题目：基于蚁群算法的路径规划研究

随着我国经济的飞速发展，汽车数量的快速增加与道路的慢速建设之间的矛盾日益突出，人们越来越感觉到交通的拥挤与出行的不便，道路堵塞、交通事故、环境污染、能源浪费等现象已变得越来越严重，直接制约了我国社会与经济的可持续发展，因此交通管理部门将现代化的计算机技术、通信技术、信息技术以及智能控制技术运用于现代交通中，产生了我们称之为智能交通系统的新型交通系统。智能交通系统对于改善交通状况起到了很好的作用。
车辆定位与导航系统(或称为智能车辆系统)是智能交通系统实施中涉及的一个主要的应用系统，而路径规划是车辆定位与导航系统的重要组成部分，路径规划的好坏直接影响到出行的成本。车辆定位与导航系统中的路径规划是在出行者出行前或出行过程中为出行者提供从起始点到目标点的一条或若干条路线，来对出行者的出行进行导航的过程。
路径规划是智能交通系统实施中涉及的一项基本功能，同时也是智能交通系统的一个核心内容。智能交通系统中的路径规划是在出行者出行前或出行过程中根据出行的起始点和目标点向出行者提供最佳的路线，来对出行者的出行行为进行有效的指引以及提供其他丰富的实时交通路况信息，通过指引出行者的出行行为来改善路面交通系统的交通状况，防止交通阻塞的发生，减少出行者在道路上的行程时间，并且最终实现交通流在路网中各个路段上的合理分配。而最短路径的查找问题是路径规划系统的核心内容和主要目标，随着城市路网规模的不断扩大和交通流量的显著增加，原有的路径规划算法己经不能满足路网实时性的要求。蚁群算法作为一种新兴的人工智能算法，具有良好的全局优化能力、本质上的并行性、易于用计算机实现等优点，己被应用于高度复杂的组合优化、通信网络的路由选择、车辆调度等问题，并取得了良好的效果。
论文在路径规划方面做了一些研究工作，所做的工作主要是在分析了蚁群算法的原理、模型、以及参数设置的基础上，介绍了四种己改进的蚁群算法，并针对其存在的缺点给出了本文中给出的改进算法——基于方向夹角的蚁群算法。在本文改进蚁群算法的基础上，并结合蚁群的特点，给出了蚁群扰动、双向搜索策略。最后，本文根据城市道路网的层次特性，将道路分成若干层，可使规划产生的路径大部分道路位于较高层次的路网上，符合出行者在较好道路上出行的愿望，具有较高的合理性。
本文是以西安市交通道路网络为数据对基于方向夹角的蚁群算法进行实验。结果表明，本文中改进的蚁群算法具有寻优能力强，收敛速度快，参数设置稳定的优点。
本文的研究工作得到了国家自然科学基金和陕西省科学技术发展计划项目基金的支持。