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。     

一种适于车辆导航系统的快速路径规划算法

针对城市道路网图节点数较多,经典的求解最短路径的Dijkstra算法存在计算时间较长的问题.对矢量化的城市道路网图的特点进行分析,给出了道路网图的计算机存储结构,提出一种快速求解城市道路网两节点间的最短路径近似算法.算法的实现采用双向式搜索法、投影法和夹角最小的方法.理论分析和实验结果表明,和Dijkstra算法相比,该算法尽管有时得不到最优解,但能大大减小搜索空间,提高搜索速度,时间复杂性不超过O(N),适用于车辆导航系统.     

基于遗传算法的离散时间动态网络最短路径求解

采用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中的最短路径问题,并采用所提出的随机A*算法解决了利用遗传算法求解最短路径问题时的最大障碍--初始种群的产生.最后以广州市电子地图为基础随机产生了一个不满足先进先出原则的动态网络(包括20000个节点,40000条边和144个时间间隔).来对所提出的算法进行验证.试验结果表明,遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题.     

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.     

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。     

两种改进的最优路径规划算法

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率.     

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.     

一种基于遗传算法的机器人加工路径规划方法

针对传统机器人加工路径规划采用示教再现方法很难适应复杂变化任务的问题 ,提出了基于遗传算法的路径规划方法 ,研究了遗传算法中的编码方式、交叉算子和变异算子的改进方法 .仿真实验表明 ,采用遗传算法进行机器人加工路径规划是可行的和有效的 .     

动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的仿真

动态环境中 ,移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题 .提出了一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法 .该方法采用实数编码和有明确物理意义的适应度函数 ,可以加快实时的运算速度和提高运算精度 .同时 ,该方法充分挖掘了可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力 .计算机仿真表明 ,仿真该控制方法具有良好的动态路径规划能力     

求解路网最短路的快速算法

探讨了最短路算法在交通分配中的重要地位。在此基础上．比较了现有最短路算法的优缺点,同时提出了一种改进的矩阵迭代算法．并利用该算法对一简单路网进行了验证。     

最短路问题的Auction算法在无圈网络中的改进

提出了Auction算法在无圈网络中的一种改进．在改进的新算法中，采取了新的推进(extension)方式，从而成功地降低了算法的复杂性．改进后算法的复杂性为O(m)，此处m是图的弧数．     

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.     

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。     

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．     

时间依赖的交通网络模型及最短路径算法

为了解决传统最短路径算法不能很好地应用于实时公交查询系统的问题,研究了时间依赖的交通网络模型和理论基础,提出了一种时间依赖的最短路径算法,以此算法为基础实现了南京市公交查询系统。实践证明,时间依赖的交通网络模型能更好地反映实际交通网络的运行情况。