不完全信息下交通网络最短路径关键边问题

因各种突发事件（交通事故、自然灾害等）造成道路中断的现象普遍存在，车辆在行驶的过程中并不具有道路中断的完全信息，只有行进到中断处时才获得道路中断的信息。本文就不完全信息（道路中断信息）下的变通网络最短路径关键边问题进行研究，首先定义了不完全信息下最短路径关键边的概念．其次给出了求解不完全信息下最短路径关键边的有效算法厦其时间复杂性分析，然后结合城市道路网络给出了实际算例，比较分析了最短路径关键边、最长绕行路关键边和不完全信息下的最短路径关键边问题，指出了不完全信息下的最短路径关键边问题更具有实际意义。     

带状线性方程组的一种有效分布式并行算法

根据分而治之思想提出了一种带状线性方程组的分布式并行算法 (DistributedParallelAlgorithmofBandedLinearEquations,简称为DPAB算法 )。当带状线性方程组的系数矩阵满足对角占优时 ,该算法在运行过程中不会中断。分析了算法的复杂性 ,给出了基于局域网的MPI异构环境下数值实验结果。其实验结果表明 ,该算法是高效的。     

不确定情形下通信网络最短路径关键点问题

在通信网络中，因突发事件造成通信路由节点毁坏或者中断的现象时有发生，传输的数据包不得不从中断处沿着最短的替代路径行进到数据包的接收节点，在这种情形下，哪个路由节点中断使得数据包实际行进的总路程最长呢？从通信网络管理的角度来看这是一个非常重要的问题。对该问题．以前的文献都是从确定情形（事先具有节点中断的完全信息）下进行研究的，本文从不确定情形（只有数据包行进到中断节点的邻接点时才获得该节点中断的信息）的角度重新考虑这个问题。本文首先定义了不确定情形下的最短路径关键点概念，给出了计算不确定情形下最短路径关键点的算法及其时间复杂性分析。结合实际通信网络的算例分析，比较了确定情形下最短路径关键点和不确定情形下最短路径关键点问题，指出了不确定情形下最短路径关键点问题更具有实际意义。     

时变网络下多式联运的最短路径问题研究

在运输过程中,往往不止有一种运输方式,可能同时有多种运输方式交叉,即存在多式联运的方式.同时,运输网络往往具有时变特性,其运输成本和运输时间等会随着时间的变化而变化.将多式联运的运输网络进行了变形,设计了时变网络条件下有到达时间限制多式联运的最短路径算法,并对算法的计算复杂性进行了分析.最后给出一个应用算例.     

模拟退火算法求解最短路径填挖问题

在大型的工程和建筑项目中，经常要进行场地平整工作。这引出了一个最短路径填挖问题，目标是找到一个最小车辆路径，使得整个施工过程的总运输距离最短。该问题属于NP—hard问题。本文采用模拟退火算法求解该问题。最后通过算例计算，并同贪婪算法的求解结果进行比较，验证了模拟退火算法的高效性。     

含结点等待费用的离散时变最短路径

研究了结点等待费用、弧费用和弧通过时间均为离散时变函数的最短路径问题.基于动态规划原理,给出了一种标号更新算法,可在O(n3M3)时间复杂度内求出所有结点到指定终点的最小费用路径,其中n为网络结点数、M为时间间隔数.     

一种新的大规模网络最短路径的近似算法

平均最短路径长度是复杂网络的一个重要特性,但是对于大规模网络的平均最短路径长度的计算是困难的.在最近的一次对中国教育网的研究中.建立了一个有2 354 934个网页和26 816 209个链接的网络.要想计算该网络的平均最短路径长度,无论是传统的Floyd、Dijkstra算法,还是基于MPI的并行算法,在现有的计算机资源下都难以实现.提出了二级网络的概念,并基于此给出了一种针对中国教育网的新算法,使得在可以接受的时间内完成平均最短路径的近似计算,经试算效果令人满意,说明这种方法对于计算大规模网络的平均最短路径是有效的.     

多目标最短路径进化求解方法

提出一种无圈有向图条件下的多目标最短路径进化算法。使用变长染色体对路径编码。进行染色体适应值分配时同时考虑支配关系及密度信息，保持了种群的多样性。有界精英保留策略保证了算法的优化性能。对算法的收敛性进行了证明。理论分析和实验表明，该算法可以在较短时间内获得多条多目标优化路径。     

必经点最短路径问题模型及相应遗传算法研究

根据军事运输在路径寻优方面的特殊需求,将必经点最短路径问题分为三类,建立各类问题的数学模型.以分类保序最短路径为例,设计相应的改进遗传算法.该遗传算法构造了独特的适应度函数,使包含较多必经点的染色体能够优先被选择进入下一代种群.通过节点保序算子的引入,保证相关节点之间存在特定的先后次序,并提出一种新的引入必经点变异算子,提高算法的全局搜索能力,加快收敛速度.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于Mbius立方体的最短路径路由算法

Mbius立方体是超立方体的一种变形结构。Mbius立方体除了具有超立方体本身的可扩展性和路由简单等优点外,它与含有相同数目的点和边的超立方体相比具有更好的性能。文中提出一种新的用于Mbius立方体网络的最短路径路由算法,避免了递归调用。分析和实验证明,相对于Cull P提出的最短路径算法有更高的效率,并易于硬件实现,且时间复杂度为O(n)。     

最短路径算法的比较

本文介绍了三种最短路径算法及其算法步骤，这三种算法分别被称为Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法、ＰＳＰ算法和ＤＢＦＳ１算法。文中对这三种算法的比较，着重阐述了作为一种在计算机上非常优越的算法ＤＢＦＳ１算法的优越性及其原因。最后，给出了ＤＢＦＳＬ１算法的流程图。     

最短路网络及应用

首先提出了最短路网络的概念 ,然后给出了一个时间复杂性为 首先提出了最短路网络的概念 ,然后给出了一个时间复杂性为 0 ( n2 )的构造最短路网络的算法 .最后研究了最短路网络在最小成本最短路 ,最短路计数和最短路树中的应用     

A New Algorithm for Solving Multicriteria Shortest Path Problem

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＭｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｐｒｏｂｌｅｍｉｓａｐａｒｔｉｃｕｌａｒｄｉｓｃｒｅｔｅｌｉｎｅａｒｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｐｒｏｂｌｅｍ［１～４］．Ｕｐｔｏｎｏｗ,ｉｔｈａｓｎｏｔｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｓｔｕｄｉｅｄｉｎｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｍｕｌｔｉｃｒｉｔｅｒｉａｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｐｒｏｂｌｅｍａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｐｒｏｂｌｅｍｉｓｔｈａｔｔｈｅｒｅａｒｅｍｏｒｅ…     

A Shortest Path Algorithm for Multi—stage Network with Linear Parameter

1　IntroductionThere often existsome network optimization problems with parameters in many real prob-lems.But the effective algorithms are not given because of complexity with parameters.Inthis paper,we propose an effective algorithm for solving the short…     

时变条件下允许等待的最短路问题

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量.有时,网络中的节点进行一定时间的等待,可以在一定程度上减少目标值.给出了求解时变条件下允许等待且有到达时间限制的最短路模型,并设计了无等待时间限制和有等待时间限制条件下的算法,并对算法的复杂性进行了分析.最后,给出了一个应用算例.     

非线性约束最短路问题的启发式算法

多约束QoS路由优化是当前网络研究中的一个重要课题,而受限最短路问题(RSP)是QoS路由的一个基本问题。它是NP-完全的,并有许多具有多项式时间和伪多项式时间的启发式求解算法。然而这些方法只能求解一些带有线性约束的RSP。对一些非线性的约束(比如丢失率约束)大都用数学方法转化成线性约束来求解,这增加了问题的复杂性。本文提出了一种新的具有伪多项式时间的启发式算法来求解这类带非线性约束的RSP。主要思想是将非线性约束作为检验条件来使用。当每得到一个解时,检查解是否满足非线性约束。如满足,则得到最终解;否则在原问题中添加一个线性约束。该新约束将去除已经找到的解,从而使原问题的解空间进一步缩小,直到得到最终解。仿真算例说明了算法的有效性。     

网络中一边长度改变的最短路算法

本文提出了网络中一边长度改变的最短路算法，适合于大型网络中一边或几条边长度改变后各点对之间最短路的校正计算。     

带二次参数赋权的多阶段网络最短路算法

当网络中的权值不是常数而是含参数的函数时,它可以看作是一种动态网络,用传统的算法求解这类网络的最短路径变得十分困难.为此,提出了含二次参数权的多阶段网络最短路问题,并利用Dijkstra算法思想和隐枚举方法给出了求该网络最短路的隐枚举标号算法,最后对该算法的复杂性进行了分析.理论分析与实验结果表明,尽管该算法不是多项式的,但对于一定规模的该类网络还是十分有效的.     

有向最短哈密尔顿路问题的DNA算法

首次提出了基于分子生物技术的有向最短哈密尔顿路问题的DNA (deoxyribonucleicacid)算法 ,将顶点、权值用DNA片段编码 ,边的方向通过顶点的编码获得。将这些DNA片段放入溶液中进行生化反应 ,通过基本的生物操作及生物酶完成解的产生及最终解的分离。该算法的创新之处在于权值的设计 ,合理有效地用DNA序列表示权值的大小 ,以便于使用常规的生物分离方法进行最优路径的选择。依据分子生物学的实验方法 ,说明了所提算法是有效和可行的。     

Shortest Path Routing Algorithm Based on Chaotic Neural Network

A shortest path routing algorithm based on transient chaotic neural network is proposed in this paper. Gam-pared with previous models adopting Hopfield neural network, this algorithm has a higher ability to overcome the local minimum, and achieves a better performance. By introducing a special post-processing technique for the output matrixes, our algorithm can obtain an optimal solution with a high probability even for the paths that need more hops in large-size networks.