[发明专利]交通路径搜索系统及方法

权利要求书

1.一种交通路径搜索系统，至少包括：

模糊期望值模型建立模组，通过将交通路网节点与节点之间的距离描述成模糊变量的形式，建立模糊期望值模型；以及

最短路径计算模组，根据获得的模糊期望值模型，通过建立云模型并利用云模型进化算法计算获得交通路网节点和节点之间的最短路径和长度。

2.如权利要求1所述的交通路径搜索系统，其特征在于，该模糊期望值模型为，

其中， 为模糊变量，表示节点i到节点j的距离， 设函数则期望值为：

。

3.如权利要求2所述的交通路径搜索系统，其特征在于，该云模型定义为：设T为论域u上的语言值，映射则Cr(x)在u上的分布，称为T的隶属云，简称云，当Cr(x)服从正态分布时，称为正态云模型。

4.如权利要求3所述的交通路径搜索系统，其特征在于，该最短路径计 算模组至少包括：

初始化模组，用于初始化种群，确定进化代数，利用正向云算子产生初始种群；

进化代数判断模组，判断是否到达指定的进化代数，如果是，最优精英个体即为所求最优解，如果不是，则启动目标值计算模组进行目标值计算；

目标值计算模组使用模糊模拟计算所有的目标值，目标值为该期望值；

适应度值计算模组，根据目标值，计算群落中个体的适应度函数值；

评估模组，根据适应度值进行评估得到优秀个体向量；

跨代精英个体判断模组，用于判断是否出现跨代精英个体，如果是，则进行局部求精操作，并通过产生新种群产生模组产生新种群，如果不是，则启动突变判断模组进行突变判断；

突变判断模组，用于判断连续平凡代是否达到突变阈值，如果不是，判断连续平凡代是否达到局部求变阈值，如果是，则进行局部求变操作，并通过新种群产生模组产生新种群，如果不是，直接通过新种群产生模组产生新种群，如果连续平凡代达到突变阈值，则启动突变模组进行突变操作；

突变模组，用于进行突变操作；以及

新种群产生模组，用于产生新种群。

5.如权利要求4所述的交通路径搜索系统，其特征在于，该适应度值计算模组根据以下算式计算群落中个体的适应度函数值：

其中P_k表示第k条路径， 为该目标值。

6.如权利要求5所述的交通路径搜索系统，其特征在于，该种群的产生模型为进化模型，该进化模型为EP(Ex，En，He)，其中Ex称为种子个体，表达祖先遗传的优良特性；En称为进化熵，代表变异的大概范围；He称为进化超熵，表示进化的稳定性，He越大则不确定性越强。

7.如权利要求6所述的交通路径搜索系统，其特征在于：该突变操作为 进化过程中全部或部分抛弃父代种群的优秀个体，并按照一定策略生成新的个体作为母体产生新种群的操作。

8.如权利要求7所述的交通路径搜索系统，其特征在于：精英个体为进化过程中得到的适应能力最强的个体，当代精英指一个进化代的所有个体中适应性最强的个体，该跨代精英个体指多个进化代中适应性最强的个体。

9.如权利要求8所述的交通路径搜索系统，其特征在于：该局部求精操作通过降低进化范围和增加稳定性，从而加大搜索的精度和稳定度来实现；该局部求变操作通过提高进化范围和降低稳定性来实现。