[發(fā)明專利]一種基于并行混合群智能優(yōu)化的交通流分配方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110529216.7 | 申請日: | 2021-05-14 |
| 公開(公告)號: | CN113283645A | 公開(公告)日: | 2021-08-20 |
| 發(fā)明(設計)人: | 高健;葛浩楠 | 申請(專利權(quán))人: | 大連海事大學 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06N3/00 |
| 代理公司: | 大連東方專利代理有限責任公司 21212 | 代理人: | 李馨 |
| 地址: | 116026 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 并行 混合 智能 優(yōu)化 通流 分配 方法 | ||
本發(fā)明提供一種基于并行混合群智能優(yōu)化的交通流分配方法,包括:獲取路網(wǎng)信息及交通流需求信息;以路網(wǎng)上各路線的交通流旅行時間最小化為目標,構(gòu)建交通流分配模型;基于粒子群優(yōu)化算法、人工蜂群優(yōu)化算法、動物遷徙優(yōu)化算法以及差分進化算法構(gòu)造混合并行算法模型求解所述交通流分配模型,獲得優(yōu)化的交通流分配方案。本發(fā)明利用并行混合群智能優(yōu)化算法對交通流分配問題進行優(yōu)化。在給定旅行時間函數(shù)和起訖點交通量分布的情況下,用該方法優(yōu)化交通流量在路網(wǎng)上的分配,為各路段交通流規(guī)劃提供理論依據(jù)。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及智能交通管理技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,尤其涉及一種基于并行混合群智能優(yōu)化的交通流分配方法。
背景技術(shù)
交通流分配是現(xiàn)代智能交通管理領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù),現(xiàn)有交通流分配方法多采用單一優(yōu)化算法優(yōu)化交通流分配模型,而采用單一的優(yōu)化算法可能會導致此類算法對于某種優(yōu)化問題優(yōu)化效果不好。而使用混合算法可以彌補算法的不足,若其中一種算法優(yōu)化效果不好,可以采用其他優(yōu)化效果好的算法進行優(yōu)化。但是混合算法的實現(xiàn)比較復雜,涉及到如何混合、如何選擇的策略機制。
發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)上述提出的單一優(yōu)化算法在交通流分配領(lǐng)域應用效果不佳的技術(shù)問題,而提供一種基于并行混合群智能優(yōu)化的交通流分配方法。本發(fā)明將混合群智能優(yōu)化算法改造成并行結(jié)構(gòu),在混合算法的思想上引入并行機制,根據(jù)不同算法得到結(jié)果的好壞,自適應的調(diào)整不同算法被選擇的概率,使得算法的優(yōu)化效率得到提升。
本發(fā)明采用的技術(shù)手段如下:
一種基于并行混合群智能優(yōu)化的交通流分配方法,包括:
S100、獲取路網(wǎng)信息及交通流需求信息;
S200、以路網(wǎng)上各路線的交通流旅行時間最小化為目標,構(gòu)建交通流分配模型;
S300、基于粒子群優(yōu)化算法、人工蜂群優(yōu)化算法、動物遷徙優(yōu)化算法以及差分進化算法構(gòu)造混合并行算法模型求解所述交通流分配模型,獲得優(yōu)化的交通流分配方案。
進一步地,基于粒子群優(yōu)化算法、人工蜂群優(yōu)化算法、動物遷徙優(yōu)化算法以及差分進化算法構(gòu)造混合并行算法模型求解所述交通流分配模型,包括:
S310、構(gòu)建交通流分配模型的初始解向量;
S320、確定每種算法被選中的概率,采用輪盤賭方式選擇相應的算法;
S330、基于初始解向量采用并行模型進行多線程種群優(yōu)化。
進一步地,構(gòu)建交通流分配模型的初始解向量,包括:
構(gòu)建交通流分配模型的解向量,所述解向量的維度為可行路線數(shù)量;
對構(gòu)建的解向量的每一維元素在約束范圍內(nèi)隨機取值,初始化種群的個體;
根據(jù)優(yōu)化模型函數(shù)計算解向量得到交通流分配模型中個體的適應度值。進一步地,基于初始解向量采用并行模型進行多線程種群優(yōu)化,包括:
S331、設置一個全局被選擇概率向量,其用于存儲粒子群優(yōu)化算法、人工蜂群優(yōu)化算法、動物遷徙優(yōu)化算法以及差分進化算法在線程中優(yōu)化時被選擇的概率,所述被選擇概率隨著優(yōu)化過程中算法執(zhí)行效果而自適應動態(tài)調(diào)整的;
S332、啟動各個線程分別采用不同算法開始對種群個體更新,直到達到循環(huán)的結(jié)束條件;
S333、設置一個全局的適應度比較向量,其用于存儲四種算法優(yōu)化結(jié)果;
S334、當四種算法都被隨機選擇執(zhí)行過后,比較算法的優(yōu)化效果好壞,修改對應被選擇概率向量中的值;
S335、將優(yōu)化后的適應度值與優(yōu)化之前的適應度值進行對比,滿足更新條件則進行替換此時,個體更新次數(shù)count加一;
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