石河子科技总第267期中图分类号：TE688文献标识码：B文章编号：1008-0899（2023）02-0056-03随着我国城镇化建设的不断发展，城市居民汽车保有量的逐年提升[1]。城市交通拥堵问题日益严重，基于大数据资源和计算机技术的智能算法则是解决这一问题的有效手段之一，尤其是在传感器技术和无线通信技术快速发展的大背景下，交通数据资源将会有更加充分的保障，将智能算法应用于交通行车最优路径的搜索已经成为未来一段时间内必然的发展趋势[2]。1蚁群算法概述蚁群算法是一种模拟蚂蚁集体觅食行为的拟进化算法，单个蚂蚁在行走的过程中会残留一种可供同类识别的标记物质，用以指导下一次觅食的行走路径，标记物质越多，则说明该路径上蚂蚁的数量越多或路径越长[3]。由于蚂蚁在选择行走路径时会倾向于标记物质较多的方向，在大量个体的共同选择下最终会出现一条标记物质最多且长度最短的行走路线，出现最优解收敛[4]。2单个蚂蚁路径搜索当蚂蚁在城市路网中行走时会遇到大量联通性较差的节点，在蚂蚁走入“死胡同”后，则需要将该蚂蚁走过的路线设置为“0”，阻止其他蚂蚁选择此路线。123456789图1蚂蚁行走路线假设有一只蚂蚁采用1-2-3-6-5的线路从节点1走到节点5，它会发现2-5的路线存在大量的标记物质，因此它以后会直接从节点2走向节点5，并删减2-3、2-6、6-5这三个路段，长此以往，这三个路线的标记物质将越来越少，则其他蚂蚁在选择路径时，可以根据标记物质减少量来对所选路径的正确率进行加权，提醒其他蚂蚁不会选择联通“死胡同”的路径。加权后的蚂蚁由节i点到节点j路径选择概率计算方法如下：（1）上式将节点i至节点j路段上的标记物质量记为τi,j；将节点i与节点j距离的倒数记为ηij；将期望程度记为β；将标记物质量记为α；将不在蚂蚁轨迹表中且与i节点相连接的路段记为allowedk；将路径被删减的次数记为ci,j；在蚂蚁再次选择该路段而未进行删减的情况下，则将该属性值减1，使标记物质的诱导作用得到恢复。在此基础上，还需要对单个蚂蚁的最长行驶距离加以限定，在行驶距离过长的情况下将所在位置设置为起点并重新选择路径。本次研究将蚁群个体量设置为30并进行最短距离的路径搜索，经过200次迭代后，路径长度平均值为89.56km，完成搜索所需时间4.7s，收敛速度较快。3标记物质更新基于蚁群算法的智能交通行车最优路径研究（陕西铁路工程职业技术学院，陕西渭南市，714000）杨钰浩摘要本次研究介绍了蚁群算法的基本原理，基于单个蚂蚁路径搜索阐...
