[发明专利]一种基于改进蚁群算法的路径确定方法及系统

权利要求书

1.一种基于改进蚁群算法的路径确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取输入的预定参数数据；其中，所述预定参数数据包括起始位置信息、目的位置信息以及主要考虑的影响因素；

根据所述起始位置信息和所述目的位置信息，获取从起始位置到目的位置是全部路段；

根据所述主要考虑的影响因素，确定各个影响因素的级别并确定各个级别影响因素的基本系数；

根据所述全部路段中各个路段对应的每个子因素状态，确定各个路段对应的每个子因素的子系数；其中，影响因素具有对应的子因素；

利用所述子系数以及所述基本系数，计算所述全部路段中各个路段对应的安全程度数值；

利用改进蚁群算法计算出满足安全条件的路径，并输出符合要求的路径作为运输路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述子系数以及所述基本系数，计算所述全部路段中各个路段对应的安全程度数值，包括：

利用公式计算所述全部路段中各个路段对应的安全程度数值R；

其中，P₁为一级影响因素的基本系数，P₂为二级影响因素的基本系数，P₃为三级影响因素的基本系数，m为一级影响因素下子因素个数，n为二级影响因素下子因素个数，p三级影响因素下子因素个数，A_k为一级影响因素下子因素的子系数，B_j为二级影响因素下子因素的子系数，C_q三级影响因素下子系数的子系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用改进蚁群算法计算出满足安全条件的路径，包括：

初始化所述改进蚁群算法预定参数；

将每个蚂蚁的目的位置分别记录到对应的禁忌表中，当所有蚂蚁均访问到所述目的位置时，确定各个蚂蚁的完整路径；并利用信息浓度公式进行信息浓度控制；

选择所述禁忌表中安全程度数值最高的路径；

依次更新全局信息素以及局部信息素，并清空禁忌表；

将迭代次数加1，并判断迭代过程是否结束；

若是，则确定各个完整路径的安全程度系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述信息浓度公式具体为：其中，Q为当前路径的信息浓度，λ为可调参数，以控制信息浓度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依次更新全局信息素以及局部信息素，包括：

利用公式τ_ij＝(1-ρ)*τ_ij(t-1)+ρ*Δτ_ij更新全局信息素；

利用公式τ_ij(n+1)＝(1-ξ)*τ_ij(n)+ξτ₀更新局局信息素；

其中，τ_ij为由i到j的路径的信息素强度，ρ为路径上信息素数量的蒸发系数，Δτ_ij为本次循环之后在i到j的路径上留下的信息增量，τ₀为常数，初始化时该路径上的信息的浓度，ξ为可调参数。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，获取输入的预定参数数据；其中，所述预定参数数据包括起始位置信息、目的位置信息以及主要考虑的影响因素之后，还包括：

根据所述起始位置信息以及所述目的位置信息判断是否为省内运输；

若是，则执行所述根据所述起始位置信息和所述目的位置信息，获取从起始位置到目的位置是全部路段的步骤；

若否，则获取地图工具得到的预选运输路径，并获取所述预选运输路径的全部路段。