高德地图及改进ACA在车辆路径寻优中的应用
刘庆华
汪晶
1.江苏科技大学计算机学院 镇江 2120002.江苏科技大学计算机学院 镇江 212000
摘要：车辆路径优化问题研究中,通常采用目标节点之间的线性距离之和最短作为最优解的求解结果.但在实际道路中,节点之间存在诸多因素,使得通过采用传统求解方式得出来的最优路径结果难以运用于实际场景.由此论文提出了结合高德地图API和改进的蚁群算法(ACA)来将理论运用于实际情形,首先通过高德提供的对应API接口来获取各个节点之间的实际道路距离,然后对基本的蚁群算法在在选择策略,信息素挥发系数ρ和计算目标节点距离等方面进行改进,最后将通过高德地图获取的实际节点之间的距离让改进后的蚁群算法进行最优路径求解.通过实验结果分析表明,论文提出的方法很好地将理论与实际情况相结合,具有高度的可行性和实用性.
关键词：路径优化高德地图API改进蚁群算法目标节点
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）(2013AA12A206)国家自然科学基金(51008143)
论文发表日期：2020-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1354-1359,1432 )
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