基于四叉堆优先级队列及逆邻接表的改进型Dijkstra算法

在深入分析传统Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的基础上,提出了利用基于ｋ叉堆的优先级队列对算法进行改进的思想,并对３种可合并替进行了比较,从理论上证明了四叉堆在ｋ叉堆中的最优性,设计了基于四叉堆优先级队列及逆领接表,顾及路段方向阻抗的改进型Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短径算法,将Ｄｉｊｓｔｒａ算法复杂度降为Ｏ（ｎｌｏｇｎ）。     

基于配对堆改进的Dijkstra算法

在GIS网络分析系统中,Dijkstra算法是求解最短路径的经典算法。为了进一步提高求解最短路径的效率和节省系统的内存空间,提出了使用一种新式的数据结构——配对堆,以便通过实现可降级的优先队列来改进Dijkstra算法,然后通过研究配对堆的基本操作,给出了使用配对堆结构实现Dijkstra算法的方法和流程,并分析了其算法复杂度。该算法在VegaGIS系统中实现,取得到了较好的效果。     

一种基于双端队列的交通网络最短路径Pallottino优化算法

最短路径算法是计算机科学与地理信息科学领域的研究热点，而标号算法则是最短路径算法中的重要一族。长期以来，对于最短路径的算法实现，绝大多数都是围绕以Dijkstra算法为核心的标号设定算法来展开，而对标号改正算法的研究与应用却非常少见。为了对交通网络最短路径进行更有效、更快速的计算，通过对标号改正算法思想的深入分析，针对其中最具代表性的Pallottino算法，从存储结构和运行结构两方面进行了算法的优化改进，同时分析了该算法的时间复杂度和空间复杂度，并利用实际的大规模城市交通网络进行了效率测试。结果显示，与目前公认最优的标号设定算法中基于逼近桶结构的Dijkstra算法相比，该改进的标号改正Pallottino算法具有更好的适用性和更高的运行效率，因此在交通网络最短路径分析应用中具有很高的应用价值。     

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.     

基于Dijkstra算法的网络存储结构研究

最短路径分析是GIS最基本的网络分析功能,迪特斯特拉（Dijkstra）算法是目前公认的较好的最短路径算法。文中从节约存储空间、提高运算速度出发,在该算法的基础上,采用点一弧联合结构表达模型．采用c＋＋中的Vector存储道路数据,实现最短路径的自动判断与提取,并给出算法的实现方法。     

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。     

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。     

一种基于改进堆优化Dijkstra算法的最小费用最大流算法

通过最短路径算法在残存网络中搜索汇点的最小费用路径是流网络中求解最小费用最大流的主要方式,而Dijkstra算法是最高效的最短路径算法之一。本文通过证明残存网络中不存在负循环,采用改进的堆优化Dijkstra算法在残存网络中搜索最小费用路径以提升算法的效率。实验结果表明,与经典的基于最短路径快速算法的最小费用最大流算法和基于Bellman-Ford算法的最小费用最大流算法对比,本文提出的改进算法具有更高的时间效率。     

改进的Dijkstra最短路径算法及其应用研究

求最短路径是一个应用很广泛的问题。求最短路径的算法有很多,公认较好的算法是Dijkstra标号法。但实验结果表明,Dijkstra标号法有需要改进的地方:①其退出机制对不联通的有向图是无效的,会陷入死循环;②没有涉及最短路径上顶点的邻接点(特指前面的相邻点)问题;③没有涉及多个顶点同时获得p标号的问题。针对上述问题,对标号法进行了改进。算法实验表明,改进的标号法能够有效解决上述问题。在上述工作的基础上,开发了"北京市道路最优路线选择系统",以提供起点和终点之间的最优路线,帮助用户选择出行路线,使市民能够避过交通最拥堵的路段,节约出行时间。     

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。     

基于链表的Dijkstra算法优化研究

迪杰斯特拉算法是图论中计算最短路径的经典算法,但在实际使用中该算法耗费大量的计算时间和存储空间。通过对传统迪杰斯特拉算法的深入分析,在计算时间和存储空间上对该算法提出了一种新的优化方案,并给出了优化后的详细算法。改进算法从消除冗余计算和冗余存储入手,采用链表数组作为存储结构。经算法复杂度分析,优化后的迪杰斯特拉算法在求解最短路径问题时在时间和空间复杂度上都有明显的提高。该优化算法操作性强,具有一定的实用价值。     

基于Dijkstra策略的多QoS路由算法Fallback+

Fallback(FB)算法是满足多QoS路径选择的基本算法,文章对FB算法进行了进一步扩充,提出了路径选择的Fallback算法,它不仅满足多QoS。有效地利用了网络通信资源,而且有高的功效。     

基于多级队列算法的ITS资源调度策略

资源调度是公交智能交通系统(ITS)建设中亟待解决的一类重要问题。文章抽象了公交资源调度问题的一般特征和要求，以多级队列算法为基础并将其加以改进，给出了一种适用于ITS的资源调度策略，并成功地应用于北京市公交抢修调度系统中。还对该策略应用中的具体的资源子集划分、多级队列建立、优先级动态调整机制及自动分配等关键技术进行了阐述。     

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。     

Dijkstra最短路径算法的优化及其实现

最短路径分析在地理信息系统、计算机网络路由等方面发挥了重要的作用,对其进行优化很有必要。本文分析了传统的最短路径算法（即Dijkstra算法）的优化途径及现有的优化算法,然后在Dijkstra算法的基础上,采用配对堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,经理论分析与实验测试结果对比,可以大大提高该算法的效率和性能。