嵌入式GIS最短路径分析中Dijkstra算法的改进

Dijkstra算法是求解网络中最短路径的经典算法,文中通过改变图的存储结构及搜索方法,减少了内存存储空间,缩短了查询时间,以提高该算法在嵌入式GIS（Geographic Information System）系统中路径优化的效率。并将该算法应用在嵌入式焦作市地理信息公众查询系统中,取得满意的效果。     

一种改进的Dijkstra算法应用于嵌入式GIS系统

在实践中,Dijkstra算法是处理道路网络的最有效的算法之一.但Dijkstra算法每次都需要扫描节点集合中的所有节点,降低了算法效率.通过对前人的成果和嵌入式系统的性能进行研究和分析后,分两步来提高算法效率:第1步通过数据的预处理缩小算法的搜索范围;第2步为每个节点添加属性值、增加前趋表,以辅助算法快速找到一条最短路径.然后将此算法应用于嵌入式GIS系统中,并使用大量的数据进行测试,结果表明改进的算法明显提高了GIS系统的效率.     

Dijkstra算法在嵌入式GIS中的改进与研究

Dijkstra算法是求解嵌入式GIS系统中最短路径的经典算法,通过对Dijkstra算法进行分析,改变图的存储结构和搜索方法,采用基于矩形限制区域的二叉排序树改进算法,减少了内存存储空间,缩短了查询时间,在一定程度上优化了最短路径的计算过程,实际数据测试也表明了该算法的有效性。     

Dijkstra算法在GIS中的优化实现

地理信息系统（GIS）的应用经常涉及最短路径搜索问题。1959年迪杰斯特拉（Dijkstra）提出的Dijkstra算法是最适合网络拓扑中两结点间最短路径搜索的算法之一。本文讨论一般公路交通网络中两结点间的最短路径搜索问题，从核心算法方面对Dijkstra算法进行改进。     

改进型Dijkstra算法在GIS中的应用

使用Dijkstra算法搜索最短路径是地理信息系统的应用研究的一个重要组成部分。Dijkstra算法无法找到所有的最短路径,所提到的改进型算法是结合了Dijkstra算法和一定的数据结构,使得某个路径顶点到其他目标顶点的所有最短路径可以非常便捷地被找到,而且这种改进型的算法并没有增加原有算法的复杂性,故有较好的研究和实用价值。     

Dijkstra算法优化及其在GIS中的应用

本文在详细介绍经典Dijkstra算法和对算法性能深入分析的基础上,发现制约经典算法的瓶颈是问题的规模,提出从减少搜索计算顶点数量入手,对经典算法进行改进。详细分析了算法的设计思想并给出了设计步骤,并通过在ArcGis平台进行二次开发验证了算法的正确性和性能。     

改进的Dijkstra算法在GIS路径规划中的应用

最短路径算法是计算机科学与地理信息科学等领域研究的热点。文章讨论了一种改进的Dijkstra算法,利用本算法根据用户给出的起始结点、必经点序列和目标结点在GIS的交通层网络图基础上进行路径规划,生成满足一定约束条件的最短路径。实际应用分析表明,改进的Dijkstra算法在提高网络系统空间分析效率方面是可行的。     

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。     

GIS最短路径分析中Dijkstra算法的优化

最短路径分析是GIS地理网络分析功能中的一个关键问题。Dijkstra算法是计算最短路径的经典算法，在对该算法分析的基础上，提出了基于面向对象的改进算法，大大降低了内存消耗，搜索效率明显提高。讨论了地理网络的数据存储结构和最短路径算法的具体实现，并通过实例验证表明，该算法是有效可行的。     

基于Dijkstra算法的一种最短路径优化算法

详细介绍了经典的Dijkstra算法，举例说明了该算法的实现方法以及该算法的缺点：即需要网络结点数平方级的内存；同时详细说明了一种基于Dijkstra算法的优化算法——邻接结点算法，该算法充分利用了网络拓扑信息中的弧段的连接关系，避免了使用含有大量无穷值的关联矩阵，使之更适合带有拐向限制设置的最短路径算法和大量结点的实际数据。实践证明。该算法可以节约大量的内存，对于结点数比较大的网络，或带有大量拐向限制设置的网络，具有较好的适用性。     

GIS中一种改进的Dijsktra算法及其实现

针对传统Dijsktra算法运算需耗费大量的内存空间和运算时间,难以满足GIS这种大数据量的路径选择要求,提出一种改进的Dijsktra算法.该算法采用利于实现的结点-关联弧段优化存储结构,从传统算法的临时结点中,将大量与永久结点不直接连通的点划分为未标记结点,很大程度上减少了临时结点的数量,提高了算法的搜索效率,同时,运算时通过拓扑索引和临时文件缓冲,大大节省了内存空间,使得算法的空间复杂度为O(n).试验和实际应用结果证明了算法的有效性.     

改进的RHT算法在弹簧卡箍检测中的应用

针对弹簧卡箍零件缺陷检测的人工离线检测方法的一些缺陷,提出一种改进的随机Hough变换的智能检测方法。该方法以弹簧卡箍的几何特征作为分析对象,对RHT的随机采样作了3方面的改进,有效地减少了无效采样与无效累积。实验分析显示,改进的RHT用于弹簧卡箍的检测时,尺寸误差都在1个像素之内,并且检测时间只有改进前的RHT算法检测时间的27.05%,最少的只有4.62%。实验结果表明,改进的RHT算法能够更加准确快速地检测出弹簧卡箍的尺寸。     

一种改进的小生境遗传算法在多目标优化中的应用

引入个体迁徙和捕猎行为的模拟,改进小生境遗传算法的思想,以加快Pareto最优解的收敛速度和保证解的多样性,使得改进的算法更适合于多目标优化求解.计算实例表明,与SPEA算法相比,所提出的算法更优越.     

改进的蚁群算法在图像边缘检测中的应用研究

针对传统的蚁群边缘检测算法耗时长的问题,提出基于邻域中节点梯度计算启发式信息值的方法。该方法能够更快更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动,减少耗时。同时,还引入模糊C均值算法,用以确定蚁群算法中信息素阈值,使其更加准确合理,更精确地判断边缘节点。实验表明,该改进算法能够减少耗时,有效地抑制噪声,并能更加有效、精确地检测出图像的边缘。     

一种改进的PSO算法在网格入侵检测系统中的研究

网格具有独特的动态性、虚拟性、分布性、资源共享性等特点,传统的入侵检测系统很难有效解决现有的网格安全问题.利用带有超级结点对等网络结构的特点,设计出一种面向网格的入侵检测系统,并提出一种带变异算子的无速度矢量粒子群算法,同时将该算法应用到网格入侵检测系统中,实验证明该算法具有较好的检测效率.     

改进遗传算法在移动机器人全局路径规划中的应用

针对应用遗传算法进行移动机器人全局路径规划时遇到的早熟收敛和收敛速度慢等问题,提出一种基于定长二进制路径编码方式的改进遗传算法。研究此编码方式下的改进遗传操作,采用比例阈值自适应((N+K,N)+N)双种群进化策略,有效提高了算法收敛速度和全局寻优能力。仿真实验表明了该算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的网络计划工期--费用优化

本文提出了一种改进粒子群优化算法。在进化中增加了个体间的协作机制,这种改进后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。最后将该方法用于PERT网络工期一费用模型求解,数字仿真表明了算法的有效性。     

CoSaMP改进算法在信道估计中的应用

压缩采样匹配追踪CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit)算法作为压缩感知中信道估计比较具有代表性的算法之一,一直无法解决如何获取信道的稀疏度问题。为了解决该问题,提出一种利用峰值信噪比PSNR同迭代次数之间的关系而构造的一种改进算法。该算法可以自适应确定迭代次数,从而有效地提高CoSaMP算法的效率,增加了CoSaMP算法在实际信道估计中的可行性。     

改进的LLE算法在图像分类中的应用

局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)可以有效地对图像的高维特征进行降维。针对处理样本分布不均匀及近邻因子选择时会出现的问题,在对高维数据降维时,近邻点的选择采用计算测地线距离而非传统的局部欧式距离,且近邻点的个数选择进行预先优化以达到更好的降维效果。实验表明,改进后的LLE算法具有更好的分类精确度,在图像分类过程中比单纯的LLE算法具有更好的分类性能。     

基于MIPS的嵌入式数据库SQLITE的移植及应用

介绍了嵌入式数据库的特点和常用的两种嵌入式数据库的对比。然后重点介绍了基于MIPS(Microprocessor without In-terlocked Piped Stages)处理器的嵌入式数据库SQLite的移植方法以及SQLite加密算法的实现。