最短路径算法的比较

本文介绍了三种最短路径算法及其算法步骤，这三种算法分别被称为Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法、ＰＳＰ算法和ＤＢＦＳ１算法。文中对这三种算法的比较，着重阐述了作为一种在计算机上非常优越的算法ＤＢＦＳ１算法的优越性及其原因。最后，给出了ＤＢＦＳＬ１算法的流程图。     

不确定情形下通信网络最短路径关键点问题

在通信网络中，因突发事件造成通信路由节点毁坏或者中断的现象时有发生，传输的数据包不得不从中断处沿着最短的替代路径行进到数据包的接收节点，在这种情形下，哪个路由节点中断使得数据包实际行进的总路程最长呢？从通信网络管理的角度来看这是一个非常重要的问题。对该问题．以前的文献都是从确定情形（事先具有节点中断的完全信息）下进行研究的，本文从不确定情形（只有数据包行进到中断节点的邻接点时才获得该节点中断的信息）的角度重新考虑这个问题。本文首先定义了不确定情形下的最短路径关键点概念，给出了计算不确定情形下最短路径关键点的算法及其时间复杂性分析。结合实际通信网络的算例分析，比较了确定情形下最短路径关键点和不确定情形下最短路径关键点问题，指出了不确定情形下最短路径关键点问题更具有实际意义。     

双代号网络计划中工序机动时间蔓延性研究

工序机动时间特性研究是对项目进度进行科学管理的基础.针对任意工序使用机动时间是否会影响它的前、后继工序和平行工序的问题,即机动时间蔓延性问题,利用机动时间的几类时差,特别是前、后共用时差,提出了基于双代号网络计划的标值算法,证明其正确性,运用该算法量化了单个工序使用机动时间对整个网络计划的影响程度和范围,系统分析了各工序机动时间的变化规律,并修正了时间参数计算公式.     

可存贮条件下资源有限—工期最短优化问题研究

本文根据公路工程施工中的遇到的可存贮条件下资源有限－工期最短问题,提出了该问题的近似求解算法。     

传感器网络中基于链路层服务的最短路由算法

无线传感器网络中,链路通信质量随时空变化很大,并且有5%-15%的非对称链路存在。链路层服务不但可以发现邻居传感器节点,测量和预测邻居节点间的链路通信质量,而且还提供链路数据转发机制来减轻单向链路对其它协议的影响。利用链路层服务,采用分布式最短路由路径建立算法,为每个传感器节点建立了到汇聚节点的最短路由路径,然后从理论上分析了该算法的性能,最后在无线传感器网络模拟器TOSSIM上进行了模拟。实验结果表明,基于链路层服务的最短路由路径建立算法,不仅可以有效地避免建立断路由路径,还可以充分利用单向链路来建立更短的路由路径,有多于15%的传感器节点建立了更短的路由路径,路由跳数也减少了14%-100%。     

一种新的大规模网络最短路径的近似算法

平均最短路径长度是复杂网络的一个重要特性,但是对于大规模网络的平均最短路径长度的计算是困难的.在最近的一次对中国教育网的研究中.建立了一个有2 354 934个网页和26 816 209个链接的网络.要想计算该网络的平均最短路径长度,无论是传统的Floyd、Dijkstra算法,还是基于MPI的并行算法,在现有的计算机资源下都难以实现.提出了二级网络的概念,并基于此给出了一种针对中国教育网的新算法,使得在可以接受的时间内完成平均最短路径的近似计算,经试算效果令人满意,说明这种方法对于计算大规模网络的平均最短路径是有效的.     

关于最短路径问题的一种有效算法

经典的关于最短路径算法是基于图的搜索思想的.Dijkstra提出的单源点最短路径和所有顶点对之间的最短径算法就是较为成熟的经典算法.但人们在长期的使用过程中感到其算法结构过于复杂且效率较低.对Dijkstra最短路径算法进行了改进,提出了WY-Dijkstra算法.改进后的算法不实施Dijkstra算法的重复循环,而是作映射或链接处理,从而提高了效率.这一算法适合于复杂的智能系统的应用.     

最短路网络及应用

首先提出了最短路网络的概念 ,然后给出了一个时间复杂性为 首先提出了最短路网络的概念 ,然后给出了一个时间复杂性为 0 ( n2 )的构造最短路网络的算法 .最后研究了最短路网络在最小成本最短路 ,最短路计数和最短路树中的应用     

公路施工网络计划技术若干实用问题研究

在对公路施工网络计划技术进行实用研究的基础上，就公路施工网络计划提出了工序划分五原则；明确了公路施工进度计划中的时日的两种表示法，描述了它们之间的换算关系。并结合我国公路施工进度计划管理的特点和人们制定施工进度计划时的现行思维方式，探讨了工序隶属度的计算方法，在此基础上，建立了考虑各工序隶属度的适合公路工程的单代号最小时距搭接网络的计算公式。从而促进网络计划技术与公路施工的结合，改变网络计划技术与公路施工特点脱节的状况.     

模糊计划网络最关键路的求取算法

讨论在给定限制期情况下 ,边的长度 (活动时间 )为对称三角模糊数的计划网络最关键路 (MCP)的求解问题 .该问题本质上是一个复杂的比例路径问题 ,尽管许多其它类似的比例路径问题已被证明为 NP问题 ,但是我们能够把该问题的求解转化为最长路的变权迭代 ,并给出相应的精确求解算法 .同时 ,利用模糊推理 ,可以实现对计划按期完工可能性的估计 .     

基于多时间尺度和VR的输电线运检培训仿真

输电线路运检是确保电网安全运行的重要工作,涉及到带电作业、停电检修及故障诊断,仅采用三维虚拟技术进行培训不能取得逼真的效果,需要将三维虚拟场景与数字电网相结合。为此利用采集的监测数据及多时间尺度的计算模型,针对带电作业构建了孪生态的数字电网,针对停电检修构建了平行态的数字电网,并为平行态的数字电网添加了相应的模拟装置来完成故障诊断的培训。通过在孪生态和平行态数字电网之间的切换,使培训人员在进行故障实验操作的同时可观看设备的动作及输出的波形,由此提高了培训人员对知识的理解及运用水平。     

网络图全时间坐标形式

讨论了箭线式网络图上时间参数的表示和带时间坐标网络图，不带时间坐标网络图的具体形式，提出一种新形式的可全面反映全部时间参数的全时间坐标网络图.     

基于出行时间可靠性的城市交通网络设计

现实城市交通中,日常出行需求经常发生变动且路段能力一般处于恶化状态下,在假设出行时间和出行需求变动服从正态分布的情况下,建立了基于出行时间可靠性的城市道路交通连续网络设计模型。由于现实数据获取的困难性,设计了结合仿真技术的遗传算法来求解该问题。通过算例分析表明,建立的模型是有效的,其求解算法是可行的。     

具有跨工位操作的汽车总装车间调度仿真问题

研究了一类从汽车总装车间作业中提炼出的新的流水车间调度问题.该问题具有跨工位操作、停线操作以及加工时间波动的特点,这些特点使得调度问题变得相当复杂.首先,建立了该调度问题的数学模型;然后,针对此模型以最小化最大完工时间为目标,采用遗传算法和模拟退火算法相结合的方法确定出最佳调度方案;最后通过二维的动画仿真对调度结果进行验证与分析.利用北京某汽车企业总装车间实际生产数据测试和分析了上述方法,结果表明了该方法的有效性.     

混沌时间序列的混合遗传神经网络预测方法

在相空间重构理论的基础上,将改进的遗传算法和神经网络结合起来,提出了一种混合遗传神经网络预测混沌时问序列的方法.通过复相关法和Cao方法重构混沌时间序列,利用改进的遗传算法优化神经网络的结构、初始权值和阚值,然后训练神经网络求得最优解.该算法应用到混沌时间序列的预测中,验证了该算法的有效性,并与BP和RBF算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该算法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度.     

基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的时间序列预测模型。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以铁路客运市场数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,所提出的方法是可行的。     

鱼雷武器系统寿命周期费用的时间价值

鱼雷武器系统的寿命周期费用是一种在较长时期内发生的费用,必须考虑时间价值。采用三角模糊数来表示利率和通货膨胀率,根据a截集和决策者乐观程度指标l进行模糊区间运算,得出各年度费用向基准财年折算的折算率,再根据折算率对鱼雷武器系统各年度费用进行折算。这种方法可以正确把握处理模糊问题的尺度,减少人为干扰。     

某装甲兵部队作战决策支持原型系统研究

从装甲兵部队作战需求出发，科学地分析了装甲兵部队作战决策的过程和本质，并将装甲兵部队作战实体行为高度抽象为“能力”、“行动”和“使命”三大要素，确定了“人”、“机”职责分工和相互协作机制，提出了构建装甲兵部队作战决策支持系统的基本构想，建立了相应的数据库、模型库、知识库，开发了“装甲兵部队作战决策支持原型系统”。     

土建工程报价优化模型

基于资金的时间价值并考虑投标竞争环境的影响 ,利用不平衡方法和 Game理论对工程报价进行了优化 ,能够解决在预期利润不减少时如何降低报价 ,以提高中标率 ,以及在报价基本不变时 ,如何无形提高预期利润增值两种情况.