《表1 算法比较：基于蚁群算法的智能交通最优路径探究》

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《基于蚁群算法的智能交通最优路径探究》

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汽车在N1行驶至N5时，其初始最佳路线中N5至N10的延时以及密度的增大现象较为明显，此时对局部进行更新，汽车向N6继续行驶，而其他路径并未发生改变，促使效率得到有效提升[5]。通过分析试验结果能够发现，在路段权重不断变化的过程中，汽车的最佳路线也在持续变化。将一些小型路网设定为实验情境，对汽车行驶路线进行实时规划，借助对算法性能进行优化，能够有效控制行驶时间。蚁群改进算法对于局部最优以及收敛速度等方面进行了性能优化。提高算法时间效率以及最大运行效率，可以充分防止算法过早产生局部最佳的问题，见表1。通过表1能够发现，与基本算法相比，改进算法在提高时间利用率、提高收敛速度以及对最优解进行实时调整方面的优势十分明显。