[发明专利]基于人工鱼群算法的交通路径搜索方法

权利要求书

1.一种基于人工鱼群算法的交通路径搜索方法，其特征在于，包括如下步骤：其中，设定算法的最大迭代次数为Max，种群的大小为n，参数的维数为d，第i条鱼的状态位置为(X_i1,X_i2,X_i3,…,X_id)，第i条鱼的食物浓度为f(X_i)，经过模糊模拟后的最短路径值为

S1：初始化算法参数，视野visual＝45、步长step＝0.3、尝试次数

try_number＝100，拥挤度因子λ＝0.8，迭代最大次数Max＝200；

S2：在解空间内对鱼群进行随机初始化，置迭代次数t＝1，生成n个人工鱼个体，形成初始鱼群，每一个人工鱼代表从起点到目标点的一种路径；

S3：使用模糊模拟计算人工鱼的目标值取出当前最优解X_gbest，写入公告板；

S4：判断算法是否到达最大迭代次数Max，若是，则输出公告板上的最优解，算法结束；若否则执行步骤S5-S9；

S5：鱼群中全部个体执行随机的自由游动，并更新各自的自身状态X_i；

S6：在视野visual内执行觅食操作，并移动一个步长step；

S7：执行聚群操作；

S8：执行追尾操作；

S9：令迭代次数t＝t+1，然后返回执行步骤S3。

2.如权利要求1所述的一种基于人工鱼群算法的交通路径搜索方法，其特征在于，所述自由游动的步骤为：鱼在自己视野visual内随机移动一个步长step。

3.如权利要求1所述的一种基于人工鱼群算法的交通路径搜索方法，其特征在于，所述觅食操作的步骤为：鱼在其视野visual之内随机选择一新状态X_j，若f(X_j)＜f(X_i)，则向该状态移动；否则，继续生成新的X_j进行尝试，尝试try_number次后仍然不能移动，则随机移动一步，X_j＝X_i+visual·random()，其中random()为[0,1]间的随机数。

4.如权利要求3所述的一种基于人工鱼群算法的交通路径搜索方法，其特征在于，所述聚群操作的步骤为：鱼在其视野visual内搜索聚集鱼群的中心位置X_c，并探测附近的同伴个数s，如果s/n＜λ，并且f(X_c)＜f(X_i)，则向该方向前进一步，Xi(t+1)=Xi(t)+Xc-Xi(t)||Xc-Xi(t)||·step·random(),]]>否则执行觅食操作。