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)。     

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(N2)近似降至O(N).     

Dijkstra算法在室内移动导航最短路径寻址的改进

在室内复杂停车场的路径规划问题上,许多方法使用了单源最短路径的典型算法Dijkstra算法对最短路径进行规划,但该算法需要花费大量时间和空间来计算和存储与最终路径无关节点.为了提高算法效率,通过把地图中所有的结点进行顶点归一、区域集合划分以及区域编号排序等策略,大大提高了算法运行效率.实验显示,在随机对某结点目标进行最短路径搜索时,搜索时间可以缩短80.8%到98.9%,大大减少了时间复杂度和空间复杂度.     

基于权值的Dijkstra停车路径规划算法的优化与实现

基于用户自由选择车位,以停车时间最短为准则,结合权值的计算方法及停车场的内部结构特点,对Dijkstra算法进行改进,设计并实现符合实际的最优停车路径规划算法,并对武汉某公园的大型停车场进行应用验证.结果表明,相对于传统算法,改进后的Dijkstra算法降低时间的复杂度,减少节点的搜索量,提高搜索效率,在停车场引导系统中有一定的实际应用价值.     

复杂路网下多客户间最短路径的扇面Dijkstra算法

复杂路网模型下多客户之间最短路径的计算,直接影响市区集送货问题的求解效率。该文提出多客户间最短路径扇面Dijkstra算法。该算法首先由客户在路网的分布确定出最小扇形区域及扇面搜索区域,并将路网节点分为拓展点集、邻节点集。然后在搜索过程中通过优化到达邻节点的通行代价来确定新的拓展点集、邻节点集。算法通过限制搜索区域、减少遍历节点的数量来缩短搜索时间。100个分布于北京市的客户间最短路径的计算表明,相对于Dijkstra算法,扇面Dijkstra算法能够在保证精度的前提下,降低15%的最短路径求解时间。     

基于平面图的改进Dijkstra算法研究

针对在平面图应用条件下，对应用Dijkstra算法进行最短路径搜索的设计方法和运算过程进行分析，从应用的角度，改进Dijkstra算法，设计一种新的数据存储结构，并建立简洁的估价函数，使基于平面图的动态最短路径规划算法在时间复杂性和空间复杂性均达到线性．     

最短路径算法在高速公路联网收费中的研究及应用

Floyd算法求任意2点间距离时间复杂度等同于Dijkstra算法,现行高速公路路网由环路和射线路段组成,当路网节点多时,两种算法单独操作计算速度慢。基于Floyd计算环路效率高,Dijkstra计算稀疏图的射线路段效率高的特性,本文结合Floyd和Dijkstra算法来计算高速公路路网任意2节点间最短路径。用VC＋＋设计模拟出路网中2点间（一对点）的最短路径,并对算法复杂度进行分析。     

应急资源配送中Dijkstra改进算法的研究

路径规划问题是应急资源配送中的核心问题,最短路径算法在路径规划过程中起着决定性的作用,在众多路径规划算法中最经典且最具代表性的就是Dijkstra算法。以传统的Dijkstra算法分析为基础,从存储结构和算法过程两个方面进行一定程度的改进,目的是在节点数和边数较多的情况下,提高网络模型的处理效率。以真实道路交通数据为基础进行相关实验,结果证明,改进后的Dijkstra算法可以有效减少节点的计算量,提高算法的运行效率。     

Dijkstra改进算法在车辆导航系统中的应用与仿真

车辆导航系统的最基本功能是最短路径的搜索,车载导航是单源单目标的最短路径算法的重要应用之一.传统的Dijkstra算法是一种典型的单源最短路径算法,因为实际系统的实时要求,有必要改进Dijkstra算法.基于对时间和空间复杂度的分析,提出一种新型的Dijkstra改进算法,具有高效性.其改进分3个方面:采用邻接表作为道路网络拓扑的存储结构;利用二叉堆实现优先队列;根据节点的分布情况将搜索过程分为几个阶段,引入了动态限制搜索区域机制.最后在实际道路网络中的测试及仿真结果表明了改进算法的可行性和优越性.     

农村社会关系网络中搜索技术研究

针对最短路径 Dijkstra 算法存在占用空间大、效率较低的问题,提出了改进的 Dijkstra 算法,在此基础上,进一步研究了Dijkstra-relation 多路径搜索策略。改进的 Dijkstra 算法首先以现实农村社会关系为基础,由于社会关系具有可变性、复杂性等特征,因此用关系距离表示关系远近,然后采用邻接表存储方式,节省存储空间,使用堆排序提高算法的效率,最后通过关系距离限值和关系路径长度限值对关系路径有效性进行甄别,使得计算的关系路径更符合农村现实情况。Dijkstra-relation 算法通过删除最短路径上的节点,计算起始节点到中间节点的最短路径,然后与中间节点到目标节点的最短路径连接,求解两人之间建立联系的多条路径。实例验证结果表明,Dijkstra-relation 算法缩小了搜索范围,提高了搜索效率,搜索的多条关系路径符合农村社会中人际交往的情况,提高了自主选择性。     

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.     

基于GIS 的最短路径算法研究

针对单源最短路径Dijkstra 算法效率低的问题, 基于地理信息系统(GIS: Geographic Information System),提出距离均衡的社区分析网络分割方法。将GIS 中道路网络分割降解为距离均衡的社区网络, 再利用限制分层算法, 通过淘汰不太可能出现在最短路径上的节点, 限制GIS 中最短路径的搜索区域, 以降低算法的复杂度。实验结果表明, 优化后的算法可有效减少搜索节点数, 与经典算法相比, 其运行效率有所提高。     

一种优化D算法最短路径实现方法的研究

D算法（Dijkstra,狄杰斯特拉算法）是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其它所有节点的最短路径。从存储结构角度,提出一种优化D算法的最短路径方法,利用基于COMArcEngine技术加以实现。     

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。     

基于遗传算法的无向网络路径优化

为了解决无向网络的最短路径优化问题,采用遗传算法并使用可变长编码,在遗传算子操作中进行有效性判断,避免了传统交叉变异算子中无效路径的产生;网络数据存储采用链式存储结构,仅需存储各个节点信息,摒弃了传统的邻接矩阵方法.仿真试验表明,该算法可行性强,且可以找到最优路径.     

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.     

动态速度和代价约束的最短路径算法

Dijkstra算法是计算有向图中一个节点到其余各个节点最短路径的著名多项式时间算法,在交通规划、地理信息系统等方面有重要的应用。本文改进Dijkstra算法用于计算带有动态速度和代价约束的有向图中节点之间的最短路径,即有向图的节点之间除了静态的距离外,还有动态的速度和代价,例如城市交通中的高峰与非高峰时段影响速度/时间,收费与非收费路段影响代价;时间和代价在最短路径中由一个比例因子控制,通过调节该比例因子可计算节点间的最短时间/距离和最少代价的路径。该改进的算法被证明是可靠的,实验结果也表明了该算法的有效性。     

一种基于Dijkstra算法的三角网格地表模型算法

对二维地表模型运用Dijkstra算法求解最短路径时,为了减少计算量,需要对模型进行简化后,才开始进行Dijkstra算法的求解,所以结果并不符合实际地表情况。不在模型上进行任何简化,而是直接在模型上划分三角网格来处理最原始的模型。然后用基于Dijkstra算法和矢量夹角的三角网格地表模型算法求解最短路径。通过此算法完成了一个实例的最短路径求解。结果表明,采用文中算法所得到的结果符合Dijkstra算法求得的路径和实际情况,而复杂度并没有因为未简化模型而大幅上升,并且算法具有效率高、复杂度低、稳定性好等优点。     

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.     

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．