基于遗传算法的动态网络中最短路径问题算法

提出了一种以随机Dijkstra最短路径算法为基础,运用遗传算法来求解动态路径诱导系统 中最短路径问题(ShortestPathproblemonDynamicRouteGuidanceSystem,SPDRGS)的算法。通过运用 该随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用与最短路径问题中初始种群的产生问题。考虑到目前动态 路径诱导系统(DynamicRouteGuidanceSystem,DRGS)对路径诱导算法的时间复杂度和网络约束条件 的要求,此算法不仅能够较快地求出较优的路径而且对网络没有任何的约束条件,同时对离散和连续的 动态网络模型有效,因此符合DRGS的要求。     

Dijkstra算法在停车诱导系统中的应用

路径诱导是停车诱导系统中需要解决的关键问题,而路径诱导的本质就是求最短路径,Dijkstra算法可以很好地求解最短路径.传统Dijkstra算法采用邻接矩阵作为存储结构,算法的时间复杂度为O（n2）,存在搜索速度慢和浪费空间的缺点.为此,对传统Dijkstra算法进行了改进,采用邻接多重表作为存储结构,采用堆排序法的思想来寻找权值最小的顶点,算法的时间复杂度为O（nlog2n）.用改进后的算法在实际地图中进行仿真实验,结果表明,改进后的算法能更快、更有效率地找到两点间的最短路径.     

一个求解k短路径实用算法

求解k短路径问题在决策支持系统和咨询系统中具有广泛的用途,文章基于Dijkstra算法,给出了一个求解k短路径实用算法,并且分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。     

一个求解次短和渐次短路径的实用算法

求解第k短路径问题在决策支持系统和咨询系统中具有广泛的用途，本文基于Dijkstra算法，给出了一个求解次短路径和渐次短路径的算法，并且分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。     

一个改进的调配算法

图中路径的基本优化策略有两种最短路径和最大权值最小路径。前者的求解有著名的Dijkstra算法;后者的求解通过先构造图的最小生成树MST,再截取其上两端点间的唯一路径就是最大权值最小路径。但是,尚未有文献提出算法同时争取两方面的优化。本文采用Dijkstra算法构造路径时不断递增的基本思想,提出MSPT算法。MSPT算法是在求得最短
路径的同时最大限度地争取最大权值最小。其算法时间复杂度和空间复杂度均与Dijkstra算法相同,但比Dijkstra算法横向上增加了一层优化,更切合实际问题的需要。同时,该文给出了MSPT算法的实际应用模型。     

基于配对堆改进的Dijkstra算法

在GIS网络分析系统中,Dijkstra算法是求解最短路径的经典算法。为了进一步提高求解最短路径的效率和节省系统的内存空间,提出了使用一种新式的数据结构——配对堆,以便通过实现可降级的优先队列来改进Dijkstra算法,然后通过研究配对堆的基本操作,给出了使用配对堆结构实现Dijkstra算法的方法和流程,并分析了其算法复杂度。该算法在VegaGIS系统中实现,取得到了较好的效果。     

基于图论的物流配送最短路径比较研究

通过实例对比分析Dijkstra算法和Floyd算法特点及适用性,选用Dijkstra算法计算物流配送的最短路径,给出Dijkstra算法求解最短路径问题的实现方法及步骤并集成了一个小型系统,使用随机生成的数据进行最短路径求解,将生成的最短路径在随机生成的图上进行演示,并计算出两种算法执行时间,以期对物流配送中点对点的最短路径有所帮助。     

改进Dijkstra算法在校园电子地图系统中的应用

校园电子地图系统中具有自动寻路功能,结合电子地图数据特点,选择改进Dijkstra算法来实现。使用建立顶点对象数组的方法对Dijkstra算法加以改进,既节省内存空间,又提高了时间效率。在校园电子地图系统中的应用实践证明,改进Dijkstra算法适用于在数据规模与复杂度不高的图中解决最短路径求解问题。     

网络中最短距离的递归算法

提出了在搜索过程中采用标记最短距离,调用递归函数用回溯搜索法求解网络最短距离的算法。该算法可以方便地求解复杂网络或复杂迷宫的通道与最短距离问题,在求解结果中给出从起点到网络通道上任意点的路径标识和最短距离值等信息,在无向加权图的最短路径求解中,显示出比Dijkstra方法小的时间复杂度。该算法克服了传统回溯法求解复杂迷宫时被时间复杂度和空间复杂度困扰的难题,显示出良好的应用前景。     

最短路径问题及其解法研究

最短路径问题是在给定的网络图中寻找出一务从起始点到目标点之间的最短路径。该文分别从动态规划、Dijkstra、A＊算法、遗传算法这四种算法设计方法入手,概述了各种设计方法的原理,提出了求解最短路径的算法思想,并对算法进行分析．提出了改进方法。     

基于并行计算的快速Dijkstra算法研究

通过分析经典Dijkstra算法的思想和执行流程,对多标号的Dijkstra算法给出新证明,以此作为理论依据对Dijkstra算法进行了多标号的串行与并行优化。对于正则树,给出了经典Dijkstra算法、串行多标号Dijkstra算法和并行多标号Dijkstra算法的时间复杂度排序。针对优化算法的特点,设计出四种实验,采用运行时间和并行加速比作为优化指标,考核三种算法的效率。仿真实验表明：对顶点数大于6 000的稠密图和稀疏图（正则树）,多标号并行算法优于串行算法,且优化效果明显;对于正则树,优化效果分别与深度、出度成正相关。     

适用于无向网络的动态Dijkstra算法优化

网络拓扑发生变化时,利用静态Dijkstra算法重新计算最短路径树(SPT)会造成冗余计算。动态Dijkstra算法解决了这个问题,但目前动态算法一般是基于有向网络模型进行的研究。在已有的动态Dijkstra算法基础上,提出适用于无向网络的动态Dijkstra算法。算法主要解决了在无向网络中如何确定待更新节点的问题,对网络中的一条边权值增大、减小的处理方法进行了详细描述,并对已有的算法的筛选机制进行了优化。为了验证算法的正确性,用仿真实验实现了该算法并与静态算法进行性能比较。实验结果表明,新算法更能提高节点更新的时间效率。     

港区导航系统中最短路径搜索算法

分析Dijikstra算法、限制区域搜索算法以及A*算法的时间复杂度和空间复杂度,提出一种最短路径搜索算法。将静态存储和动态搜索相结合,以限定区域搜索算法为主、A*算法为辅,并根据港区路况实现该算法。实验结果表明,在区域路网结构相对比较规则的情况下,该算法能够提高路径搜索的效率。     

基于元胞自动机扩展模型的图的最短路径算法

利用元胞自动机在元胞空间上的并行特性，采用元胞动态邻居，时间段自适应调整的方法，构造出一种新的基于元胞自动机扩展模型的最短路径搜索算法，即通过简单规则的元胞状态演化，得到带权图的最短路径；该方法经过优化，能够达到Dijkstra算法的时间效率；并且为基于元胞自动机扩展模型解决图的问题的提供了新的思路。     

多约束条件下无人机航迹规划

针对多约束条件下的无人机航迹快速规划问题,建立了导航精度约束下无人机航迹规划模型,并设计了“基于Dijkstra算法的航迹规划法”求解模型。通过校正策略优选、校正方案优选和O-D邻接矩阵处理方式,简化搜索路径,降低计算量,提高执行效率,从而实现对传统Dijkstra算法的改进。在满足导航精度约束条件的前提下,以航迹长度最短和经过校正点数量最少为研究目标进行仿真实验,并将所得结果与传统Dijkstra算法和遗传算法所得结果分别进行对比,发现此算法在精度与复杂度方面均优于传统算法和遗传算法。此结果表明,导航精度约束下无人机航迹规划模型和“基于Dijkstra算法的航迹规划法”在解决多约束下无人机航迹规划问题方面具有一定的正确性、有效性和先进性。     

Dijkstra算法在动态权值系统中的应用

Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法是地理空间数据分析、处理、查询以及决策等的一种实用算法。讨论了应用系统中权值的特点,当权的值具有不确定性时,即权值是动态变化时Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的具体应用。     

基于ACS算法的移动机器人实时全局最优路径规划

以Ant Colony System（ACS）算法为基础提出了一种新的移动机器人实时全局最优路径规划方法.这种方法包括三个步骤:第一步是采用链接图理论建立移动机器人的自由空间模型，第二步是采用Dijkstra算法搜索出一条无碰撞次优路径，第三步是采用ACS算法对这条次优路径的位置进行优化，从而得到移动机器人的全局最优路径.计算机仿真实验的结果表明所提出的方法是有效的，可用于对移动机器人进行实时路径规划.仿真结果也证实了所提出的方法在收敛速度、解的波动性、动态收敛特征以及计算效率等方面都具有比采用精英保留遗传算法的移动机器人路径规划方法更好的性能.     

对Dijkstra算法的优化策略研究

Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,但实际工程中涉及到的许多限制条件要求人们必须对该算法进行改进和优化。文中在对经典的Dijkstra算法思想进行分析的基础上,论述了Dijkstra算法的一种改进算法———A*算法,并对它们之间的联系进行了剖析。在总结了一个实际工程项目开发的基础上,提出了一种基于Dijkstra算法上的针对铁路中两站点最优路径算法。文中提出的算法通过提取出铁路中的关键站点组成一个新图,之后将起点和终点插入到新图中,经过最多四次的排列组合后选出一个最短路径;该优化方法能将Dijkstra算法的时间复杂度o(n2)中的n降到一个很小的值。实践证明该方法在实际工程中完全可行且已取得了令人满意的效果。     

Dijkstra的一种改进算法

在Dijkstra算法的基础上,该算法使用了一些独特的数据结构(如:前趋表和最短路径表);使用该算法能高效率地求出图中一个顶点到其它各顶点的所有最短路径。用C语言设计了相应程序验证了此算法。     

基于四叉堆优先级队列及逆邻接表的改进型Dijkstra算法

在深入分析传统Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的基础上,提出了利用基于ｋ叉堆的优先级队列对算法进行改进的思想,并对３种可合并替进行了比较,从理论上证明了四叉堆在ｋ叉堆中的最优性,设计了基于四叉堆优先级队列及逆领接表,顾及路段方向阻抗的改进型Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短径算法,将Ｄｉｊｓｔｒａ算法复杂度降为Ｏ（ｎｌｏｇｎ）。