分析了慢行交通在路径选择方面灵活与多样的特点,在充分利用这一特点的基础上,借助蚁群算法来寻找最优路径,从而达到使慢行交通满足更多人的通勤效率需求的目的.通过对蚁群算法的思路进行改进以及运用数据包络分析法(DEA)和模糊综合评价...分析了慢行交通在路径选择方面灵活与多样的特点,在充分利用这一特点的基础上,借助蚁群算法来寻找最优路径,从而达到使慢行交通满足更多人的通勤效率需求的目的.通过对蚁群算法的思路进行改进以及运用数据包络分析法(DEA)和模糊综合评价法(FCA)对蚁群算法的参数进行修正,使其成为适用于慢行交通的算法.并在GIS及其二次开发平台Microsoft Visual Studio 2008上通过程序编写实现了改进后的算法.并将这一算法应用于实际的路径规划,从而实现慢行交通最优路径选择的实际应用.展开更多
文摘分析了慢行交通在路径选择方面灵活与多样的特点,在充分利用这一特点的基础上,借助蚁群算法来寻找最优路径,从而达到使慢行交通满足更多人的通勤效率需求的目的.通过对蚁群算法的思路进行改进以及运用数据包络分析法(DEA)和模糊综合评价法(FCA)对蚁群算法的参数进行修正,使其成为适用于慢行交通的算法.并在GIS及其二次开发平台Microsoft Visual Studio 2008上通过程序编写实现了改进后的算法.并将这一算法应用于实际的路径规划,从而实现慢行交通最优路径选择的实际应用.
