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。     

一种改进的分层路网的路径规划算法应用

为了提高路径规划效率,提出一种改进的分层路网的路径规划算法。首先,城市路网进行分层处理,以经典A*算法为核心,在高层路网上使用改进机制,评估函数做相应调整,然后,对其权值设置上下限阈值,提高算法的搜索精度及搜索效率。实验结果表明,规划的路径并非Dijkstra算法的最短,但是改进的算法使快速路段所占比例达90%以上,实际运行最优。     

数字化交通地图中最短路径算法的改进

本文对数字化交通地图中最短路径算法设计进行了研究和探讨，在传统的Dijkstra算法的基础上提出了一些合理的改进方案，并将改进后的A^＊算法和邻接表结构与原有Dijkstra算法及传统的数据存储结构进行了比较。在A^＊算法中，任意两点之间最短路径的搜索具备一定的方向性，即搜索的结点数明显地少于Dijkstra算法的搜索结点数，系统响应速度明显快于采用原始Dijkstra算法的响应速度，A^＊算法的效率明显提高。     

改进A*算法的移动机器人最短路径规划

针对复杂室内环境下移动机器人路径规划存在实时性差的问题,通过对Dijkstra算法、传统A^*算法以及一些改进的A^*算法的分析比较,提出了对A^*算法的进一步改进的思路。首先对当前节点及其父节点的估计路径代价进行指数衰减的方式加权,使得A^*算法在离目标点较远时能够很快地向目标点靠近,在距目标点较近时能够局部细致搜索保证目标点附近障碍物较多时目标可达;然后对生成的路径进行五次多项式平滑处理,使得路径进一步缩短且便于机器人控制。仿真结果表明,改进算法较传统A^*算法时间减少93.8%,路径长度缩短17.6%、无90°转折点,使得机器人可以连续不停顿地跟踪所规划路径到达目标。在不同的场景下,对所提算法进行验证,结果表明所提算法能够适应不同的环境且有很好的实时性。     

嵌入式环境中分层路径规划算法的改进

针对分层路径规划算法对上下层道路的对应关系存储耗费大量存储空间的问题,提出一种适合嵌入式环境的改进分层算法。通过在各个层次内部引入道路等级信息提高计算速度,在运算过程中动态切换搜索层次和等级达到减少分层数和数据量的目的。对比实验表明,改进算法在扩展节点数和路径规划时间方面均优于其他3种算法,且能满足嵌入式环境中高效路径规划的需求。     

公路交通中车辆路径A＊算法优化的研究

公路交通管理中,最短路径是进行车辆路径优化的基础.论文在简单分析了一些经典的最短路径算法和这些最短路径算法单独应用于车辆路径优化存在的局限性的基础上,提出了一种改进A＊算法的方法[1～2],并用它来解决城市间道路网中实时最短路径问题,并以实例加以阐述.     

A*算法及其在地理信息系统中的应用

最短路径问题是地理信息系统的关键问题，A＊算法是解决有附加条件的最短路问题的有效算法。本文在详细分析A＊算法的基础上，编程实现了A＊算法。最后对A＊算法运行结果进行分析。     

A＊算法改进算法及其应用

路径优化问题是现代生活和工作中的一个重要而复杂的问题,路径优化算法则是解决路径优化问题并推广应用路径优化问题的关键.在回顾Dijkstra算法和A*算法的基础上,提出了A*改进算法,并结合例子对算法求解过程进行说明.最后编程实现了Dijkstra算法、A*算法和A*改进算法,并对运行结果进行比较分析.     

路径规划算法的改进及在车载导航中的应用

路径规划算法是车载导航的核心问题。充分利用启发式搜索具有方向性的启发信息,对A＊算法进行改进,采用双向的A＊算法来避免过多的节点搜索和搜索过界,不能得到正确结果的问题。同时,为了适合嵌入式平台的特殊环境,采用数据分层,搜索过程升层的方法,充分利用内存资源,减少外存I/O的工作量。并且结合上述策略,给出了改进的算法伪代码流程并对改进的A＊算法的进行验证。     

Dijkstra改进算法及其在地理信息系统中的应用

最短路径问题是地理信息系统的关键问题，Dijkstra改进算法是解决有附加条件的最短路问题的有效算法。本文在结合例子分析Dijkstra算法的基础上，编程实现了Dijkstra改进算法。最后对Dijkstra改进算法进行应用与分析。     

基于Dijkstra算法的范围规划问题

Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。该算法能得出最短路径的最优解,在实际选择路径方案中起重要作用。本文是Dijkstra算法在范围规划问题中的应用。     

Dijkstra最短路径算法分析与改进

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,对其进行了优化和改进。其一是对数据存储方式进行了改进,其二是对辅助向量采用堆排序改进。通过优化降低了内存消耗,搜索效率明显提高。     

A~*算法的改进及其在AGV路径规划中的应用

A~*算法是一种启发式搜索算法,被广泛应用于路径规划中。其中,启发函数的设计尤其重要。针对物流工厂中自主移动机器人AGV运行路径的特点,提出一种A~*算法中启发函数的设计方法,以提高路径搜索效率。首先,进行环境地图建模,使用拓扑建模法,将AGV运行地图转化为图论中的有向图,并以邻接表的形式存储有向图中节点信息和边信息;然后,研究不同启发函数的选择对A~*算法执行效率的影响;最后,对A~*算法进行改进,结合实际工厂中AGV路径特点,研究加权曼哈顿距离中权值的选择对算法执行效率的影响,并选取经验值进行试验。试验结果表明,与采用曼哈顿距离作为启发函数的A~*算法相比,采用改进的A~*算法平均路径规划效率提高了11.6%。改进A~*算法在AGV路径规划中可以有效提高路径搜索的效率,作为一种适用于工厂环境的AGV的路径规划算法,对A~*算法启发函数的设计有一定的参考价值。     

最短路径算法在公交网络中的应用

在纷繁复杂的城市公交网中,如果想寻找到一条从当前某个站点到达另一个目的站点的最短路径,应该怎样实现呢?针对这个问题,采用数据结构中最短路径的思想进行了思考和研究,并采用Dijkstra算法来实现搜寻计算操作和过程。     

Dijkstra算法在最短旅游路径中的应用

将Dijkstra算法应用于最短旅游路径的计算中,使其在最短的时间内计算出最短旅游路径,以提高相关旅游网站的效率。     

基于Dijkstra算法在物流配送中的应用

本文研究了我国电子商务环境下物流配送存在的问题,提出了改进对策.关于物流路径的选择有很多方法,本文将Dijkstra算法引入到物流配送,达到了费用最小的目的,提高了工作效率,因此该方法合理有效.     

GIS领域最短路径的算法研究

最短路径是GIS应用中的主要问题之一。该文简单介绍了GIS的基本概念．对传统的Dijkstra算法和启发式搜索算法A^＊算法进行了详细的探讨,并且说明了各自的特点。     

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。     

基于路径依赖的最短路径算法的改进与实现

在GIS(地理信息系统)领域,对最短路径搜索问题的研究和应用比较多。论文针对GIS领域中通信系统的专线路由选择对节点的数目有严格要求的特点,对Dijkstra算法从路径依赖方面提出了解决方案,主要是从路径长度对最短路径的影响方面进行研究和探索,提出了在弧的权值中加入路径惩罚因子的观点并加以实现。同时对改进算法进行了实验仿真,取得了较为满意的效果。     

基于遗传算法的分层路径寻优算法

遗传算法能很好的解决许多的优化问题,但如果将它们直接引入到路径规划中,则由于存在大量的道路结点,使得算法收敛速度慢且编码困难.为了减小遗传算法的搜索空间,同时使路径的选择更加合理,提出了基于遗传算法的分层算法.该算法利用道路网络中路径的等级特性,对路网进行分层,实现分级搜索,实验结果表明其有效性.