公交网络中最优路径算法的探索

通过对公交乘客出行心理调查的统计结果,可以了解换乘次数最少是乘客考虑的首要优先目标,其次是出行耗时最少和出行距离最短.文章则将出行耗时最少和出行距离最短合并简化为第二目标,最后根据公交乘客可以步行小段距离再转车的实际情况,提出既实用又简便的公交最优路径的算法.     

公交最优路径选择的数学模型及算法

在公交出行查询系统最关键的部分是寻找两站点间乘车的出行最优路径问题.建立了以最种小换乘次数为第一目标,最小途经站点为第二目标的公交出行最优路径模型.同时,设计了一种算法以确定最优公交线路序列,分析了线路相交的几种情况,给出了换乘点选择方法.     

公交网络最优路径的一种改进求解算法

通过对多种公交网络中求解最优路径算法的分析,提出了一种考虑公交线路票价变化,并以总行程时间最短与换乘次数最少相结合为原则的公交路径寻优新算法.同时对公交换乘中换乘点的选择、步行时间及等车时间作了较详细的分析.以一个算例对新算法的有效性进行了验证.     

基于MapX的公交网络最优路径研究

MapX是MapInfo公司向用户提供的具有强大地图分析功能的ActiveX控件产品.分析和讨论了公交网络的特点及公交最优路径算法,充分利用MapX控件的属性和方法以及面向对象语言的灵活性对公交网络最优路径进行分析.基于MapInfo平台建立了公交网络空间数据库和属性数据库,给出了在VC 可视化环境下基于MapX控件的公交网络最优路径实现方法及其应用.     

城市公交系统的最优路径搜索算法

在分析城市公交系统特点的基础上,利用改进的最短路径算法对此问题进行阐述和分析,描述了Dijkstra算法和改进的最短路径算法,并将改进的算法应用于城市公交系统中,最后用一个简单的例子进行验证。结果表明,在搜索效率上改进后的算法比Dijkstra算法好。     

公交乘换分析的算法设计与实现

首先介绍了国内外的公交换乘研究现状,提出n次公交换乘算法,然后在公交站点、线路等公交数据的分类、合并和抽象的基础上,进行了算法的分析、设计了换乘次数最少的最优路径算法—n次公交换乘算法。     

公交乘车最优线路的数学模型与算法

本文运用图论理论,建立了公交乘车优化模型。用换乘矩阵描述换乘公交的次数,计算出换乘的次数以及乘车所耗费的时间。运用数据库中遍历的方法,计算出乘车最优线路。     

公交线路优选模型及算法

建立了在仅考虑公汽线路选择情况下以换乘次数最少和途经站数最少为首要目标,出行耗时、出行费用为次要目标的优化模型,设计出以Dijkstra为核心的模型求解算法,并在考虑公汽地铁混乘和步行换乘的复杂情况对模型进行了改进。     

城市公交查询系统优化算法研究与应用

随着城市交通的发展,便捷选择公交路线成为市民出行时非常关心的问题。本文提出了一种公交线路查询的优化算法,并给出了系统的数据结构。该算法使换乘的次数最小,最符合人们出行心理,并可进行多次换乘线路查询,与Dijkstra算法相比,本算法运算速度更快,查询更便捷。     

多构公交网络模型算法及其应用研究

提出多构公交网络模型,利用虚拟站点将多构公交网络转换成单一公交网络,使用关系数据库技术进行数据处理,基于Floyd算法进行精确最优路径搜寻.针对北京市公交网络的试算结果表明多构公交网络模型比单一公交网络模型更优,具有较高的应用价值.     

面向长途客运公交化服务的高速公路网路径选择优化模型

摘要：现代交通运输系统及城镇化发展,推动了地区性的共城市化,促进了市郊及城际客运交通需求的持续增长。高速公路作为全国公路网的最重要组成部分,不但是社会经济发展的主动脉,在长途旅客运输中也发挥着重要的作用。为了对高速公路长途客运中的公交化服务问题进行研究,本文建立了以高速公路为载体的长途客运公交化服务优化模型,并采用Dijkstra算法对模型进行求解。研究结果表明：通过运用本文所构建的模型及算法能够得到不同需求状态下的最优方案,从而找到服务效率最高的路径。本项研究可以为长途客运公交化服务水平的提升提供理论支撑。     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

基于道路繁忙程度下的城市交通路径选择算法

针对城市公交自助查询问题,提出了一种基于交通繁忙程度下的公交选择算法。首先构建基于繁忙程度权重的公交网络权值矩阵。然后针对四种不同的公交地铁混合线路对权值矩阵进行修正。最后在此基础上建立三种实用的双目标动态模型:最少换乘下的最短时间、一定换乘忍耐下的最短时间、一定换乘忍耐下的最少花费。实验表明,该模型是解决基于整个交通网络系统不同交通繁忙程度下,用户出行选择的个体最优选择的有效途径。     

多约束最优路径算法比较研究

针对多弧权网络路径寻优及其效率问题,提出了4种多约束最优路径算法,并对其进行了比较研究.基于经典Dijkstra算法,提出了多约束最优路径问题的D_MCOP算法;引入启发式搜索思想,设计了A*_MCOP算法和迭代加深搜索的IDA*_MCOP算法;为克服IDA* _MCOP算法每次迭代都要回到起始节点重新搜索的缺陷,提出了一种多约束边沿搜索算法——Fringe_MCOP算法.实例研究表明:三种启发式搜索算法扩展的节点数、边数以及算法的执行时间都远小于D_MCOP算法,而且Fringe_MCOP算法在三种启发式算法中性能最优;当给定的约束条件与最优路径的权值向量越接近时,算法的执行效率越高,当网络规模较大时,这一趋势更加明显;当约束条件过于严格而得不到满足约束条件的路径时,A*_MCOP和Fringe_MCOP的算法速度比IDA*_MCOP的算法速度更快,D_MCOP的算法速度最慢.     

基于前景值和乘客最优理论的居民公交出行选择模型

为研究城市内居民的出行目的与公共交通工具选择的关系,运用前景理论和乘客最优理论建立了客运走廊内居民公共交通出行选择模型。调查了苏州市木渎站至钟南街站客运走廊沿线居民的出行目的,获取了居民出行目的与公共交通工具服务属性关系数据,以此数据为依据计算出各种公共交通工具的前景值,并进行模型检验,结果发现模型运行至第786代后解的质量稳定在97%,与实测值相比,模型的模拟结果与居民选择公共交通工具的行为是一致的。可见该模型为预测公共交通工具的分担量提供一种的新思路。     

基于WSN的灾难现场最优逃生路径规划

针对当前建筑灾难救援中存在的诸多亟需解决的问题,利用布设在建筑物内的无线传感器网络获取实时信息,根据灾难现场的全局环境信息及其变化趋势,建立灾难威胁模型.利用改进的蚁群算法DACA(Dijkstra antcolonyalgorithm)实现逃生路径规划:一方面有效利用Dijkstra算法的优点改进蚁群算法,另一方面通过改进信息素浓度更新机制来改进蚁群算法的性能.在动态的灾难环境中,该方法能够在建筑物处于紧急状态时给出优化的人员疏散策略,有效实现被困人员逃生和消防员营救的路径导航,减少人员伤亡,提高救援效率.     

公交调度优化模型及其解法研究

公交调度是公交企业运营的核心内容。提高城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。文章从公交乘客利益和公交企业利益角度出发,建立了以客流需求为基础数据,以乘客候车满意度、车上舒适度和企业满意度为目标的公交调度多目标优化模型,采用幂加权和法将多目标问题转化为单目标问题,并用改进遗传算法对问题进行求解。介绍了模型候车乘客流分布函数、下车概率函数的处理方法和各组成要素的计算方法以及问题的转化和解法的具体步骤,最后结合邯郸市公交实例进行了优化计算。     

垃圾处理问题最短路径的Dijkstra算法

通过对问题的分析和假设,建立了线性规划的数学模型,运用Dijkstra算法提供了一个最优的方案,采用Lingo软件得到了全局最优解。     

ATE开关矩阵最短路径搜索算法

 开关矩阵作为信号传递的枢纽,在自动测试设备内部扮演着极其重要的角色。当信号源节点与目标节点之间距离最短时,信号才能最有效地传输。基于开关矩阵的物理模型,结合图论知识,构造了开关矩阵的数学模型。针对通路继电器最少、系统可靠性最高2 种情形,把路径最短问题抽象成无权图和有权图的最短路径搜索问题,分别采用广度优先搜索（BFS）算法和Dijkstra 算法进行研究,并提出改进型算法。通过具体实例,建立模型并应用改进算法予以实现。改进算法应用于ATE 通用适配器的开发研制和自动测试设备软件平台的设计,可实现最佳测试路径的快速自动搜索,具有工程实践价值。