《表4 GA-ACO算法与遗传算法路径搜索效率对比》

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《DEM中基于遗传与蚁群的混合路径规划算法》

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表5表明，随着分辨率变高，数据量增加，两个算法的搜索效率均下降。文献[11]算法的评价函数在搜索过程中不能进行方向选择，其与传统遗传算法类似，会在下一节点的搜索过程中反复迭代和重置，并重新进行搜索，其在数据量较少时效率较高，但随着数据量增加其耗费的时间加大。本文算法通过选择因子以及自适应信息素更新策略，缩小了搜索范围，提高了求解的质量，降低了陷入局部最优的概率，在数据量增加时较大地提高了搜索效率。