带限制条件的最短路径算法与实现

给出了在GIS环境下带限制条件的单源最短路径算法,该算法是基于二叉堆优先级队列及邻接表的Dijkstra算法.根据用户给出的起始节点和目标节点以及避开节点列和必经节点列,在建立的搜索图中用Java语言实现分段查找最短路径.     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

带限制条件的多权最短路径算法

针对多权网络，给出一个带限制条件的多权最短路径算法，该算法按字典序生成从源点到目标顶点的满足限制条件的最短路径。     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

基于GIS 的最短路径算法研究

针对单源最短路径Dijkstra 算法效率低的问题, 基于地理信息系统(GIS: Geographic Information System),提出距离均衡的社区分析网络分割方法。将GIS 中道路网络分割降解为距离均衡的社区网络, 再利用限制分层算法, 通过淘汰不太可能出现在最短路径上的节点, 限制GIS 中最短路径的搜索区域, 以降低算法的复杂度。实验结果表明, 优化后的算法可有效减少搜索节点数, 与经典算法相比, 其运行效率有所提高。     

Dijkstra改进算法在车辆导航系统中的应用与仿真

车辆导航系统的最基本功能是最短路径的搜索,车载导航是单源单目标的最短路径算法的重要应用之一.传统的Dijkstra算法是一种典型的单源最短路径算法,因为实际系统的实时要求,有必要改进Dijkstra算法.基于对时间和空间复杂度的分析,提出一种新型的Dijkstra改进算法,具有高效性.其改进分3个方面:采用邻接表作为道路网络拓扑的存储结构;利用二叉堆实现优先队列;根据节点的分布情况将搜索过程分为几个阶段,引入了动态限制搜索区域机制.最后在实际道路网络中的测试及仿真结果表明了改进算法的可行性和优越性.     

一种优化D算法最短路径实现方法的研究

D算法（Dijkstra,狄杰斯特拉算法）是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其它所有节点的最短路径。从存储结构角度,提出一种优化D算法的最短路径方法,利用基于COMArcEngine技术加以实现。     

带负权最短路问题前趋法的改进

针对在带负权的有向网络中求最短路的前趋法的不足,结合动态规划思想从提高算法效率方面对其进行了改进,并提出了一种新算法.新算法通过引入变量记录当前节点到宿节点的最短路权,避免了前趋法中比较多条前趋路时反复计算最短路的冗余运算,同时弥补了动态规划不能直接求解带回路的有向网络最短路的缺陷,是一种计算带负权最短路问题的简便方法.该算法对非负权网络中的最短路问题同样有效.最后仿真结果和算例表明了新算法的有效性.     

适用于大规模网络的全源最短路径重优化算法——RASP算法

为提升大规模网络全源最短路径的求解效率,基于重优化理论提出了一种快速的精确全源最短路径求解方法——RASP(reoptimization-based all-pairs shortest path)算法.分析了异源最短路径树间的相关性和差异性;在已知单源最短路径树的基础上,基于重优化理论实现了异源最短路径树间的高效转换,进而得出高效求解全源最短路径的RASP算法;理论证明RASP算法的时间复杂度为O(3n~2+2nm).实验测试表明:无论是在稀疏还是稠密网络上,RASP算法都能有效地超越Floyd算法、n次Dijkstra算法及其改进算法.     

单机总误工问题的分解启发式算法

为了解决单机总误工问题,提出了一种分解启发式算法。该算法是将解决这一问题最好的优化方法(Lawler分解算法)和非常有效的启发式算法(MDD)有机结合,在每一次迭代过程中均利用MDD算法估计Lawler分解算法中不同分解位置对应的误工,确定具有最大加工时间的工件在获得最小总误工的分解位置处加工。从理论上证明了该算法得到的排序结果优于MDD排序,仿真实验也表明该算法得到的结果99%以上为最优排序,而且可以求解多达1000个工件的问题。该算法以较短的时间获得了接近最优排序的结果,算法性能优良。     

冲裁件优化排样的多边形顶点射线算法

研究冲裁工件优化排样问题.在普通单排多边形顶点算法的基础上,针对对头单排、普通双排、对头双排3种排样方式的特点,提出一种多边形顶点射线算法.经实际测试证明,该算法克服了多边形顶点算法通用性差的局限,可高效准确地得出常规单件排样方式的最优解.应用改进算法,在AutoCAD2000上,通过ObjectARX2000开发出了冲裁模优化排样系统.应用结果表明,与原手工排样方案相比,节省材料率约10%.     

一种基于尺寸特性的图像边缘检测算法

在多尺度子波变换模极大值的基础上,根据图像有效边缘与噪声边缘在尺寸大小上的显著差异等特性,实现了一种按边缘尺寸按边缘尺寸小及按边缘尺寸大小自适应分块检测图像边的方法。实验表明,采用这一方法,可得到单像素宽,定位精确、抗噪声效果好的边缘图像,其效果明显优于经典的边缘检测方法。     

多目标投资决策模型的进化算法

对一般的多目标投资决策问题给出了一种进化算法,并在微机上进行了大量试算,获得了良好的效果。     

基于粒子群统计规律的PSO算法

粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法是一类基于群体智能的全局优化算法，以其计算迅速和易于实现而得到广泛的应用．但作为一种进化算法，它在很多问题中却容易过早收敛，陷入早熟．这与粒子群采用单一的进化策略有关，因为过于单一的进化策略使粒子群整体上有一种趋同性．针对标准PSO算法的这个问题提出了一种改进方法，改进后的PSO-σ算法实质上是Kennedy讨论过的认知模型、社会模型和完全模型的混合算法．从算法的收敛性、准确性和稳定性等方面对这种改进的算法作了试验和分析，发现均优于标准PSO算法．     

基于有向无环图的函数依赖一致性数据生成

针对函数依赖一致性数据生成问题,采用有向无环图作为函数依赖集合的描述模型,提出一种单函数依赖一致性数据生成算法 （TGSFD）;并通过属性排序解决多函数依赖一致性数据生成问题;为了利用流水线技术提高数据生成效率,提出最小独立属性子集概念,并给出了属性集划分算法. 实验表明本文提出的TGSFD和属性排序算法能够保证生成的数据满足函数依赖一致性,属性集划分和流水线技术可以有效提高数据生成效率.      

单机排序中CET问题最优解的算法

研究了单机排序中CET问题最优解 的算法,并给出了严格证明。     

基于小波变换的图像增强算法

根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出了一种基于小波变换的图像增强算法,对图像小波变换得到不同分辨率下表征图像低频及高频信息的小波系数,对小波系数单支重构,对各分辨率下低频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像低频轮廓;对各分辨率下高频单支重构信息分段线性增强并线性叠加,增强图像边缘。实验结果表明:算法具有很高的灵活度,既可以实现对图像轮廓的增强,也可以实现对图像边缘的增强。     

The Reconstructing of Low Signal-noise Ratio Single Ion Channel Signal from Patch-clamp Recordings Sampled in the Colored Background Noise

The single ion channel signal is an ionic current that can be recorded by the patch clamp technique. Hidden Markov model(HMM)algorithm has been used to convert the low signal-noise ra-tio (SNR) noisy recording into an idealized quantal one in the case of white background noise. The traditional HMM algorithm is extended and adapted to the colored background noise.A new algorithm called EHMM (Extended HMM) algorithm is proposed,and mainly validated by simulati-on.Results show that it's effective.     

有时间窗约束单车场单车型非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的NP难题,一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题,但传统的方法往往不能令人满意,利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题,构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,现实应用中获得了很好的效果.