基于不含负长度环有向图的Dijkstra算法

Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法,单源点最短路径问题是最短路径问题家族中的核心问题之一。介绍了基于单源点最短路径问题在假定正权有向图上工作的Dijkstra算法以及算法的时间复杂度,同时又介绍了作了功能改进后的Dijkstra算法以及时间复杂度分析,并给出了算法实际工作于不含负长度环有向图的过程和结果。作了功能上的改进后,其算法能正常工作于不含负长度环的带权有向图中。     

基于不含负长度环有向图的Dijkstra算法

Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法,单源点最短路径问题是最短路径问题家族中的核心问题之一.介绍了基于单源点最短路径问题在假定正权有向图上工作的Dijkstra算法以及算法的时间复杂度,同时又介绍了作了功能改进后的Dijkstra算法以及时间复杂度分析,并给出了算法实际工作于不合负长度环有向图的过程和结果.作了功能上的改进后,其算法能正常工作于不含负长度环的带权有向图中.     

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.     

GIS领域最短路径算法初探

最短路径是GIS领域的主要问题之一,本文从静态最短路径算法和动态最短路径算法两个方面对GIS中最短路径理论和实现算法进行了分析和研究,比较了各自特点及适用条件,初步探讨了Dijkstra,A*,D*等典型的寻路算法.     

专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法

已有的均衡分配理论中的阻抗公式不包含车流在交叉口的延误，其研究成果并不真正适用于城市道路网络．在基于新的交叉口分流向延误的最短路径算法和均衡分配模型上，探讨了专适用于城市道路网络的交通均衡分配算法，证明了模型的目标函数是凸函数．该算法采用Frank-Wolfe算法的思路设计．最后，给出了计算实例．     

求全部最短路线的方法

本文给出了用里程矩阵和邻接矩阵求无负回路的网络中任二点全部最短路径的算法,并给出数值例。     

基于带宽和时延约束的服务质量任播路由算法

为在满足带宽需求的前提下找到时延最短的任播路径集合,研究基于带宽和时延两个约束度量的服务质量任播路由算法.为解决带宽和时延约束问题,提出一个适用于该非确定性多项式问题的多项式时间近似优化算法.仿真结果表明,当网络规模增加或客户带宽需求较大时,该文算法时延增加相对较小,因此具有较好的可扩展性和健壮性.与包括最短路径优先任播路由算法和最大带宽优先任播路由算法的启发式算法相比,在带宽受限大型网络中该文算法具有更好的性能优势.     

公共交通系统最佳路径算法

在分析城市道路网络最短路径算法(SP算法)和公交网络的特点的基础上,提出公共交通系统最佳路径算法.首先引入直达矩阵(T矩阵)和最小换乘矩阵(Q矩阵),讨论公交网络节点间换乘问题,得出最少换乘算法.利用Q矩阵确定节点间最少换乘次数,评价公交网络方便可达性.其次结合最少换乘算法,对最短路径算法(Dijkstra算法)进行改进.在标号过程中,利用Q矩阵对待检验T标号点进行筛选,减少T标号计算量,得到一条综合考虑路径长度和换乘的最佳路径.最后用一个简单的算例进行验算,说明该算法适用于一般公交网络,特别是换乘代价较高的公交网络.     

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.     

大规模网络最短路径算法的优化及实现

求解大规模复杂网络的最短路径问题由于其计算速度慢、需耗费的存储空间大,是与地理信息相关的应用系统经常遇到的瓶颈问题．在深入分析各种常用最短路径算法基础上,基于经典Dijkstra算法,从时间和空间优化角度,实现一种计算任意2点间最短路径的优化算法．初步实验表明,优化后的算法在处理大规模复杂网络的最短路径问题时比经典Dijkstra算法在计算时间上缩短了80％,在耗费的存储空间上减少了将近一倍．     

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.     

基于遗传算法的无人机航迹规划研究

本文研究了一种用遗传算法进行无人机航迹规划的方法,指出了无人机航迹规划的定义;提出了一种给定威胁及障碍分布下的无人机路径规划算法。根据威胁及障碍分布情况构造无人机可能飞行的航路集voronoi图,采用Dijkstra算法搜索威胁及障碍分布图,求解初始最短路径。在初始最短路径基础上,采用遗传算法优化初始路径。最后进行仿真实验,结果验证了遗传算法能提高航迹质量。     

考虑交叉口等待时间的最短路径算法研究

在甄别等待时间和延误的基础上,首先提出了信号交叉口处等待时间函数,并分析了信号交叉口处等待时间特性;其次,在假设路段行程时间固定的基础上重新定义路网的邻接矩阵,提出信号交叉口属性表,并结合重新定义的路网参数,将信号交叉口等待时间引入算法之中,提出了新的标号算法,即考虑信号交叉口等待时间的最短路径算法(CWTSI SP algorithm),用以求解本文网络最短路径问题.数值试验的结果表明,CWTSI SP算法考虑了信号交叉口的等待时间,并分析了最短路径和最短行程时间随开始时间的不同而变化的特性.算法具有较好的效率,并贴近交通现象本质,对于动态交通流分析具有良好的实用性.     

基于Mapinfo的最短路径混合搜索算法

在迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的基础上,针对有较多节点和道路的大网络在求解最短路径时计算时间慢、扩展节点多的缺点,采用基于局部最优方向和A*算法的混合算法,利用局部最优方向法的结果,对A*算法的启发函数加以改造,可以减少扩展的节点数量,快速的找到一条最短路径.通过实验仿真证实了该算法的快速有效性.     

一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中. 所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量. 将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较. 对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径.     

多约束最短路径模型与求解

提供满足驾驶员多个心理期望的路径是导航系统该解决的关键问题,其本质是资源约束最短路径问题,属于NP难问题,无法使用传统的最短路径算法解决.提供了多约束路径规划的数学模型,并使用了蚁群算法对其求解,在算法中针对问题重新设计了信息素更新规则和启发因子.实验证明算法具备良好的寻优能力,能准确找出路网中满足多种属性约束的路径.     

Floyd算法的改进与优化

介绍一个改进的Floyd算法。本文综合运用C＋＋语言编程技术,设计并实现了求带权有向图中各个顶点之间最短路径的算法,反映了最短路径序列上前后两个顶点之间的先后关系。本算法从顶点出发,每次在求各顶点间最短路径的时候,都进行路径优化。改进后的Floyd算法,迭代速度快,计算量一定程度减少。