交通网络最优安全路径选择模型与算法

针对交通网络任意路段均可能发生中断的最小损失路径选择问题,提出交通网络最优安全路径选择模型,并设计了2种不同网络结构下最优安全路径选择算法.首先用模型计算任意一条路径上每条边中断后产生的从起点到终点最短替代路径长度的最大值,然后选择一条最短替代路径长度最大值最小且自身长度最小的路径.在网络中,当最短路径删除后该网络依然连通时,最优安全路径问题转化为最短路径问题,其计算复杂度为O(n2);当最短路径删除后该网络不再连通时,最优安全路径问题转化为最小最大问题,其计算复杂度为O(mn),且仅与网络中节点和边的数量有关.最后,结合交通网络的实际情况对最优安全路径进行了算例分析.     

机器人壁障模型探析

研究了机器人避障最短路径和最短时间路径的问题,在一个平面场景图中存在12个不同形状的障碍物,通过建立线圆结构,以及最优化模型求得最短路径;并通过建立目标函数来计算最短时间路径。     

基于极小代数赋权有向图最短路径求解算法

应用极小代数给出了求解简单有向赋权图最短路径问题的代数算法.该算法基于赋权有向图的直接距离矩阵A,在极小代数意义下计算k步最短路径距离矩阵Ak和最短路径距离矩阵A+,并依此确定出赋权有向图的最短路径以及最少步数最短路径.与Dijkstra算法相比较,所提出的代数算法求解路径规划问题能够较快地得到特定的最短路径及其长度.     

机器人避障行走最优路径的MATLAB求解

本文主要研究在一个存在十二个障碍物(要求目标点与障碍物的距离至少超过10个单位)的区域中,机器人如何寻找最短路径和最短时间路径的问题,利用Matlab软件强大的计算和绘图功能,对机器人避障行走路线的最短路径和最短时间路径分别给出了两种不求解方法。     

新的k最短路算法

在无向图上，对于任意源点—目的点点对，给出了一个新的k最短路算法. 这一算法按长度递增给出k最短路路径. 算法的复杂度为O(m+nlgn+mlgk). 这一算法基于动态规划，首先计算出每一点到源点的最短距离，然后从目的点回溯到源点. 根据各点的最短距离信息，给出一棵以目的点为根节点，源点为叶子的树表示的k最短路路径.     

基于机器人避障问题的数学模型

研究了移动机器人避障最短路径和最短时间路径问题。根据路障的具体位置和大小确定出机器人可行路径。针对每条可行路径求出其上的最短路径。由于机器人不可折线行走,紧靠着障碍物朝向目标点行走,且只在障碍物的拐角处以弧线行走,这样的以直线和弧线的交替行走的路径即为最短路径。     

基于相似度测量法的模糊最短路径问题

提供了一种基于相似度测量法处理模糊最短路径问题的算法,通过计算各路径的相似度找到模糊最短路径长度,并获得相应的模糊最短路径.     

应用最优化选择原则求最短路径及长度

用最优化选择原则,对有向赋权图中的最短路径问题进行了讨论,给出在任意简单有限有向赋权图中求从任一点到指定点间的最短路径长度的数学模型,提出构造一条含弧数最少的最短路径的方法,并推广到简单有限无向赋权图中。     

地图加权遗传算法的油井自动巡检机器人路径规划

针对油井巡检机器人与障碍物的接触率高,造成设备故障率高增加石油生产成本问题,提出基于地图加权的遗传算法。首先将地图进行栅格化,建立栅格地图模型,并进行加权设置。其次引入遗传算法模型进行路径规划,将每次路径规划结果存入染色体中并计算路径长度,最后筛选最大权值中的路径最短染色体,并绘制路线。在参数设定相同的条件下,采用基于地图加权的遗传算法、经典遗传算法进行比对实验,仿真结果表明,基于地图加权的遗传算法优先选择了不靠近障碍物的栅格的情况下完成了路径规划任务,机器人与障碍物的接触率下降了74.91%,时间和路程仅增加0.3179 s与32%。     

基于单元分解的改进D?lite路径规划算法

障碍物分隔搜索空间会隐藏D?lite算法正确的搜索方向,增加算法的计算次数,进而影响搜索效率,针对这一问题提出一种基于单元分解的改进D?lite路径规划算法.在原有Boustrophedon单元分解法的基础上加入了新的分解规则,对环境地图进行单元分解并构建了以单元为节点的图.设计了双向图搜索算法,能够快速计算出最短路径需要依次经过哪些单元.在这些单元中设置核心网格并依照顺序构建搜索链表,引导正确的搜索方向,使规划速度提高.在仿真平台上将算法与其他路径规划算法进行对比实验,实验结果表明,算法规划出的路径长度与其他算法几乎没有差别,并且减少了计算次数、降低了规划时间,验证了算法提高路径规划效率的有效性.     

无向图中严格第三短路问题的多项式时间算法

给定一个无向图G=(V,E;w;s,t),其中s,t是2个固定顶点,w:E→R+是边的长度函数.最短路是指所有路中长度最小者,次短路是指长度比最短路严格大的所有路中的最小者,严格第三短路是指长度比次短路严格大的所有路中的最小者.对正权重无向图中严格第三短路问题给出一个O(n4)多项式时间算法.     

无向图中严格第三短路问题的多项式时间算法

给定一个无向图G=（V,E;w;s,t）,其中s,t是2个固定顶点,w：E→R^＋是边的长度函数．最短路是指所有路中长度最小者,次短路是指长度比最短路严格大的所有路中的最小者,严格第三短路是指长度比次短路严格大的所有路中的最小者．对正权重无向图中严格第三短路问题给出一个O（n^4）多项式时间算法．     

基于粒子群算法的移动机器人全局路径规划策略

提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量.     

A shortest path algorithm for moving objects in spatial network databases

One of the most important kinds of queries in Spatial Network Databases （SNDB） to support location-based services （LBS） is the shortest path query. Given an object in a network, e.g. a location of a car on a road network, and a set of objects of interests, e.g. hotels, gas station, and car, the shortest path query returns the shortest path from the query object to interested objects. The studies of shortest path query have two kinds of ways, online processing and preprocessing. The studies of preprocessing suppose that the interest objects are static. This paper proposes a shortest path algorithm with a set of index structures to support the situation of moving objects. This algorithm can transform a dynamic problem to a static problem. In this paper we focus on road networks. However, our algorithms do not use any domain specific information, and therefore can be applied to any network, This algorithm＇s complexity is O（klog2i）, and traditional Diikstra＇s comolexitv is O（（i ＋ k）^2）.     

动态环境下移动机器人路径规划的一种新方法

提出了一种适用于动态环境下移动机器人路径规划的新方法.用栅格法对环境进行建模,从目标栅格点出发,各栅格中心点到目标栅格中心点的距离信息以每个时间步一个栅格的速度不断向外传播.经过足够多时间步的传播后,通过逐步寻找信息的传播来源,即可获得机器人的最短路径.仿真结果表明,该方法非常简单且高效,能快速规划出动态环境下移动机器人的最优路径.     

城市道路最短路径的Dijkstra算法优化

在研究城市道路网络特征基础上,建立城市道路网络模型及其数据库,应用一种改进的Dijkstra算法对城市道路进行最短路径查询,该算法是从起点和终点分别用二叉树按起点到终点和终点到起点的方向进行搜索.在计算某一段最短路径时,用Dijkstra算法时间为0.23 s,改进算法时间为0.20 s.仿真结果表明,该算法不仅在时间上有所改进,其时间复杂度由传统Dijkstra算法的O（n^2）减小为O（n）,而且其所选的最优路径更符合实际,是一种寻求最优路径的有效算法.     

基于冲突检查模型的机器人避障的最优路径

通过建立冲突检查模型,研究机器人从区域中一点到另一点的避障最优路径问题。以机器人由出发点到达目标点和由出发点经过途中的若干目标点到达最终目标点两种情形进行分析,通过冲突检查模型得到机器人在限定区域中行走的可能路径,并对其进一步优化,结合MATA-L AB仿真计算工具,实例计算得到了机器人最优移动路径及时间。     

基于遗传算法的汽车式移动机器人路径规划方法

对文题进行了数学描述，提出了一种基于遗传算法的汽车式移动机器人最短距离路径规划新方法，探索了解决非完整系统路径规划问题的新途径．利用经改装的遥控汽车模型进行了路径规划实验，取得了令人满意的实验结果