一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法技术

本发明专利技术公布了一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法，该方法包括：1根据交通网络中路段及节点间的连通信息，建立表示连通关系的0‑1矩阵；2以运输风险最小、运输费用最低为目标，考虑运输路径无环约束，建立危险品运输路径优化模型；3改进蚁群算法求解所述的危险品运输路径优化模型，设定回溯机制，将随机与伪随机选择规则结合，利用负反馈机制，计算待选节点的概率分布；4在蚁群算法中设置突变算子与单点交叉算子、进行正、负反馈信息素浓度更新和参数动态自适应调整实现蚁群进化。本发明专利技术改进的算法收敛性能更佳，具备更强的跳出局部最优解的能力，能高效地求解危险品运输路径规划问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设计涉及交通运输规划与管理领域，具体地，涉及一种基于改进蚁群算的危险品运输路径规划方法。

技术介绍

1、随着我国工业化进程的不断发展，各生产领域所需危险品的种类和数量也在持续增长，进而导致危险品的道路运输需求日益增加。与普通货物的运输过程不同，危险品的固有风险特征对道路管理者和运输人员提出新的要求。因此，如何控制危险品的运输风险成为政府管理部门亟需解决的难题，也是运输决策和运筹优化领域的研究热点。

2、针对危险品运输问题，如污染废料运输问题等，运输环境复杂，需综合考虑各种因素的影响进行运输路径选择决策，以避免灾难性事故的发生并减小运输成本，尽可能降低运输过程对沿线居民生命财产安全的威胁。因此，研究危险品运输问题，合理规划运输路径，具有重要的理论意义和实际应用价值。

3、而危险品运输路径规划问题，属于np-hard问题，常用到的有蚁群算法、神经网络算法、粒子群算法、遗传算法等。其中，蚁群算法(ant colony algorithm，aca)由于其求解的快速性、较强的全局搜索能力以及较强的鲁棒性在路径规划领域得到了广泛的应用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法，其特征在于，在S3.4中，所述的回溯机制，具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法，其特征在于，在S3.5中，所述的将随机与伪随机选择规则结合，利用负反馈机制，计算待选节点的概率分布，具体如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法，其特征在于，在S3.9中，所述的正反馈和负反馈信息素，具体计算式如下：

5.根据权利要求1所...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法，其特征在于，在s3.4中，所述的回溯机制，具体如下：

3.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的危险品运输路径规划方法，其特征在于，在s3.5中，所述的将随机与伪随机选择规则结合...

【专利技术属性】
技术研发人员：代存杰，张鑫，毕可翔，田松林，武润宇，柴获，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：