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作者：蒋佳芮;赵赞善;段茂生;高冠军;
单位：北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室;中国科学院声学研究所南海研究站;陵水海洋信息海南省野外科学观测研究站;
摘要：【目的】文章为了解决传统蚁群优化（ACO）算法更新同一张地图导致无法并行规划的缺陷，提出了一种并行多目标优化海缆路由规划算法，实现了局部区域的精细规划。【方法】文章采用分治思想将目标海域的栅格地图分割成多个栅格子图，建立了并行化多目标优化海缆路由规划算法模型，并对模型关键参数进行优化，然后在最佳模型参数下，利用并行化蚁群优化（PACO）算法进行海底光缆路由规划，统计了Pareto前沿解下的海底光缆路由方案。【结果】仿真结果表明，并行多目标优化算法模型在分块数量为6，蚁群规模大小为150时，获得最佳的搜索能力和效率。PACO算法规划的海底光缆路由与传统ACO算法相比在相同风险条件下节省了33.9%的成本，且路由成本均小于传统ACO算法，路由最大成本与传统ACO算法的最小成本相比还降低了20.6%，同时相应的风险降低了65.8%。【结论】在多目标海底光缆路由规划中，与传统ACO算法相比，PACO算法不仅在规划结果上更优，而且运算时间效率提高至少8倍。
关键词：海缆路由规划;;并行蚁群优化算法;;多目标优化
基金资助：国家自然科学基金资助项目（62371064）;; 国家重点研发计划资助项目（2022YFB2903303）;; 北京市自然科学基金资助项目（4232050）
