基于改进Dijkstra算法的最短路径搜索仿真

提出基于Dijkstra算法的最短路径搜索改进算法,通过设置高效的优先目标搜索区域,减少大量无意义运算,达到提高搜索效率的目的.以淄博市交通道路图(局部)为例建立系统仿真模型,分别以两点间距离系数和拥堵系数作为权值进行系统仿真,得出了基于不同权值的最短路径求解结果,并对算法改进前后测试数据进行对比分析.结果表明,基于改进Dijkstra算法实际运行时间均值仅占Dijkstra算法运行时间均值的23%以下.     

大规模网络最大流对偶图算法模型及实现

在网络最大流算法的研究中,为了减少计算量,提出了许多改进的方法.基于图论中的最大流最小割定理,利用网络流图的对偶图的最短路径求网络最大流,对求最短路径的Dijkstra算法进行了研究,给出了一种改进的Dijkstra算法模型,该算法采用了堆排序中的小根堆来选择最短路径结点,使用集合运算对堆中的结点进行处理,使得参加运算的结点数减少,提高了算法的效率.     

改进的面向麻花钻刃形节能优化Dijkstra算法

将Dijkstra算法引入复杂刀具结构节能优化设计,提出了基于Dijkstra算法的麻花钻主刃曲线节能优化设计的方法.针对应用Dijkstra算法求解麻花钻最小钻削功率主刃曲线时存在计算精度不高、效率低、难以保证刃形曲线的光滑性和可刃磨性等问题,利用主刃曲线在半径方向不会发生回头式弯折的特点,提出将前刀面螺旋面离散网络进行径向分段与逐步缩小周向搜索范围来加密网格相结合的方式改进Dijkstra算法的求解过程,以降低其时间复杂度、提高计算效率和计算精度.计算结果表明:改进后的Dijkstra算法既可以使计算效率提高千倍以上,又可以很好地保证主刃曲线及其切削角度分布曲线的光滑性,提高优化主刃的可刃磨性.     

两种改进的最优路径规划算法

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率.     

基于多目标蜂群算法的数据分类方法

为了保证运算时效的同时,提高复杂数据的分类精度,提出了基于多目标蜂群算法和极限学习机的数据分类算法。该方法以最小的特征个数和最高的分类精度为优化目标,利用改进的多目标蜂群算法对数据的特征个数和分类器参数进行寻优,针对多个有代表性的数据集进行仿真,结果表明所提出方法的有效性。     

基于硬约束调节的改进粒子群无功优化

在解决电力系统无功优化问题时,粒子群优化存在着处理离散变量困难、易陷入局部最优和不能完全满足不等式约束等情况.为此,在对连续变量进行离散对应的基础上,采用混沌策略增加其寻优性能,并针对边界约束问题提出了将越限的节点电压和功率因数进行"九宫"调节的特色改进方案.以保证粒子的飞行能被控制在可行解空间中,从而形成了新的改进粒子群优化算法.通过IEEE标准节点系统和某地区实际电网的计算分析,表明该算法在寻优速度、寻优质量等方面均具有很好的效果.     

应急资源配送中Dijkstra改进算法的研究

路径规划问题是应急资源配送中的核心问题,最短路径算法在路径规划过程中起着决定性的作用,在众多路径规划算法中最经典且最具代表性的就是Dijkstra算法。以传统的Dijkstra算法分析为基础,从存储结构和算法过程两个方面进行一定程度的改进,目的是在节点数和边数较多的情况下,提高网络模型的处理效率。以真实道路交通数据为基础进行相关实验,结果证明,改进后的Dijkstra算法可以有效减少节点的计算量,提高算法的运行效率。     

嵌入不动点迭代法的粒子群算法

针对利用粒子群优化算法寻找最优极值的问题,本文提出了一种对粒子群优化算法的改进方式.在粒子群优化算法中,加入不动点迭代法,即在进行粒子群迭代寻优之后,再利用不动点迭代策略再次进行迭代寻优计算.通过两次迭代寻优计算,让算法更加快速的收敛到最优值,并且能够找到更小的极值,且不易陷入局部极值.让粒子群算法更加稳定,寻优更加优化.     

基于WGS-84的GIS数字地图快速处理算法

目的 针时GIS系统中海量数据处理和高精度的要求,构造数字地图绘制过程中的运算速度快、计算数据精度高、便于计算机编程和实用性强的算法.方法 基于WGS-84 坐标系下,通过构建Albers投影公式体系,推导出数字地图的投影算法,并对该算法进行改进.结果 该改进算法具有原理新颖、计算速度快、计算精度高的特点.结论 该改进算法在多个GIS系统成功应用,所完成的工作可以明显提高基于WGS-84坐标系下GIS系统的运行速度和精度.     

基于Floyd算法的最短路径优化研究

通过研究,在不改变时间复杂度的情况下,依然能对Floyd算法进行优化改进,提高运算速度,降低空间复杂度.并提出相应的Floyd改进优化算法.此改进算法不仅能够大大减少计算量,甚至在相同复杂路径下,能够减少10%～20%的运算时间.     

一种基于最小树的组播路由算法

文章研究了最小树的一些特点，推广了Dijkstra算法，并在此基础上提出了一个适用于网上电影在线收看系统的组播路由算法．在求组播树的过程中，首先利用Prim算法求出包含给定节点集的最小树，再根据最小树的特点，利用推广的Dijkstra算法为最小树中不满足约束条件的节点重新寻路，直到树中所有的节点都满足约束条件．     

最短路径算法在高速公路联网收费中的研究及应用

Floyd算法求任意2点间距离时间复杂度等同于Dijkstra算法,现行高速公路路网由环路和射线路段组成,当路网节点多时,两种算法单独操作计算速度慢。基于Floyd计算环路效率高,Dijkstra计算稀疏图的射线路段效率高的特性,本文结合Floyd和Dijkstra算法来计算高速公路路网任意2节点间最短路径。用VC＋＋设计模拟出路网中2点间（一对点）的最短路径,并对算法复杂度进行分析。     

改进的贪婪算法在无人机组网中的研究与应用

针对小型军用无人机平台小、速度快、能量有限导致的集群组网中节点生存时间受限、投递率低等问题,借鉴贪婪算法,提出一种复合权值的无线自组网路由算法。为减小边缘节点和低能节点对路径的影响,在算法中添加了边界评价因子和能量均衡2个优化参数对节点进行筛选,再利用Dijkstra算法的思想寻找网络中能量-拥塞复合权值最小的转发路径进行数据传输。仿真结果表明,与AODV算法和AOMDV算法相比,该算法在投递成功率、端到端时延、网络生存周期、路由开销方面均有良好性能。     

一种基于Dijkstra算法的启发式最优路径搜索算法

为了建立一个高效的路径搜索引擎,针对大型应用系统中寻径算法的平衡最优性、时间复杂度以及空间复杂度问题,从经典Dijkstra算法出发,将AI领域的决策机制引入到路径搜索中来,提出了一个启发式最优路径搜索算法.该算法在寻径过程中引入代价函数,由代价函数来决定寻径策略(即优先搜索哪些中间节点),以期望减少搜索节点数.给出了该算法得到最佳解的条件及其证明过程,并且以实例数据对两种算法进行了对比测试.     

一种适于车辆导航系统的快速路径规划算法

针对城市道路网图节点数较多,经典的求解最短路径的Dijkstra算法存在计算时间较长的问题.对矢量化的城市道路网图的特点进行分析,给出了道路网图的计算机存储结构,提出一种快速求解城市道路网两节点间的最短路径近似算法.算法的实现采用双向式搜索法、投影法和夹角最小的方法.理论分析和实验结果表明,和Dijkstra算法相比,该算法尽管有时得不到最优解,但能大大减小搜索空间,提高搜索速度,时间复杂性不超过O(N),适用于车辆导航系统.     

基于改进蚁群算法的大型综合建筑火灾疏散路径规划

动态逃生指示系统主要应用于大型综合建筑物内,此系统可根据建筑物内发生的火灾等突发情况动态指示人员疏散逃生,缩短逃生时间提高逃生成功率。通过研究现有动态逃生指示系统路径规划问题,提出一种改进蚁群算法,将Dijkstra算法和蚁群算法相结合,利用Dijkstra算法的全局搜索能力,调整了蚁群算法启发函数中初始信息素分布情况,同时结合探测到的火灾实时信息对蚁群算法的启发函数,转移概率,信息素挥发系数和更新规则进行改进。通过仿真实验表明改进的蚁群算法提高了搜索效率和全局搜索能力,降低了陷入局部最优的可能性并优化了逃生路线。     

基于Dijkstra算法的一种最短路径改进算法

本文在Dijkstra算法的基础上,增加了一些数据结构,提出一种能直观地求出从一个顶点到其它各顶点的所有最短路径的算法。     

大规模网络最短路径算法的优化及实现

求解大规模复杂网络的最短路径问题由于其计算速度慢、需耗费的存储空间大,是与地理信息相关的应用系统经常遇到的瓶颈问题．在深入分析各种常用最短路径算法基础上,基于经典Dijkstra算法,从时间和空间优化角度,实现一种计算任意2点间最短路径的优化算法．初步实验表明,优化后的算法在处理大规模复杂网络的最短路径问题时比经典Dijkstra算法在计算时间上缩短了80％,在耗费的存储空间上减少了将近一倍．     

限制搜索区域的距离最短路径规划算法

提出一种时间复杂度为O(n)的限制搜索区域距离最短路径规划算法(n为路网节点数).算法设计的基础是,经典Dijkstra算法搜索时的无方向性及实际城市道路网络特有的空间分布特性.算法实现采用邻接表数据结构和限制搜索区域的搜索机制,即利用实际城市道路网络的空间分布特性,合理限制算法的搜索区域.结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出了该算法的应用实例,实验结果表明,该算法能将路网中任意两点间的最短路径解算时间控制在3 s以内.