選擇走該條路徑的概率越大。其次，在所有的節(jié)點(diǎn)中找到一些特殊的節(jié)點(diǎn)，這些特殊節(jié)點(diǎn) 與之關(guān)聯(lián)的信息量均比較大。然后，以特殊節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)或終點(diǎn)，同一類的非特殊節(jié)點(diǎn)形成局 部子空間，在所得到的局部子空間范圍內(nèi)，選擇精確計(jì)算中的動態(tài)規(guī)劃方法，找到兩個(gè)特殊 節(jié)點(diǎn)間的最短路徑。將所有局部子空間的最短路徑都求出后相連接，即可得到全局的最短 路徑。
[0022] 本發(fā)明理論依據(jù)扎實(shí)，將啟發(fā)式的蟻群方法與精確計(jì)算結(jié)合起來，有效提高路徑 搜索方法的準(zhǔn)確度，降低路徑搜索所花費(fèi)的時(shí)間。
[0023] 在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，還可做如下改進(jìn)：
[0024] 作為優(yōu)選的方案，步驟3)還包括以下步驟：
[0025] 3. 1)將每只螞蟻的初始出發(fā)節(jié)點(diǎn)i進(jìn)行記錄；
[0026] 3. 2)按照公式⑴計(jì)算螞蟻k(k = 1，. . .，m)到達(dá)節(jié)點(diǎn)j的概率;
[0027]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法，其特征在于，包括以下步驟： 1) 建立有η個(gè)節(jié)點(diǎn)的地圖場景； 2) 將m個(gè)螞蟻隨機(jī)設(shè)置于η個(gè)所述節(jié)點(diǎn)上； 3) 當(dāng)每只螞蟻均走完η個(gè)所述節(jié)點(diǎn)后，對η個(gè)所述節(jié)點(diǎn)間的路徑上的信息量進(jìn)行更新， 并記錄每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)上相關(guān)路徑的信息量； 4) 從η個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中選取a個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)； 5) 根據(jù)a個(gè)所述特殊節(jié)點(diǎn)，對非特殊節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類； 6) 以所述特殊節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)或終點(diǎn)，同一類的所述非特殊節(jié)點(diǎn)形成局部子空間； 7) 在所述局部子空間中運(yùn)用動態(tài)規(guī)劃方法進(jìn)行路徑規(guī)劃； 8) 將全部的所述局部子空間的最短路徑進(jìn)行連接，得到全局的最短路徑； 9) 判斷所述基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法是否滿足結(jié)束條件，若滿足，則輸出全 局最優(yōu)路徑，若不滿足則返回步驟2)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法，其特征在于，所述步驟 3)還包括以下步驟： 3. 1)將每只螞蟻的初始出發(fā)節(jié)點(diǎn)i進(jìn)行記錄； 3. 2)按照公式⑴計(jì)算螞蟻k(k = 1，…，m)到達(dá)節(jié)點(diǎn)j的概率K ;;
其中：(Iij表示節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間距離，τ yt)表示在t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間信 息量，初始時(shí)刻τ U(O) = C(C為初始信息量，為常數(shù)），allowdk表示螞蟻k下一步可走的 節(jié)點(diǎn)集合，α表示信息量對螞蟻選擇路徑的作用大小， n ^_表示螞蟻k從節(jié)點(diǎn)i轉(zhuǎn)移到節(jié) 點(diǎn)j的期望，β表示n u的作用大?。? 3.3)每只螞蟻均走完η個(gè)所述節(jié)點(diǎn)后，對所述節(jié)點(diǎn)間的路徑上的信息量按照公式（2) 進(jìn)行更新：
其中：P e (〇，1)表示信息量、(f)隨時(shí)間推移衰減程度，Δγ^)表示螞蟻k從節(jié)點(diǎn) i轉(zhuǎn)移到節(jié)點(diǎn)j之間留下的信息量。 3. 4)得到每條路徑上的信息量τ J，按照公式（3)計(jì)算每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)上相關(guān)路徑的信 息量。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法，其特征在于，在所述步 驟4)中，從η個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中選取a個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)包括以下步驟： 4. 1)得到每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)上相關(guān)路徑的信息量τ / ; 4.2) 對η個(gè)所述節(jié)點(diǎn)上的相關(guān)路徑的信息量Ti'進(jìn)行排序； 4.3) 選取排序后，信息量相對τ/較大的a個(gè)對應(yīng)的所述特殊節(jié)點(diǎn)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法，其特征在于，在所述步 驟5)中，對所述非特殊節(jié)點(diǎn)的分類包括以下步驟： 5. 1)運(yùn)用蟻群方法求出并記錄下所述特殊節(jié)點(diǎn)間的最短路徑Rij; 5. 2)按照公式（4)對所述非特殊節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類，
其中：dKi表示所述非特殊節(jié)點(diǎn)到所述特殊節(jié)點(diǎn)間路徑的垂直距離。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法，其特征在于，在所述步 驟9)中，所述結(jié)束條件為達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或出現(xiàn)找到相同的全局最優(yōu)路徑的情況。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法，該方法首先通過蟻群方法對其進(jìn)行初始的全局計(jì)算；其次，在所有的節(jié)點(diǎn)中找到一些特殊的節(jié)點(diǎn)；然后，以特殊節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)或終點(diǎn)，同一類的非特殊節(jié)點(diǎn)形成局部子空間，在所得到的局部子空間范圍內(nèi)，選擇精確計(jì)算中的動態(tài)規(guī)劃方法，找到兩個(gè)特殊節(jié)點(diǎn)間的最短路徑；最后，將所有局部子空間的最短路徑都求出后相連接，即可得到全局的最短路徑。本發(fā)明一種基于蟻群方法的最優(yōu)路徑尋找方法相較于基本的蟻群方法，其可以在更短的時(shí)間內(nèi)尋找出最優(yōu)的路徑，更適用于路徑搜尋技術(shù)，有助于減少物流、快遞或旅行中所花費(fèi)的時(shí)間成本。
【IPC分類】G06N3-00, G06Q10-04, G01C21-34
【公開號】CN104751250
【申請?zhí)枴緾N201510182588
【發(fā)明人】盧曦, 王巖, 陸盈
【申請人】南通理工學(xué)院
【公開日】2015年7月1日
【申請日】2015年4月16日