基于二叉树的有向双环网络最优路由算法

提出了有向双环网络G(N;r,s)路由模型--二叉树模型,给出了一种新的寻径策略--基于二叉树层的寻径策略,以及计算有向双环网络G(N;r,s)直径d(N;r,s)的显式公式,证明了有向双环网络G(N;r,s)的直径等于二叉树模型的树高,研究了二叉树模型中与路由相关的一些性质.与传统的方法相比,本算法提高了系统的寻径效率.     

基于重叠节点的社会网络最短路径算法

通过路径发现和分析可以挖掘社会网络中人与人之间的关系及其连接特性,特别是在犯罪网络的应用中具有重要意义。通过社区发现算法获得社区间的重叠节点,并构造目标网络的分层网络模型;基于社会网络的高聚集系数特性及幂律分布拓扑特征,提出了基于重叠节点的分层网络路径发现(HOLN)算法,以核心节点距离代替社区间距,优化路径搜索方向;优先搜索重叠节点,简化对节点的遍历,实现源与目标间最短路径的快速发现。实验结果表明,本文提出的HOLN算法在计算精度和运行效率上都有令人满意的表现。     

有向双环网络的容错路由及容错直径

提出有向双环网络G(N;r,s)的容错路由及容错直径的概念,根据L-型瓦的叠加原理,研究了容错节点所对应的最优等价节点的分布规律.利用L-型瓦的4个参数a,b,p和q,给出有向双环网络G(N;r,s)的容错路由算法及其容错直径的计算公式.根据该算法进行容错路由,当有向双环网络G(N;r,s)中出现故障时,网络的可靠性和信息传输延迟将达到最佳状态.     

一类双环网络的最优路由算法

设n＞h≥2.双环网络D(n,h)是如下定义的有向图其结点集是Zij={0,1,…,n-1},边集是E={i→i+1(modn),i→i+h(modn)0≤i≤n-1}.设n=qh+r,这里1≤r≤h-1,又设w=[(h-1)/(q+r)]≤h/r.本文提出了D(n,h)中源结点到目的结点的最短路径算法,该算法至多只要两次算术运算和一次比较,并且除了q,h,r和w外,各结点不必预先存储网络中别的信息.     

基于树的无向双环网络G(N;±r,±s)寻径策略

提出了新的无向双环网络G(N;±r,±s)的直径求解方法,将其图论模型中的节点进行了重新排列,得到了一种基于树的路由模型,研究了该树型结构中与路由相关的一些性质;给出了计算无向双环嘲络G(N;±r,±s)直径d(N;±r,±s)的显式公式;证明了无向双环网络G(N;±r,±s)的直径等于树高;验证了Boe-sch和Wang等提出的无向双环网络G(N;±r,±s)直径的下界.     

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L形瓦的无向双环网络直径求解算法

针对构造无向双环网络最短路径图(MDD)常用的节点遍历方式较为复杂、割裂了有向双环网络和无向双环网络之间的内在联系的问题,将有向双环网络拓扑结构映射到平面直角坐标系,在得到的L形瓦基础上,对其上的节点坐标通过简单坐标变换,得到无向双环网络MDD上对应节点坐标,进而计算无向双环网络的直径.相对于目前构造无向双环网络MDD或其等价拓扑结构普遍采用节点遍历方式而言,该算法仅增加了几次比较,就改善并提高了无向双环网络直径的求解效率.     

城市公交网络的最短路径算法研究

本文提出了一种基于椭圆限制区域的优化二叉堆优先级队列的改进型Dijkstra最短路径算法。此算法是在对城市交通网络空间分布特征进行统计分析的基础上,针对具体的起点、中间点以及终点,来设定合理的椭圆限制搜索区域,再以当前节点的邻接点与当前点和终点连线夹角最大作为贪婪搜索策略。最后用实例验证了算法的正确性和可行性。     

一个低代价最短路径树算法

为了对最短路径树SPT（Shortest Path Tree）进行代价优化，提出了路径驱动的思想，主要是生成SPT时通过路径节点共享的方式来优化其总体代价。基于这个思想进行搜索过程优化，设计了一个路径节点驱动的低代价最短路径树算法LCSPT（Low—cost Shortest Path Tree Algorithm），这个算法生成的组播树在保证最短路径的同时降低了整个树的总体代价。仿真实验表明：LCSPT算法不但能正确地构造最短路径树，而且其构造的SPT总体代价与其它同类算法相比得到了最大限度的优化。     

基于混合算法的最短路径优化算法

为了解决无向网络的最短路径优化问题,本文采用的是遗传算法和模拟退火算法相结合的思想,阻止早熟现象的发生,保证种群的多样性,防止陷入局部寻优情况的出现,并且定义了无向网络中的结点结构.仿真比较实验说明,混合算法不仅比单一遗传算法运算时间缩短,而且可以找到最短路径,证实了该算法的可行性.     

时间依赖的交通网络模型及最短路径算法

为了解决传统最短路径算法不能很好地应用于实时公交查询系统的问题,研究了时间依赖的交通网络模型和理论基础,提出了一种时间依赖的最短路径算法,以此算法为基础实现了南京市公交查询系统。实践证明,时间依赖的交通网络模型能更好地反映实际交通网络的运行情况。     

最短路问题的Auction算法在无圈网络中的改进

提出了Auction算法在无圈网络中的一种改进．在改进的新算法中，采取了新的推进(extension)方式，从而成功地降低了算法的复杂性．改进后算法的复杂性为O(m)，此处m是图的弧数．     

道路网络中门到门包含重复节点的最优路径算法

设计了具有交通约束的受限路网中,基于兴趣点(POI)的门到门包含重复节点的寻路算法。该算法首先利用距离最短准则建立POI和路网间的临时拓扑关系,然后根据受限路网中最优路径的结构特征,构造包含驶入路段的节点进行寻路拓展,以此为基础进行标记设定广度优先搜索,即可获得门到门包含重复节点的最优路径。在道路密度较大的北京市路网中的试验结果表明,该算法能够根据交通约束规划出实用的最优路径,对于长度约60km路径的计算平均耗时在3s左右,可以满足车辆导航应用的实时性要求。     

道路网络中门到门包含重复节点的最优路径算法

设计了用于包含交通约束的受限路网中基于兴趣点(PO I)的门到门包含重复节点的寻路算法。首先利用距离最短准则建立PO I和路网间的临时拓扑关系,然后根据受限路网中最优路径的结构特征,构造包含驶入路段的节点进行寻路拓展,以此为基础进行标记设定广度优先搜索,即可获得门到门包含重复节点的最优路径。在道路密度较大的北京市路网中的试验结果表明,该算法能够根据交通约束规划出实用的最优路径,对于长度约60 km路径的计算平均耗时在3 s左右,可以满足车辆导航应用的实时性要求。     

卫星时变网络中基于连接计划的最短路径优化算法

在卫星时变拓扑网络中,针对Dijkstra最短路径算法不能时刻保证路径最优的问题,结合卫星节点运动规律的确定性,研究分析了卫星网络拓扑动态变化的周期性特征,提出了一种基于连接计划(contact plan,CP)的最短路径算法(CP-Dijkstra).在低轨(low earth orbit,LEO)卫星系统中,首先根据不同时刻星间链路的时变连接情况形成动态CP,然后根据CP是否发生改变对信息进行不同的处理:当节点检查到CP未改变,则根据之前计算的最短路径进行转发;反之,则根据当前最新的CP重新计算到达目的节点的最短路径,直至信息成功转发到目的节点,从而确保信息经过的一系列路径序列为最短路径.仿真结果表明,与卫星时变网络中常用的动态虚拟拓扑路由(dynamic virtual topology routing,DVTR)算法相比,CP-Dijkstra算法不仅能够较好地提升网络吞吐量,而且可以有效地降低网络平均时延和丢包率.     

基于Kruskal算法的最短路径算法研究

首先对传统的Dijkstra算法进行分析,然后依据Kruskal算法给出一种求解最短路径的方法,并对该方法的核心思想、具体实现步骤和求解过程进行详细描述,最后通过实例将该方法与Dijkstra算法进行对比,验证该方法的有效性．     

基于启发式策略的最短路径算法

在讨论经典Dijkstra算法和启发式策略算法（A^＊,矩形算法等）的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的动态方向限制搜索算法用于求解道路网络中两节点之间最短路径．该算法结合人类的搜索思路和动态灵活的处理方式,对最短路径算法的搜索策略进行改进,动态改变搜索限制区域,减少计算时间．该算法不仅可以单独提高计算最短路径的效率,而且与其他算法结合起来还可取得更好的效果．实际结果证明动态方向限制搜索算法比经典Dijkstra算法减少近50％的搜索节点数和搜索时间．     

一种求解最短路径路由的遗传优化算法

将可变长度染色体——路由串和它的基因——节点应用于编码问题，交叉操作，在交叉点进行部分染色体（路由串）交换，变异操作，以维持种群的多样性。使用该算法进行简单操作，可以维护好所有不可行的染色体；交叉操作和变异操作相结合，能保证最优解的搜索能力和解的全局收敛性。实验结果证明，该算法收敛快，可靠性高。