TY - JOUR A2 - 刘加宝AU - 李，湿巾AU - 王，福彩PY - 2020 DA - 2020年10月6日TI - 在车辆路径规划SP改进研究灰太狼优化 - 极限学习机算法的优化- 8647820 VL - 2020 AB - 随着智能交通的快速发展，智能算法和路径规划已成为有效的方法来缓解交通压力。智能算法可以实现在实现流量优化效率优先选择模式。然而，在智能局部优化，这是很难实现的全局优化。在本文中，antilearning模型被用来解决灰太狼算法陷入局部优化的问题。不同狼的位置更新。当陷入局部优化，当前位置进行优化，实现全局优化。极限学习机（ELM）算法模型出台了加快改进灰太狼优化（IGWO）优化和提高收敛速度。最后，经实验证明，IGWO-ELM算法在路径规划相比，该算法有理想的效果，效率高。SN - 1026-0226 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8647820 DO - 10.1155 /八百六十四万七千八百二十○分之二千〇二十零JF - 离散动力学自然与社会的PB - Hindawi出版KW - ER -