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.     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

交通路网中的定向寻优法

利用了现实中路段特别是节点位置的确定性和交通流量的定向性，结合图论中一些算法，模拟在重力场中水滴的流动，构造了一个求解交通路网中最短路径的定向寻优算法．阐述了此算法依据的原则、求解步骤以及特殊问题的处理方法，并说明了此方法的特点。     

基于城市应急指挥系统的最优路径算法

城市应急指挥系统要求在事故发生时,计算出到出事地点的最佳路线的最短时间,其核心算法仍是最短路径算法.针对实际的城市道路网特点,对道路网络模型、道路拓扑结构和数据库结构进行构建.以优化的数据存储结构为切入点,在分析了经典的Dijkstra最短路径算法的计算速度瓶颈的基础上,提出了基于方向性的空间最优路径算法,使该算法具有更高的效率.     

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.     

路网车流径路优化调整中的最短径路算法

目前铁路车流径路基本上都是按照路网的最短路径来安排的,首先一般都采用Dijkstra算法计算最短路径,然后参考相应区段的能力限制,对车流进行分配,对车流量超过能力的区段重新进行车流调整,这时需要重新计算新条件下两点间最短路径,一般仍采用Dijkstra算法重新计算两点最短路径,这大大地浪费了前期的计算最短路径的信息,增加了计算工作量,本文采用A*算法作为一种启发式算法,可以克服这一缺陷。     

求最短路径问题的自适应路由遗传优化算法的设计与实现

从最短路径问题的研究背景、最短路径问题概述、求解最短路径问题的自适应路由遗传优化算法的设计及其实现等方面提出了一种新的求解最短路径问题的自适应路由遗传优化算法,实验仿真比较了该算法与Dijkstra算法的路由过程、算法的收敛性和执行的效率,结果初步证明该算法高效可行,尤其适合于大规模网络.     

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．     

基于物流配送系统的运输路径分析及应用

物流配送系统中运输路径的优化研究对于节约物流成本、提高物流效率有着重要的意义。经典Dijkstra算法在求解最短网络中两点间最短路径时，需要计算大量与最短路径无关的结点间的路径。占用了大量计算机的内存。本文在此基础上提出了改进算法，该算法避免使用含有大量无穷值的关联矩阵，节省了内存，使之更适合处理带有拐向限制和包含大量结点信息的最短路径问题。     

A*算法与蚁群算法相结合的无人艇巡逻路径规划

针对无人艇海上巡逻路径规划问题,提出了一种A~*算法与蚁群算法相结合进行最短巡逻路径优化的方法.在传统A~*算法的八角度搜索基础上,设计了一种多角度A~*算法以获得更短的两点之间可行路径,并以A~*算法搜索结果构建任意两个巡逻点之间的最短路径网络.结合最短路径网络建立多点巡逻路径规划问题的目标函数,利用蚁群算法进行求解以获得全局最优的巡逻路径.针对巡逻路径转折角较大的问题,提出了一种平滑算法以获得更符合实际航行需求的平滑路径.仿真结果表明:该方法有效地去除了冗余节点,缩短了路径长度,提高了路径平滑度,规划出了一条更优的无人艇巡逻路径.     

A shortest path algorithm for moving objects in spatial network databases

One of the most important kinds of queries in Spatial Network Databases （SNDB） to support location-based services （LBS） is the shortest path query. Given an object in a network, e.g. a location of a car on a road network, and a set of objects of interests, e.g. hotels, gas station, and car, the shortest path query returns the shortest path from the query object to interested objects. The studies of shortest path query have two kinds of ways, online processing and preprocessing. The studies of preprocessing suppose that the interest objects are static. This paper proposes a shortest path algorithm with a set of index structures to support the situation of moving objects. This algorithm can transform a dynamic problem to a static problem. In this paper we focus on road networks. However, our algorithms do not use any domain specific information, and therefore can be applied to any network, This algorithm＇s complexity is O（klog2i）, and traditional Diikstra＇s comolexitv is O（（i ＋ k）^2）.     

基于剪枝策略的改进TDCALT算法

针对大规模路网中求解最短路问题的低效性与非实时性,通过时间依赖性路网来刻画路网和交通状况信息,构造时间依赖性路网下的高效最短路算法.以目前效率较高的TDCALT(time dependent core-based A*landmarks triangleinequality)算法为基础,提出动态优化上限值的改进措施,并首次引入和改进静态路网下最短路算法中的剪枝策略,形成ITDCALT(improved TDCALT)算法.在广州市路网上的试验表明:ITDCALT算法在算法运行时间和搜索空间上均优于TDCALT算法和TDIJKSTRA(time-dependent DIJKSTRA)算法;ITDCALT算法具有计算效率高、搜索空间小、性能稳定的优点.     

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。     

SPORT:一种面向基三分层互连网络的最短路径路由算法

针对基三分层互连网络(THIN)中已有编码方法和路由算法不能应用于非平衡构造THIN的问题,提出一种既适合表示平衡构造THIN又适合表示非平衡构造THIN的编码方法,并基于该编码方法提出一种最短路径路由算法SPORT. 该算法采用源路由方式,可以在源节点计算目的节点的最短路径. 使用Noxim片上网络模拟器搭建了仿真实验平台,并将SPORT算法与已有的DDRA算法及Min-DDRA算法进行了比较,实验结果表明,SPORT算法具有较小的通信延迟. 此外,还研究了局域性对THIN和2D-mesh两种网络通信延迟的影响,实验结果表明,对局域性特征明显的程序负载,THIN的通信延迟要低于2D-mesh.      

基于博弈分配的交通配流新算法

交通流分配,就是将预测得出的OD 交通量,根据已知的道路网描述,按照一定的规则符合实际地分配到路网中的各条道路上去,进而求出路网中各路段的交通流量．而枚举OD对中所有的路径是进行交通分配的基础,对于大型复杂的路网这项工作是比较困难的．该文提出了一种生成最短路径的方法,并结合博弈分配,将交通流分配在这些最短路径集上,避免进行大量枚举．文中将新算法与传统的logit分配算法做比较,最后用一个数值算例,说明了该算法的可行性和有效性．     

基于STL的最优路径COM组件设计与应用

Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法.借助于STL(标准模版库)优秀的运算性能以及高效的内存管理机制,引入邻接点、邻接边结构来表达图,将权重作为启发搜索的触动器,从而完成对最优路径的自动判断与提取.     

大型复杂网络中最短路径查询的优化方法

本文通过对Dijkstra算法和A＊算法的介绍,并分析它们在大型复杂网络中应用时所存在的瓶颈问题,提出了基于网络分块的优化思想。通过对复杂网络的分块处理,筛选出最可能包含最短路的区域块,由于缩小了检索的区域,这将有效的减少计算最短路径的时间。     

用神经网络求解时间依赖网络最短路径问题的新算法

时间依赖的网络与传统的网络模型相比更具有现实意义,具有广泛的应用领域．用实例证明了著名的Dijkstra算法在时间依赖的网络上不能有效地求解最短路径问题,给出了时间依赖的网络的定义和模型,给出一种实用反馈式神经网络来求解时间依赖的网络的最短路径问题．并用模拟实验验证了它在不同的网络更新时间区间上收敛速度的稳定性。结果是神经网络求解非NP-难解类优化问题的一种新尝试．     

求解最短路径问题的一种改进的人工蜂群算法

针对传统算法在计算大规模路网的优化问题时所表现出来的计算时间长、存储空间大等缺点,提出了一种改进的人工蜂群算法来求解最优路径选择的方法．试验结果表明,对于有向图和无向图,该算法都具有较好的全局寻优能力,即能获得满足条件的最优路径．