城市交通系统最优路径算法研究

针对目前交通拥挤现象提出了城市交通诱导系统,最短路径寻求是其主要问题之一。通过对最短路径实现算法的分析和研究,本文对传统的Dijk—stra算法和启发式搜索算法As算法进行了详细的探讨。基于GIS特性对最短路径算法进行优化,改进了Dijkstra算法。     

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.     

GIS中最短路径的算法研究与仿真

最短路径是GIS应用中的主要问题之一。通过对GIS中最短路径理论和实现算法的分析和研究 ,该文对传统的Dijk stra算法和启发式搜索算法A 算法进行了详细的探讨 ,并说明了各自的特点及适用条件。在对一些最短路径算法测试结果总结的基础上 ,根据GIS中网络计算的实际情况 ,对搜索算法的数据结构和存储方式进行了优化。最后 ,利用MapObjects组件对国家基础地理信息系统 (NFGIS)中的公路数据文件进行了仿真分析 ,得出一些有益的结论。     

GIS领域最短路径搜索问题的一种高效实现

目前在 GIS领域 ,对最短路径搜索问题的研究和应用较多 ,其中最短路径搜索算法的效率问题是普遍关注和在实际应用中迫切需要解决的问题 .通过对基于 Dijkstra最短路径搜索算法的优化途径的分析 ,从算法本身和数据存储结构两个方面同时对此问题的解决方案进行了优化 ,提出了直线优化 Dijkstra算法 ,并进行了必要的证明和适用条件论述 .此方案应用到“全国主要城市间公路信息查询”系统中 ,取得了较为满意的效果 ,同时也给出了相关的测试数据     

一种新的Kth最短路径搜索算法

借助于“背离”路径的概念,论文在2nd最短路径搜索算法的基础上提出了一种新的Kth最短路径搜索算法,并将其应用至实际环境中。通过K-1次2nd最短路径搜索算法的迭代,该算法可以求出网络中任意两个给定节点之间的Kth最短路径,2nd最短路径搜索算法在计算上具有简单性,因而也同样具有简洁、快速的特点。     

基于背离路径的Kth最短路径实用搜索算法

基于背离路径的概念,设计Kth最短路径实用搜索算法.通过对第K-1最短路径求背离路径,求得第K最短路径.算法时间复杂度限制在O(e×n2),其中e为图的总边数,n为图的顶点数.在实时应用中,文中的算法有很好的应用前景.该算法已经成功应用到一个传输网络规划系统的动态RWA问题中.     

K则最短路径算法效率与精度评估

精度和效率是决定最短路径算法实用价值的重要依据。对于K则最短路径问题,各种理论严密算法和有损算法的实用性分析是目前研究的薄弱环节。理论严密算法的实际运行效率比较及其有损算法的精度损耗与效率提高幅度的定量化一直未得到深入研究。针对这一问题,在对K则最短路径算法进行系统分类的基础上,分析了各种经典的理论严密算法和精度有损算法的特征与时间复杂度,结合实际城市路网数据对各种K则最短路径算法的运行效率和精度进行了测试和比较。结果显示,与有损算法相比,理论严密的K则最短路径算法普遍缺乏实用性,只有多重标号算法适合于某些要求精度无损的应用;而一些有损K则最短路径算法以较小的精度损失换取了较大幅度的效率提高,尤以双向搜索算法最具应用推广价值。     

两种GPU上改进的最短路径算法

针对图论中的最短路径问题,提出了两种在GPU上改进的最短路径搜索算法,即针对单源最短路径问题的基于迭代方式且采用原子锁优化的Advanced_Atomics_SSSP算法以及针对所有顶点间最短路径问题的采用二叉堆优化的Heap_APSP算法。将两种算法应用到美国公路网图和节点的度均为6的普通图中,通过对算法的测试表明,Advanced_Atomics_SSSP算法的性能依赖于节点的度数,当节点的度数大于6时加速效果明显,当节点度数为1～3时加速效果不明显;而Heap_APSP可以达到46～56倍的加速比,且加速性能不受节点度的影响。     

基于交通网络最短路径搜索的改进算法

对全源最短路径搜索算法进行了深入的研究分析,并结合国内城市道路交通的实际情况,提出了基于边序列最短路径搜索算法的一种改进算法——EBSP*算法。该算法在平均时间复杂度上比传统的Floyd最短路径搜索算法有较大的提高。     

一种基于GIS最短路径搜索的A*改进算法

目前在GIS领域,最短路问题是研究和应用的重点,其中最短路径搜索算法的效率问题是普遍关注和在实际应用中迫切需要解决的问题.本文分析目前几种流行的最短路径算法并指出它们的优缺点,提出了一种利用蚁群算法和遗传算法进行改进的A^＊算法,并对其进行了必要的推导.。实验证明,改进的A^＊算法在VC＋＋6.0和MapX控件环境下具有较好的可行性和适用性。