扇形优化Dijkstra算法

Dijkstra算法无数次遍历所有的临时标记结点，无疑成为该算法的一个瓶颈。在分析Dijkstra算法的基础上，结合平面网络的特点，从限制搜索范围和限定搜索方向两方面着手，在扇形区域内寻找最短路径，从而完成对Dijkstra算法的优化。优化算法基于有损算法，抛弃寻找最短路径时概率较小的顶点，直接寻求在方向和位置上趋向终点的顶点。它根据用户给出的起始顶点与目标顶点以及搜索的扇形角度查找最短路径。因此，在优化算法中，频繁遍历的顶点数量大幅度减少，提高了算法的速度和运行效率。     

矿井应急救援中最佳避灾路线的Dijkstra算法的改进实现

文章介绍了矿井灾害应急救援的情况和最佳避灾路线的确定方法。在分析Dijkstra算法的基础上,根据矿井巷道平面网络的特点,从限制搜索范围和搜索方向着手在扇形区域内寻找最短路径,完成了对矿井应急救援中最佳避灾路线的Dijkstra算法的优化。该优化算法可根据用户给出的源点与目的点以及搜索的扇形角度查找最短路径,频繁遍历的顶点数量为经典算法的2a/360,大大提高了搜索速度和运行效率。     

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。     

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。     

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。     

距离寻优中Dijkstra算法的优化

Dijkstra算法在求解两指定顶点间最短距离时,对两顶点之间最短路径以外的大量顶点进行了计算,而影响了算法的速度。在对Dijkstra算法分析的基础上,结合网络模型的特点,对Dijkstra算法进行了优化。优化算法基于两点之间直线最短的思想,改变了对顶点处理顺序的规则。在算法流程中只对最短路径上及其附近的顶点做了处理。而与最短路径相距较远的顶点基本不涉及。因此,在优化处中计算的顶点数量大幅减少,提高了算法的速度,给出了优化算法的正确性证明,对优化算法的实用性和效率加以讨论,优化算法在实际中已经得到应用。     

GIS中最短路径算法的研究以及在VB中的代码

本文针对GIS中网络拓扑图的一般特点和对网络分析实时性的要求,主要以Dijkstra最短路径算法为理论基础,改进原有最短路径算法中对最小权值的顶点的搜索策略,提出一种实用的Dijkstra最短路径算法的实现方法,并在VB环境下用代码实现。     

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.     

最短路径Dijkstra算法改进

本文提出改进型最短路径Dijkstra算法,以凸边形障碍物的顶点为网络节点,最短路径为代价函数,寻找一条连接起始点与终点之避障路径。通过顺时钟方向搜寻与逆时钟针方向搜寻两种模式,可大幅减小所有节点代价函数的评估时间。     

双向Dijkstra算法及中间链表加速方法

该文提出了双向Dijkstra算法及中间链表加速方法。应用双向Dijkstra算法经中间链表加速后在近5000个顶点的华盛顿地图上寻找两个指定顶点之间的最短路径，在主频633MHz的计算机上最长用时不超过31．1毫秒。双向Dijkstra算法的效率比传统Dijkstra算法平均提高40％以上，而且图的顶点越多，效果越明显。     

引入必经点约束的路径规划算法研究

针对传统A*算法存在搜索范围广、运行效率低的问题,提出了一种引入必经点约束的路径规划算法。该算法结合障碍物分布特点,通过寻找最短路径必经点,实现对A*搜索方向的约束,再对最短路径段进行拼接得到最短路径。最后,在100×100网格地图中进行对比实验,结果表明,引入必经点约束的改进算法比传统A*算法的结点访问量大幅降低,运行效率得到显著提高。     

基于半边数据结构的最短路径算法及其实现

在分析传统最短路径算法数据结构的基础上,提出并实现了一种以半边数据结构存储网络拓扑数据的最短路径算法。该算法充分利用半边数据结构存储格式紧凑、操作直观高效等方面的优点,采用较传统方法不同的路径检索方式,实现了快速计算网络中任一结点到其他所有结点的最短路径。实验表明,基于半边数据结构的最短路径算法可以大幅度提高网络中最短路径的计算效率,其性能在网络结点显著增多时愈加明显。     

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.

     

过必经点集且具有额外硬约束的最短路径算法

求解过必经点集的最短路径问题已有多种算法,但其应用到在具有额外硬约束限定条件的场景时存在不足。针对此类问题,提出一种基于深度优先搜索发展的随机搜索算法,由使用者依据现场情况给出数学描述,建模抽象为无向带权图表示;依据路径规划要求定义相关变量,包括路径规划的起点、终点、必经点集以及额外硬约束条件,图信息和节点信息以邻接矩阵的形式保存;搜索过程中对路径的可行性加入额外硬约束条件进行实时判定,最终获得最短路径解。实验仿真和实测结果表明,该算法能有效规避额外硬约束条件下的中间路径,生成合理的最短路径,改善相关问题的可求解性。     

改进的基于元胞自动机扩展模型的图的最短路径算法

在基于元胞自动机单源点到单节点图的最短路算法的基础之上,通过改进控制演化的终止条件和记录演化过程中的路径信息,提出了单源点到多节点的元胞自动机扩展模型求解图的最短路算法模型，将该算法应用于城市道路交通网的实证研究之中,可以得到路段上任意两端点之间的最短路径及路权。     

切换到高一层路网最近四个点的最短路算法

针对基于大规模图的最短路问题求解速度慢的问题,提出了一个基于路网等级的求最短路的快速近似算法。该算法首先求出高一层路网到起点的4个最近点和到终点的4个最近点及最短路径,由高一层路网形成的子图T再加上这8个最短路径形成图T',在T'上求起点到终点的最短路。这种设计使得该算法适合在超大规模图上求解,理论上也证明了精度可控,同时预处理数据也是可行的,从而使两点间最短路的求解速度大大提高。在纽约公路网上的测试结果说明了该算法的有效性和合理性。     

一种基于动态跳数距离的有洞无线传感器网络定位方法

在无线传感器网络中,与距离无关的定位技术一直是一项挑战性的工作。尤其是在有洞的各向异性网络中,多}L节点之间的距离估算更是一个难点。针对有洞的无线传感器网络,提出一种新的距离无关定位方法,该方法可以较好地估算未知节点到参考节点之间的距离。其主要思想是,先佑算各信标节点对之间的平均单跳距离,然后选择平均单跳距离较大并且最短路径通过未知节点的信标节点对作为参考节点来估算未知节点的位置。新算法能够较好地滤除距离估算误差较大的信标节点作为参考节点。实验表明,新算法比以前的算法定位更准确。     

基于蚁群算法的最短路径问题的研究和应用

求解交通路网中两点间的最短路径是智能交通系统中一个重要的功能,为了更为准确快速的找到最优解,本文尝试采用带有方向引导信息的蚁群算法来实现此功能。实验结果表明,该方法能较为准确的找到交通路网中两点间最短路径的最优解,搜索效率高、搜索最优解的能力强,对于智能交通系统中最短路径搜索的功能实现问题有一定的参考价值和实际意义。     

数据传输时延和跳数受限的Sink节点移动路径选择算法

考虑实际无线传感网系统中数据传输时延和跳数受限情况,且为降低算法的时间复杂度,提出一种移动无线传感网的Sink节点移动路径选择算法（MPSA）。在MPSA算法中,Sink节点采用分布式最短路径树算法收集k+1跳通信范围内传感节点的相关信息和感知数据,采用虚拟力理论计算边界、障碍物和空洞区域的虚拟斥力、第k+1跳未覆盖传感节点的虚拟引力和所有虚拟力的合力,根据停留次数、合力大小和方向等信息计算当前网格中心的停留时间和下一个停留网格中心。仿真结果表明：MPSA算法根据传感节点的位置、剩余能量等信息,寻找到一条较优的移动路径,从而提高Sink节点的数据收集量和节点覆盖率,降低传感节点的感知数据丢弃量。总之,在数据传输时延和跳数受限下,MPSA算法比RAND算法、GMRE算法和EASR算法更优。