交通网络限制搜索区域时间最短路径算法

在基于四叉堆优先级队列的改进型Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短路径算法的基础上,进一步提出了利用交通网络的空间分布及方位特征构造限制区域的时间最短路径算法。在对城市交通网络空间分布特征进行统计分析的基础上,针对具体的起,终节点,设定合理的椭圆限制搜索区域,以减少算法的搜索规模。     

一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法*

提出一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法,它是根据实际道路网络的空间分布特性,动态限制搜索区域,以降低算法的搜索规模,降低算法的时间复杂度和空间复杂度,提高算法的运行效率.实验证明,对于实际城市道路网络结构相对比较规则的最短路径规划,此算法极大地提高了规划的效率.     

最短路径算法在配电网抢修中的应用

现有的最短路径搜索算法如Dijkstra算法或椭圆限制的Dijkstra算法等计算效率较低,有待进一步改进.在分析已有Dijkstra算法的基础上,提出了快速最短路径优化算法.根据城市的交通状况对交通网络图的边值赋予不同的权值可实现最优路径搜寻,以逆邻接表结构为基础,采用矩形限制搜索范围来优化Dijkstra算法.通过对算法的运行结果进行对比,证明了本算法的灵活性和可靠性.     

一种改进的最短路径搜索算法

在深入分析现有最短路径搜索算法和MapX空间特性的基础上,提出了一种基于MapX改进的局部最短路径搜索算法.该算法依据最短路径沿起点、终点连线方向可能性最大的特征,在小矩形范围内搜索,避免了因道路“振荡”而产生结果失真的问题,减少了搜索的节点数目,降低了搜索规模.实验结果表明,该算法搜索速度快,道路网络结构越复杂,其运行效率越高,具有很强的实用性.     

基于MapX最短路径搜索算法研究

在深入分析现有最短路径搜索算法和MapX空间特性的基础上,提出了一种基于MapX的局部最短路径搜索算法.该算法依据最短路径沿起点、终点连线方向可能性最大的特征,在小矩形范围内搜索,避免了因道路"振荡"而产生结果失真的问题,减少了搜索的节点数目,降低了搜索规模.实验结果表明,该算法搜索速度快,道路网络结构越复杂,其运行效率越高,具有很强的实用性.     

改进Dijkstra算法在GIS导航应用中最短路径搜索研究

研究GIS在电子导航系统应用中的最短路径搜索效率问题。在电子导航系统中对最短路径的搜索效率要求很高。随着城市发展交通线路剧增,传统的基于Dijkstra算法的GIS导航系统不能适应日益复杂的交通线路,存在最短路径搜索效率过低的问题。考虑到GIS空间分布的特性,提出了改进的Dijkstra算法用以解决GIS导航中的最短路径搜索问题。改进算法不仅避免了传统Dijkstra算法逐个节点遍历搜索,而且根据方向优先特性缩小搜索范围,大大减少了搜索工作量,并通过改变搜索节点存储的数据结构提高了最短路径的搜索效率。实验表明,这种改进算法较之传统算法能够有效提高最短路径的搜索效率,满足了电子导航系统对最短路径搜索效率的要求,取得了满意的结果。     

动态拓扑网络最短路径启发式算法

针对动态拓扑网络的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用椭圆曲线参数设定启发函数初始值,进一步缩小搜索范围.采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验结果表明该算法具有良好的性能.     

一种面向城市复杂路网最短路径提取的定向收敛算法*

为提高城市复杂路网最短路径提取的效率,针对路网数据量大、结构密集等特点,研究了路网节点之间最短路径的分布特征,通过引入收敛点方式,设计并实现了一种面向复杂路网最短路径快速提取的定向收敛算法。为检验该算法的有效性,利用某城市道路交通网络进行了实验和分析,并与Dijsktra算法、A*算法等比较,证实了该算法能够提高路径搜索效率,且随着城市路网规模的扩大定向收敛算法的高效性将愈加明显。     

改进型A*算法在物流配送网络中的应用

A＊算法是目前路径搜索中应用最广泛的算法,最短路径搜索算法效率是研究人员普遍关注的重点,本文在分析A＊算法的基础上,重点介绍了一种改进型A＊启发式搜索算法,实验结果表明：提出的改进方法极大地减少算法搜索区域,提高了算法的效率,更加适合交通网络的路径导航。     

基于理论最短距离变权重A*算法的路径规划

在栅格化的障碍物地图中,将简单高效的A*算法引入解决路径规划问题。为了提高路径规划效率,减少搜索节点数量,提出了一种在规定的椭圆区域内,基于理论最短距离动态改变A*算法中估价函数权重的最短路径算法。该算法将搜索范围限定在规定的椭圆区域内,椭圆以起点和终点为焦点,利用统计分析与路径中障碍物尺寸相结合的方法计算长轴参数。将各节点实际代价权重赋予动态变化的权值,以实际代价与起点 到终点 的直线距离的比值为该点权重,且规定了上下限以保证搜索精度。同时,对节点估计代价赋予惩罚函数,远离理论最短路径距离的节点将获得较大的惩罚值,使最终路径靠近理论最短路径。通过仿真实验证明,该算法在保证搜索精度的前提下,大大提高了搜索效率。     

最小时间路径算法的改进及在路径优化中的应用*

由于城市交通网络中路径行程时间是随着时间的变化而变化的,求解最小时间路径比较困难,为此提出把交通网络抽象为时间依赖的网络模型的解决方法。对时间依赖网络模型和理论基础进行分析,指出文献［1］描述的最小时间路径算法存在的不足,即不能正确记录路径;通过引入一个记录路径的数组来对此算法进行改进,改进后的算法不仅解决了原算法存在的问题,而且可以满足n∶1的最短路径搜索,扩展了原算法的应用范围。最后用实验验证了改进算法的正确性和有效性。     

城市公交查询系统的研究与设计

给出了城市公交查询系统的空间数据结构。在Dijkstra算法的基础上,借助人工智能中状态空间搜索和动态截枝的思想,提出了状态空间搜索求第K最短路径的智能搜索算法。该算法能对所查询的交通路线与乘车方案等用电子地图的形式给予显示,并更换不同城市的地图。测试表明,该系统具有速度快、多媒体显示、维护方便、通用性强等特点。     

基于RFID手持式盲人导航系统的路径规划

提出了一种物联网技术下盲人导航系统的路径规划算法.采用Dijkstra最短路径算法作为基础算法,以关系数据库作为存储模式,通过多因素模糊算法来确定道路网络中的权值,并根据道路网络的空间分布特性,合理利用矩形限制搜索算法来限制搜索范围.结合算法在盲人导航系统中的应用,给出了算法的应用实例,仿真实验和实例分析结果表明了算法的正确性.     

基于方向优先和对向搜索的改进Dijkstra算法

传统Dijkstra算法在搜索最短路径时需要逐一遍历网络图中所有顶点,计算量大,占用存储空间大,搜索效率很低。因此,针对交通网络的空间特性和传统算法的不足,改进存储结构,采用“方向优先+对向搜索”相结合的搜索方法,以减少存储空间,缩小搜索范围,从而加快搜索速度,提高算法的搜索效率。实验数据表明：与传统算法相比,改进的算法能够更有效地搜索交通网络中的最短路径,具有更好的实用价值。     

带杂交算子的蚁群算法求解动态网络中的最短路径问题

动态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。本文对动态网络模型进行了描述，用实例证明了著名的Dijkstra算法在动态网络中不能有效地求解最短路径问题，提出了一种用带杂交算子的蚁群算法来求解动态网络最短路径问题的新算法。此算法不仅能够以较大的概率找到最优解而且对网络没有任何约束条件，即对离散
散和连续的动态网络模型都有效，而且用实例证明了算法的稳定性。     

随机时间依赖网络的K期望最短路径

首先给出了随机时间依赖网络模型，K期望是短路径问题的形式化描述，并针对公交网络推导出到达弧头结点的时刻所服从的概率密度函数，路径期望耗费的计算方法，然后，基于随机一致性假设和胡机优势的概念给出了K期望最短路径问题的理论基础和算法并证明了算法的正确性，最后，给出了公交网络的应用实例和实验结果。     

一类标准矩形网络节点间最短路径的求解方法

针对常见的交通道路最短路径问题, 提出标准矩形网络的概念, 分析其节点间最短路径的性质, 并在此基础上给出一种新颖的最短路径求解算法. 该算法利用标准矩形网络的几何性质, 简化了搜索方向和步长的判断, 同时指出常见的交通道路网络一般均可以整体或部分化为标准矩形网络. 与常见的求取最短路径的Dijkstra、Floyd、ACO、A* 等算法进行仿真实验比较, 实验结果表明, 对于大规模标准矩形道路网络, 所提出算法具有更好的寻优精度、稳定性和寻优速度.

     

Manhattan空间有障碍的最短路径和3-Steiner树算法

在VLSI设计中,多点互连是物理设计阶段的关键问题之一,而互连的点数等于2或大于2分别对应于Manhattan空间上有障碍时的最短路径问题和最小Steiner树问题,显然前者是后者的基础.连接图是研究最短路径问题的有效工具,已有的典型连接图包括基于轨迹的GC和GT以及基于自由区的GF和GG.工作包括3个方面:设计并分析了在各种连接图上实现动态的点对之间的最短路径查询算法;分析了在各个连接图上构造3-Steiner树的算法,对于已有的GC上的3-Steiner算法,将其Steiner顶点的候选集合规模从O((e+p)2)降低到了O((t+p)2),其中e,t,p分别表示边数、障碍极边数和顶点数;设计了在GG上的3-Steiner树构造算法,其平均情况时间复杂度只有(θ)(t).