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。     

基于可行路径最短路径的一种算法

研究无向连通图最短路径的一种算法.此算法比Dijkstra算法和Floyd算法更具有实用性,能够给出图中任意两个顶点间的最短路径序列、任意两个顶点间的最短路径及任意两点间的所有可行路径的长度.     

基于Dijkstra算法的一种最短路径改进算法

本文在Dijkstra算法的基础上,增加了一些数据结构,提出一种能直观地求出从一个顶点到其它各顶点的所有最短路径的算法。     

一种基于STL的高效最短路径算法

最短路径分析是网络拓扑中的一个重要的应用，它在地理信息系统、计算机网络路由等方面发挥着至关重要的作用。解决最短路径问题的经典方法是Dijkstra算法，时间复杂度为O（n2），在大数据量下效率低下而且使用邻接矩阵存储图形数据在一定程度上造成了空间浪费。该文在分析了Dijkstra算法的基础上提出来一种改进方法，该法使用STL容器来代替邻接矩阵来存储图形数据提高了查询效率，并且利用双队列来存储节点降低了内循环次数，减少了很多不必要的计算，从而降低了算法时间复杂度。STL容器的应用使得最短路径算法得到了扩展，在求解最短路径的同时还支持添加障碍点，增加开关节点等应用。     

基三网络中一种最短路径路由算法

Min-DDRA在DDRA路由算法的基础上结合中转节点的设计思想,实现了一种最短路径路由算法.该算法兼有传统基于路由表算法和DDRA路由算法的优点.基于真实网络负载的实验结果表明,与DDRA路由算法相比,Min-DDRA路由算法性能提高了2%～3%,功耗降低了3%～6%.     

一种基于Dijkstra的海量空间数据最短路径算法

为了解决海量空间数据的快速网络分析,在分析Dijkstra算法缺点的基础上,提出并详细介绍了一种基于Dijkstra算法的优化算法-邻接结点算法,该算法充分利用了网络拓扑信息中的弧段的连接关系,避免了使用含有大量无穷值的关联矩阵,结果表明:该优化算法可以节约大量的内存,适合海量数据的网络分析.实践证明,该算法对于结点数比较大的网络具有较好的适用性.     

一种基于城市应急系统的最短路径算法

城市应急系统(如119火警、110报警以及120急救等)要求在事故发生时,救援者能以最快的速度到达事故现场,而"最短路径"问题是满足该系统需求的关键技术之一。正是针对城市应急系统的这种特点,以消防信息系统为例,在对现有最短路径算法分析研究的基础上,结合G IS技术的应用,提出了一种实时、高效的最短路径生成算法。     

节点约束型最短路径的分层Dijkstra算法

针对节点约束型最短路径问题,提出了基于回溯法的分层Dijkstra算法,通过分层结构寻找局部最优解来求得全局最优解或次优解.该算法利用分层结构可保存搜索进度的优势,使其在寻找过必经点最短路径时可以实现对搜索进度的保存与回溯等操作.实验结果表明:分层Dijkstra算法虽然增加了一定的空间复杂度,但能有效地减少Dijkstra算法的调用次数;与深度优先搜索、几何代数算法相比,分层Dijkstra算法虽然不一定能找到理论最优解,但出解速度较快,在数据量较大的情况下能快速找到次优解.     

一种随机时变神经网络最短路径算法

提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的框架来解决随机时变网络最短路径问题.由于随机时变网络中弧的长度是不确定的,因此传统的最短路径算法无法有效的解决随机时变网络最短路径问题,本文中提出的随机时变神经网络(STDNN)算法通过构造具有随机时变特性的神经网络来解决随机时变网络的时变和随机特性.理论和实验分析可以得出,算法针对边较少,结点稠密的随机时变网络求解效率较高.     

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。     

基于Hadoop云平台的新浪微博社交网络关键节点挖掘算法

为了高效地分析挖掘新浪微博社交网络信息传播过程中的关键节点,以Hadoop云计算系统作为存储和处理平台,在X-RIME大规模社会网络分析工具开源框架基础上,针对社交网络中使用HITS(hypertext induced topic selection)链接分析算法挖掘关键节点时,未能体现节点和连接的社会属性问题进行改进.新算法充分考虑了社交网络节点和边的社会属性,对HITS算法节点和边的社会属性权值进行优化计算,提出适合社交网络特点的加权HITS算法.通过Hadoop云平台分别运行加权HITS算法和传统HITS算法对新浪微博社交网络数据进行分析.实验结果表明,加权HITS算法比传统HITS算法具有更高的执行效率和结果区分度,加权HITS算法更适合于大规模社交网络信息传播过程中关键节点的分析挖掘.     

一种基于悬挂顶点关联索引的最短路径查询算法

最短路径查询是图数据查询中的热点问题。针对现有的"索引+查询"方法存在的查询效率低下且扩展性差等问题,本文提出了悬挂顶点关联索引策略,即先对度为1的顶点构建顶点关联索引,再对其他顶点构建2-hop标签索引,并依此提出了相应的最短路径查询算法。本文提出的索引策略降低了索引规模,减少了构建索引时间,使得最短路径查询算法的效率和扩展性得到了改善。最后,通过对11个真实的数据集进行实验,从索引构建时间、索引规模大小、查询时间等方面验证了本文方法的高效性。     

一种基于节点稳定性的社区发现算法

许多成功的社区发现算法已经被广泛应用于复杂网络社区发现任务中.随着数据复杂性的增加,网络中节点间的关系也呈现多样化的特点,因此提出一种基于信息熵的节点稳定性度量方法,衡量网络中节点在社区划分中的稳定性;并在此基础上提出一种基于节点稳定性的社区发现算法(Node Stability-based Algorithm,NSA).首先得到网络的t种社区划分,计算各节点的标签熵,选择熵小于一定阈值的节点作为网络的稳定节点集S;然后,利用所得到的稳定节点集S从原网络中抽取一个包含S的连通子图Gs,使Gs中节点的不稳定性尽可能低;在连通子图Gs上进行社区发现,得到初始聚类结果,再计算其他未聚类节点与初始类簇的距离,确定其社区归属,得到最终聚类结果 .在四个带标签真实网络数据集和八个不带标签的真实网络数据集上,与LPA,Infomap,Walktrap,BGLL,LPA-S等经典算法的比较实验表明,所提出的NSA算法能够较好地进行社区发现,在NMI和模块度等方面表现良好.     

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.     

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．     

赋权图上最短路径的一种简便算法

在不考虑负回路的前提下,给出了在含有负权的赋权图上求任意两点间最短路径的一种简便算法,此算法既适用于有向图又适用于无向图,并且可据此算法找到最短路径。     

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。     

一种限制搜索区域的最短路径改进算法

最短路径算法效率是许多应用领域普遍关注和迫切需要解决的问题。该文在深入分析经典Dijkstra最短路径算法优化途径的基础上,从控制路网规模入手,提出了矩形限制搜索区域的最短路径算法。根据路网分布的特点,采取比值系数分段取值的方法,进一步提高了算法效率。原型系统实验显示了改进算法的高效性和可行性。     

一种维持动态网络中最短路径的方法

本论文提出解决动态网络中多源-目的点对最短路径路动态问题的有效方案。针对动态网络中的边权被改变后,需要扫描所有的边重新计算所有点对之间最短路径,我们提出采用相应的数据结构,使每次边权改变后,只需重新计算含该边的源-目的点对间最短路径,即最低限度的扫描动态图中的边,提高维持所有点对之间最短路径算法的时间性能。     

网络最短路径算法的改进及实现

从节约存储空间和提高运算速度方面对Dijkstra最短路径算法进行了改进．定义新的节点类来高效存储网络的拓扑信息。节省了计算机存储空间；采用满二叉堆数据结构对节点进行排序并选取最短路径节点。大大提高算法效率，仿真例子表明．对于某些网络结构．改进算法能把传统Dijkstra算法的时间复杂度由原来的O(N^2)近似降至o(N)。