DEM中基于遗传与蚁群的混合路径规划算法
Hybrid path planning algorithm based on genetics and ant colony in DEM
桂林电子科技大学 a. 广西可信软件重点实验室; b. 广西密码学与信息安全重点实验室; c. 广西高校云计算与复杂系统重点实验室, 广西 桂林 541004
摘要
现有启发式算法在DEM路径规划中因数据量巨大导致效率较低。针对该问题，提出一种基于遗传和蚁群的混合路径规划算法。该算法在遗传过程中，通过在初始群体生成阶段构建选择因子，使得在节点搜索时更加倾向于终点方向，提高初始群体生成效率；对变异过程中变异节点的变异区间进行限制，避免产生路径断点；在蚁群寻优过程中，根据遗传过程产生的路径信息，采用自适应信息素初始化与更新策略，提高算法搜索效率。测试结果表明，混合算法能够在规则网格DEM数据下搜索出符合条件的路径，并具有较好的效率。
基金项目
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA294036,2018GXNSFAA138116)
广西可信软件重点实验室基金资助项目(kx201622)
广西密码学与信息安全重点实验室项目(GCIS201705,GCIS201623)
广西高校云计算与复杂系统重点实验室项目(YF16205)
广西研究生教育创新计划资助项目(YCSW2018138,2017YJCX26)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0133
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2694-2697
文章编号: 1001-3695(2020)09-026-2694-04
发布历史
[2020-09-05] 印刷出版
引用本文
武小年, 奚玉昂, 张润莲. DEM中基于遗传与蚁群的混合路径规划算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2694-2697. (Wu Xiaonian, Xi Yu'ang, Zhang Runlian. Hybrid path planning algorithm based on genetics and ant colony in DEM [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2694-2697. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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