【摘 要】
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现有启发式算法在DEM路径规划中因数据量巨大导致效率较低。针对该问题,提出一种基于遗传和蚁群的混合路径规划算法。该算法在遗传过程中,通过在初始群体生成阶段构建选择因
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室,桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA294036,2018GXNSFAA138116);广西可信软件重点实验室基金资助项目(kx201622);广西密码学与信息安全重点实验室项目(GCIS201705,GCIS201623);广西高校云计算与复杂系统重点实验室项目(YF16205);广西研究生教育创新计划资助项目(YCSW2018138,2017YJCX26)
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现有启发式算法在DEM路径规划中因数据量巨大导致效率较低。针对该问题,提出一种基于遗传和蚁群的混合路径规划算法。该算法在遗传过程中,通过在初始群体生成阶段构建选择因子,使得在节点搜索时更加倾向于终点方向,提高初始群体生成效率;对变异过程中变异节点的变异区间进行限制,避免产生路径断点;在蚁群寻优过程中,根据遗传过程产生的路径信息,采用自适应信息素初始化与更新策略,提高算法搜索效率。测试结果表明,混合算法能够在规则网格DEM数据下搜索出符合条件的路径,并具有较好的效率。
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