公开(公告)号：CN114399043B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202111437667.4

申请日：2021-11-30

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 刘琼昕 ,  牛文涛 ,  王琰康 ,  王亚男 ,  马旺

IPC: G06N3/126 ,  G01C21/34 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及一种基于非支配排序粒子群遗传算法的车辆位置路由方法，属于人工智能自动驾驶技术领域。本发明提出了一种混合全局局部搜索的非支配排序粒子群遗传算法，使用粒子群算法的变化算子与遗传算法变化算子同时进行种群的进化，提高了搜索能力、加快了收敛速度。使用NSGA‑III算法的选择机制选择进入下一代的个体，实现了种群多样性。将邻域搜索作为局部搜索，能够以更高的概率获得更优解，加快收敛并防止算法后期陷入局部最优解；对次优个体局部搜索能够提高整个种群的Pareto非支配解的比例，提高整个种群解的质量和Pareto非支配解的多样性，并进一步加快收敛速度。本方法在解决车辆位置路由问题上的有效性优于现有方法。

公开(公告)号：CN114399043A

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202111437667.4

申请日：2021-11-30

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 刘琼昕 ,  牛文涛 ,  王琰康 ,  王亚男 ,  马旺

IPC: G06N3/12 ,  G01C21/34 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明涉及一种基于非支配排序粒子群遗传算法的车辆位置路由方法，属于人工智能自动驾驶技术领域。本发明提出了一种混合全局局部搜索的非支配排序粒子群遗传算法，使用粒子群算法的变化算子与遗传算法变化算子同时进行种群的进化，提高了搜索能力、加快了收敛速度。使用NSGA‑III算法的选择机制选择进入下一代的个体，实现了种群多样性。将邻域搜索作为局部搜索，能够以更高的概率获得更优解，加快收敛并防止算法后期陷入局部最优解；对次优个体局部搜索能够提高整个种群的Pareto非支配解的比例，提高整个种群解的质量和Pareto非支配解的多样性，并进一步加快收敛速度。本方法在解决车辆位置路由问题上的有效性优于现有方法。