蚁群算法在智能交通系统中的应用

【摘要】：蚁群算法是一种可以应用于各个领域的仿生智能优化算法。我们在研究算法时,要根据具体问题去找到相应的解决方法。因各个城市道路都具有其各自的独有特点,必须结合实际情况,选择合适的算法。蚁群算法一经提出,就成为研究的热点,应用于各个领域。蚁群算法不仅具有智能搜索,而且在全局的优化过程中具有较强的鲁棒性和分布式计算的优点。

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中国期刊全文数据库

前20条

1	高娜;贾辉然;折志伟;姜文东;赵捷;;蚁群算法在城市交通系统中的应用[J];河北工业科技;2010年03期
2	李霞;李瑞华;邹惠;黄红艳;王建东;;蚁群算法在城市交通导航系统中的应用[J];中国科技信息;2006年12期
3	杨中秋;张延华;;改进蚁群算法在交通系统最短路径问题的研究[J];现代电子技术;2009年08期
4	黄军伟;何元飞;张艳晓;董金明;;蚁群算法在路径规划中的应用研究[J];中国科技信息;2011年15期
5	杜长海;黄席樾;杨祖元;唐明霞;杨芳勋;;改进的蚁群算法在动态路径诱导中的应用研究[J];计算机工程与应用;2008年27期
6	黄贵玲;高西全;靳松杰;谈飞洋;;基于蚁群算法的最短路径问题的研究和应用[J];计算机工程与应用;2007年13期
7	吴沉寒;罗玉臣;陈炜;;改进蚁群自适应多级栅格路径优化策略[J];计算机工程;2009年09期
8	;科技成果[J];建筑工人;2000年02期
9	;编者按——本刊编辑部及中国首届智能交通系统(ITS)设计大赛组委会[J];ITS通讯;2000年02期
10	陈玉毅,陈玉群;分布式计算在智能交通系统中的应用[J];工业控制计算机;2004年08期
11	国敢;;中国智能交通协会第一届会员夫会暨成立大会在京召开[J];铁路计算机应用;2008年05期
12	李晶晶;林泓;;智能交通系统中的最短路径算法分析[J];计算机与数字工程;2009年04期
13	王笑京;智能交通:让路和车更“聪明”[J];科技潮;2004年01期
14	孙棣华;刘卫宁;宋伟;尹华川;王东亚;于明政;;智能交通系统虚拟共用信息平台[J];中国交通信息产业;2004年03期
15	;日本国际建设技术协会在京展示智能交通系统[J];ITS通讯;2004年Z1期
16	闻淑芳,饶泓;智能交通系统的发展与思考[J];科技广场;2005年02期
17	宋维明;;国外智能交通系统建设模式综述及其启示[J];电子技术;2006年12期
18	薛艳丽;;韩国智能交通一瞥[J];汽车运用;2007年07期
19	杨海;王洪国;侯鲁男;孙向群;;混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用[J];成都大学学报(自然科学版);2007年04期
20	陈忠安;;智能交通不再是口号[J];软件世界;2007年23期

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	庞清乐;;基于蚁群算法的交通流量预测[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第三分册）[C];2009年
2	关洪浩;唐巍;;蚁群算法的生成树在配电网网架规划中的应用[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会（CSAE 2009）论文集[C];2009年
3	吴正伟;吉文来;陈伟佳;卢扣;;基于蚁群算法的城市紧急救援最佳路径选择[A];地理信息与物联网论坛暨江苏省测绘学会2010年学术年会论文集[C];2010年
4	王鹤;邵良杉;邱云飞;;蚁群算法在露天矿运输系统路径优化中的应用[A];第五届全国煤炭工业生产一线青年技术创新文集[C];2010年
5	刘杰;闫清东;;基于蚁群算法的移动机器人路径规划技术的研究[A];逻辑学及其应用研究——第四届全国逻辑系统、智能科学与信息科学学术会议论文集[C];2008年
6	严彬;熊伟清;程美英;叶青;;基于拥塞控制的多种群二元蚁群算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7	肖岭;熊辉;;一种针对频率指配问题的改进蚁群算法[A];电波科学学报[C];2011年
8	宋春峰;侯媛彬;赵圣刚;;蚁群算法在陀螺温控系统中的应用研究[A];第十四届全国煤矿自动化学术年会暨中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2004年
9	张如伟;黄捍东;赵迪;;一种新的地震非线性反演方法[A];中国地球物理学会第二十四届年会论文集[C];2008年
10	师凯;蔡延光;邹谷山;王涛;;运输调度问题的蚁群算法研究[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	许志红;交流接触器智能化控制与设计技术的研究及实现[D];福州大学;2006年
2	薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
3	顾中舜;中继卫星动态调度问题建模及优化技术研究[D];国防科学技术大学;2008年
4	刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
5	陈宝文;蚁群优化算法在车辆路径问题中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
6	唐连生;突发事件下的车辆路径问题研究[D];西南交通大学;2008年
7	何荥;用信息法研究天空亮度分布[D];重庆大学;2008年
8	闫博;基于蚁群算法的集装箱港口选择与网络均衡分析[D];大连海事大学;2008年
9	吕雄伟;邮政物流车辆路径问题研究[D];西南交通大学;2009年
10	刘波;蚁群算法改进及应用研究[D];燕山大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	赵志军;融合蚁群算法的遗传算法在智能公交调度中的应用[D];吉林大学;2007年
2	董金明;基于蚁群算法的路径规划研究[D];陕西师范大学;2009年
3	杨海;蚁群算法及其在智能交通中的应用[D];山东师范大学;2008年
4	傅宏;基于遗传多蚁群算法的QoS组播路由算法研究[D];重庆大学;2010年
5	潘鹏竹;协同制造调度问题的蚁群算法研究[D];沈阳工业大学;2010年
6	饶跃东;基于改进蚁群算法的无人飞行器航迹规划应用研究[D];武汉理工大学;2010年
7	邵晓路;蚁群群体智能网络可视化试验平台研制[D];浙江理工大学;2010年
8	吕海鹏;改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用[D];哈尔滨理工大学;2010年
9	刘志勇;基于蚁群算法与竞选算法的作业车间调度求解及比较研究[D];广东工业大学;2011年
10	张守年;改进的蚁群算法及其在QoS中的应用[D];华南理工大学;2010年

中国重要报纸全文数据库

前10条

1	本报记者李冬梅;数字解读首都智能交通系统[N];北京日报;2010年
2	本报记者李华;天久集团：智能交通系统“治堵”有方[N];中国企业报;2011年
3	何屹;新型智能交通系统可防撞车[N];科技日报;2011年
4	易汉文;智能交通系统：效益与成本（五）[N];中国交通报;2004年
5	周文天柏蓓关文;智能交通系统2009年初步成形[N];东方早报;2005年
6	清华大学交通研究所所长史其信　本报记者刘腾整理;国外智能交通系统缘何中国失效[N];中国经营报;2010年
7	易汉文;智能交通系统：效益与成本（六）[N];中国交通报;2004年
8	易汉文;智能交通系统：效益与成本（一）[N];中国交通报;2004年
9	易汉文;智能交通系统：效益与成本（三）[N];中国交通报;2004年
10	国家智能交通系统工程技术研究中心王笑京;智能交通系统能为我们做什么[N];科技日报;2002年

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