【摘 要】
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现有动态交通分配模型大多使用数值算法求解,无法保证分配结果的准确性。蚁群算法作为一种分布并行计算的启发式算法,能够高效求解网络分配问题,但是,现有算法虽然保证了局部
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现有动态交通分配模型大多使用数值算法求解,无法保证分配结果的准确性。蚁群算法作为一种分布并行计算的启发式算法,能够高效求解网络分配问题,但是,现有算法虽然保证了局部搜索效率,却忽略了全局搜索能力和对出行状况变化的动态反馈。本文在算法中插入阻抗计算步骤,将每步蚂蚁择路结果通过计算生成决策因子,并据此自适应调整算法参数,模拟实际出行者易于得到实时路况信息而有趋向性的择路行为,在保证局部搜索效率的前提下,增加算法求解质量和全局搜索能力。最后,分别使用改进前后的算法求解模型进行对比。结果表明,改进算法的分配结果更
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