[发明专利]基于人工鱼群算法的交通路径搜索方法

摘要

本发明涉及一种基于人工鱼群算法的交通路径搜索方法，包括如下步骤：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)，最短路径值为S1：初始化算法参数；S2：在解空间内对鱼群进行随机初始化；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；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；S6：执行觅食操作；S7：执行聚群操作；S8：执行追尾操作；S9：令迭代次数t＝t+1，执行步骤S3。本发明能够快速搜索到交通最便捷路径。

主权项

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。