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。     

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。     

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。     

Dijkstra算法的一种高效率实现

Dijkstm提出单源点最短路径算法即计算一个节点到其他所有节点的最短路径.算法结构过于复杂且效率较低.采用最小堆对Dijkstra最短路径算法进行优化,优化后的算法比起经典算法在时间复杂度和空间复杂度上都有明显的提高.     

基于Dijkstra算法的网络最短路径分析

最短路径分析是网络分析最基本的功能之一。Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法。文章通过对Dijkstra算法运行速度分析，在该算法的基础上采用二叉树结构来改进Dijkstra算法，在一定程度上优化了最短路径的计算过程，并提高了算法的分析效率，实际数据测试也表明了该算法的可行性。     

对Dijkstra算法的优化策略研究

Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,但实际工程中涉及到的许多限制条件要求人们必须对该算法进行改进和优化。文中在对经典的Dijkstra算法思想进行分析的基础上,论述了Dijkstra算法的一种改进算法———A*算法,并对它们之间的联系进行了剖析。在总结了一个实际工程项目开发的基础上,提出了一种基于Dijkstra算法上的针对铁路中两站点最优路径算法。文中提出的算法通过提取出铁路中的关键站点组成一个新图,之后将起点和终点插入到新图中,经过最多四次的排列组合后选出一个最短路径;该优化方法能将Dijkstra算法的时间复杂度o(n2)中的n降到一个很小的值。实践证明该方法在实际工程中完全可行且已取得了令人满意的效果。     

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。     

对Dijkstra算法的优化策略研究

Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础，但实际工程中涉及到的许多限制条件要求人们必须对该算法进行改进和优化。文中在对经典的Dijkstra算法思想进行分析的基础上，论述了Dijkstra算法的一种改进算法——A＊算法，并对它们之间的联系进行了剖析。在总结了一个实际工程项目开发的基础上，提出了一种基于Dijkstra算法上的针对铁路中两站点最优路径算法。文中提出的算法通过提取出铁路中的关键站点组成一个新图，之后将起点和终点插入到新图中，经过最多四次的排列组合后选出一个最短路径；该优化方法能将Dijkstra算法的时间复杂度o（n^2）中的n降到一个很小的值。实践证明该方法在实际工程中完全可行且已取得了令人满意的效果。     

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时变权值网络最短路径算法研究

最短路径分析是GIS网络分析的基础。传统的最短路径算法中,比较经典的算法是Dijkstra算法。由于地理信息系统中的数据具有不确定性、数据量庞大等特点,因此采用传统的Dijkstra算法进行最短路径分析就不适应。为此本文分析了传统网络中的最短路径算法-Dijkstra算法在时变权值网络结构中的局限性,给出了一种适应于时变权值网络的最短路径算法,并且利用改进的邻接表作为存储结构对算法进行了优化。     

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。     

混合蚁群算法的实况路网低碳冷链路径优化

针对市区内交通车速变化频繁、备选路径多的特点,传统算法选择路径时计算量大导致无法有效收敛,提出一种蚁群与Dijkstra混合算法进行求解。首先利用高德地图API获取市区主要交通道路及其在不同时刻的车速,并运用BP神经网络对车速进行预测。在此基础上,综合考虑固定成本、时间变动成本、路程变动成本、时间窗惩罚成本及碳成本,以总成本最低为目标函数,利用贪心规则的Dijkstra算法搜索路径,通过不断调整蚁群算法留下的信息素来调整道路运输成本,建立修正成本地图,在路况发生变动时通过调用地图提高二次搜索速度,并使用Python编程进行验证。实例证明,混合算法结合了蚁群算法正反馈的特性以及Dijkstra算法全局搜索能力强的特点,缩短了应对路况变化所需的时间,并能有效根据当前交通实况规划出合理路径。     

基于增强型Dijkstra算法的无信号灯交叉路口智能车辆调度研究

针对车辆在通过无信号灯交叉路口时存在等待时间长、通行效率低等问题,提出了一种基于增强型Dijkstra算法的优化调度方案。以智能车辆为研究对象,在将交叉路口网格化的基础上,综合考虑车辆在每个网格中的方向权值、安全权值和优先级权值,制定了动态网格权值赋值原则,进而搜索通行时间最短的路径。相比Dijkstra算法,提出的增强型Dijkstra算法实现了智能车辆在动态网格权值下最短路径的全局搜索,可以根据实际车辆环境灵活调整每个车辆的行驶轨迹。仿真结果表明,增强型Dijkstra算法不仅能够保持较低的冲突次数,还能有效减少车辆总通行时间。在100 m×100 m的双向六车道的交叉路口环境下,车辆平均停车延误减少1.5 s,冲突率下降13%。     

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。     

具有交通规则约束的改进Dijkstra算法

传统Dijkstra算法在路径规划时无法适用于具有交通规则约束的交通网络。为解决该问题,在以往的路网模型和算法的基础上,提出一种具有交通规则约束的改进Dijkstra算法。算法对节点新增"待选择状态"和"可再更新状态",用以解决节点具有交通规则约束的问题;同时引入祖父节点,从而生成交通网络中各节点的三元组信息,以此作为回溯依据,可以得到从初始节点到目的节点的最短路径。该算法不仅适用于具有交通规则约束的交通网络,且具有较低的复杂度。通过理论分析证明了算法的正确性,并以长春市朝阳区的实际交通网络和随机添加的交通规则约束为数据进行了实验测试,验证了算法的有效性。     

求解震后最优路径的改进Dijkstra算法

Dijkstra算法在求解震后交通网络的最优路径时没有考虑抢修时间。为此,提出一种改进的Dijkstra算法。考虑抢修时间的影响因素,在抢修时间没到时,对应边不连通,此时到达该边的一个顶点,若想通过该边,则必须等待直到该边连通为止,采用数学归纳法证明改进算法所求的路径即最短路径。实验结果表明,与Dijkstra算法相比,该算法求解最优路径耗时更少。     

Performance analysis of the AntNet algorithm

A number of routing algorithms based on the ant-colony metaphor have been proposed for communication networks. However, there has been little work on the performance analysis of ant-routing algorithms. In this paper, we compare the performance of AntNet, an ant-routing algorithm, with Dijkstra’s shortest path algorithm. Our simulations show that the performance of AntNet is comparable to Dijkstra’s shortest path algorithm. Moreover, under varying traffic loads, AntNet adapts to the changing traffic and performs better than shortest path routing.     

面向行车诱导的最优路径算法研究

路径诱导系统是交通信息系统的重要组成部分,其综合应用车载定位系统、数据库技术、信息处理技术、现代通讯技术以及网络通信技术等先进技术来获取丰富的交通信息并通过对信息的整合,以达到诱导驾驶员行为,为驾驶员提供最优行驶路径的目的。在路径诱导系统中,最优路径问题是其研究的核心和关键。本文在研究传统的Dijkstra算法的基础上引入一种新的最优路径搜索思想即直线优化法对其进行改进。直线法优化Dijkstra算法在搜索过程中一直趋向于目标节点,能够减少算法中遍历的节点个数,从而提高搜索速度。最后,对传统Dijkstra算法和直线法优化Dijkstra算法进行了对比仿真分析。仿真表明,改进的算法既优化了最优路径搜索的过程,又大大地缩短了其运行时间。     

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。     

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。