随机交通分配中有效路径的分层定向算法

将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合,提出了一种有效路径的分层定向搜索算法.通过将分层策略与定向策略结合,新算法实现了在一次性给出有效路径的同时减少冗余计算的目的.将该方法应用于随机用户均衡分配模型,说明了该方法的有效性.     

VC 实现基于Dijkstra算法的最短路径

设计一种方便查找及显示最短路径的数据结构,并对针对原有的Dijkstra算法通常仅研究计算一条最短路径加以改进,实现一个顶点到另一个顶点的所有多条最短路径的查找。     

基于最短路径算法的用户最优动态配流模型

建立了描述路段交通量变化的状态方程及相关约束,在最短路径算法的基础上,给出了多起点多讫点以及Ｏ－Ｄ量随时间变化路网的动态用户最优配流解（ＤＵＯ）算法．仿真结果验证了模型及算法的有效性．     

两点间最短路径算法

在实际中常提出这样的问题,比如说,在交通网中,问A,B两地是否有道路可通?如果有通路且不止一条的话,那么最短的是哪条?所谓最短,可理解为里程数最少,也可理解为旅差费最省,还可理解为道路的建造成本最低等等。总之,这类问题都可归结为在一     

基于模拟退火算法的曲面最短路径求解

通过对路径的节点序列内在关联性的分析，提出了适合曲面最短路径问题的邻域结构，使整段路径的优化问题能够通过局部得以实现，将模拟退火算法的框架引入路径寻优中，提出了解决曲面最短路径的随机搜索算法。最后给出了数值仿真实例。     

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.     

基于GIS的最短路径算法研究

最短路径算法是计算机科学与地理信息科学领域的研究热点。本文对常用的最短路径标号算法进行了分析,并讨论了优化算法的方法。     

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。     

关于最短路径算法

本文先为两个经典的最短路径算法补充具体路径的保留办法。然后,提供一个便于实现的求有向图两点间所有路径的算法.     

GIS领域最短路径算法的改进与实现

在Dijkstra改进算法中,提出了在弧的权值中加入路径惩罚因子,解决了光纤专线路由选择对节点的数目限制问题.在光纤网络路由优化实际测试中, 取得了较为满意的效果.     

一种启发式SP路由遗传算法的研究

在QoS网络结构下,提出一种启发式SP路由遗传算法;采用可变长度的染色体编码机制,并进行优化选择、交叉、变异等操作;用C语言得出的仿真结果表明该算法比Munemoto算法和Inagaki算法收敛速率快,可靠性高,而且可以搜索到全局最优解.     

复杂网络的优化模型及最短路径求解

对大型复杂网络提出网络分级的思想，根据网络分级的情况定义网络结点的数据结构，然后使用改进的Dijkstra算法和最小生成树算法来计算网络中任意两结点之间的最短路径．     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

提出了一种基于量子遗传算法解决多约束QoS路由问题的算法，详细讨论了该算法用于解决包含带宽、延时、包丢失率和最小花费等约束条件在内的多约束QoS路由问题，给出了算法实现的方法和具体流程．实验结果表明，与其他2种算法相比，该算法不但能满足QoS约束要求，同时可以均衡链路负载，很好地优化网络资源．     

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。     

基于道路和公交超级网络的公交路径查询系统

为了实现GIS数据库中道路网和公交线网的无缝连接以及方便快速寻找两点之间的公交路径,开发了基于道路和公交超级网络的公交路径查询系统.该系统通过在GIS数据库中使用虚拟链接代替路由表,将公交系统的信息存储在公交网和虚拟链接的属性中,简化了数据结构.由于该系统采用的拓扑结构具有一致性,常规的最短路径算法可以不需要做调整和改造直接在系统中使用.另外,系统还可以通过对交通阻抗设置不同权重来实现用户对路径的个性化选择.最后通过一个基于MapInfo的实例对该系统进行了检验,结果显示该系统可以提高查询效率.     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

时变网络中零等待时间最短路问题的一个对偶算法

时变最短路问题是最短路问题的一个推广.假设图G=(V,A)是一个有向图且有唯一的源点t,图G中的每条弧(i,j)∈A都附有两个参数:弧的传送时间b(i,j,u)和弧的传送费用c(i,j,u),它们都是在弧的顶点i上的出发时间u的函数.找出从源点到其它各点的最短路,即最小费用的路,并且要求每条最短路的传送时间不能超过给定的时间限制T.假设除源点外,在其它任何顶点都不能等待,b(i,j,u)是满足u b(i,j,u)≥0( (i,j)∈A,u=0,1,…,T)的任意整数,c(i,j,u)是任意的非负整数.给出了该问题的原规划和对偶规划,提出了一个最优性条件和一个对偶算法,并用一个数值例子来阐述算法.     

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.     

一种基于量子遗传算法的多播路由算法

提出了一种基于量子遗传算法QGA（quantum genetic algorithm）解决多播QoS（quality of service）路由问题的算法．介绍了量子遗传算法的基本原理，给出了算法实现的方法和具体流程，并进行了量子遗传算法在多播路由选择优化方面的仿真实验，证明了量子遗传算法优于常规遗传算法．     

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。