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蜂群激發抑制算法及其在交通信號配時中的應用
胡亮; 肖人彬; 王英聰 華中科技大學人工智能與自動化學院; 武漢430074; 鄭州輕工業大學電氣信息工程學院; 鄭州450002
關鍵詞：群智能 勞動分工 交通信號配時
摘要：現實生活中存在各種各樣的動態分配問題,群智能勞動分工由于模擬的是生物群體之間的協作分工,所以在解決這類動態分配問題有著天然的優勢。目前對群智能勞動分工的研究主要集中在蟻群的刺激響應原理,而忽略了蜂群的激發抑制原理。與刺激響應原理的個體環境交互方式不同,激發抑制原理采用的是個體個體交互方式。針對蜂群勞動分工現象,提出一種激發抑制勞動分工模型(AILD)。為了驗證AILD模型的有效性,選取了一個典型的時間分配問題——交通信號配時,設計了相應的激發抑制勞動分工信號配時算法AILD-ST。采用AILD-ST算法對實際案例進行了交通信號配時求解,并與Webster算法、蟻群算法和蜂群算法進行了對比,通過對比實驗和分析討論,結果顯示出本文算法的有效性。
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