障碍空间中基于并行蚁群算法的k近邻查询

为解决障碍空间中的k近邻查询问题,提出一种基于改进的并行蚁群算法的k近邻查询方法(PAQ)。首先,利用不同信息素种类的蚁群实现并行查询k近邻;其次,增加时间因素作为路径长短的判断条件,以最直接地呈现蚂蚁的搜索时间;然后,重新定义初始信息素浓度,以避免蚂蚁的盲目搜索;最后,引入可视点将障碍路径分割为多段欧氏路径,选择可视点进行概率转移,并改进启发函数,以促使蚂蚁朝着更为正确的方向搜索,避免算法过早陷入局部最优。与WithGrids相比,当数据点个数小于300时,对于线段障碍,算法运行时间平均缩短约91.5%;对于多边形障碍平均缩短约78.5%。实验结果表明,该方法在数据规模较小时的运行时间具有明显的优势,且可以处理多边形障碍。