李 哲，王嘉玮，吕 萌，梁德禹

(1.唐山市交通运输局，河北省唐山市路北区大里路125号 063000；(2.北京科技大学 自动化学院，北京市海淀区学院路30号 100083)

在现代智能交通系统中，根据起点、终点为驾驶员规划可行、有效的行车路线是极为重要的工作。高质量的行车路线一方面能够协助驾驶员快速驶达目的地，另一方面对缓堵保畅、节约能源、环境保护具有重要意义。

城市道路网络是极为复杂的拓扑结构。对行车路线进行规划时，不易建立精准的数学表达式。在复杂道路网络中，随着节点的增加，运算规模呈指数增长，大幅度提高了路径规划问题的求解难度。

近年来，对智能优化算法的研究取得了长足的进步。以遗传算法[1]、蚁群算法[2]、粒子群算法[3]为代表的经典生物启发式算法被广泛应用于复杂问题的优化求解。研究人员尝试采用这类算法求解路径规划问题，并取得一定成果。梅伟等将喷涂机器人路径规划问题抽象为广义旅行商问题，并提出一种改进的离散灰狼算法实现路线设计，提高喷涂机器人效率[4]。赵杰等对物流车辆配送路线规划问题进行建模，并设计了一种改进的果蝇优化算法，引入多种遗传算子，提高算法性能[5]。徐飞等设计了基于鱼群算法的车载导航系统模型，实现城市交通路线的智能规划[6]。

文中对近年来较为新颖的果蝇优化算法[7][8]进行分析，设计了一种改进算法，并将其集成于车载导航路径规划系统中。在对唐山市人大附近街区进行建模的基础上，设置不同的起点、终点，利用该算法为智能车规划行车路线，开展仿真实验并对比分析。……