复杂网络环境下一种面向对象的最优路径算法研究

为了更好地描述现实世界中复杂的网络环境,采用面向对象的方法设计了跨图层的道路网络结构。文中从节约存储空问、提高运算速度出发,在Dijkstra算法基础上,对其进行改进,给出了算法面向对象的实现方法。最后将此面向对象实现的算法应用于上海市区道路图来寻找两点问的最优路径,结果证明算法有效可行。     

最短路径问题的一种高效实现

本文通过时Dijkstra最短路径搜索算法的分析,从数据存储结构方面对此问题进行了探讨,并提出了一种数据文件结构,实验证明该实现具有较高的效率.     

一种求解最优路径的新型混合PSO算法研究

粒子群算法是新型智能优化算法且已被应用于诸多领域,但在求解最优路径时显现出易陷入局部最优的缺点。为此根据地理坐标数据通过数学公式推导得到PSO算法所需的初始化数据,在算法寻优过程中将自平衡策略和变异思想结合协助粒子群迭代与更新,提出一种求解最优路径的新型混合PSO算法。该算法引入了适合此问题的自平衡变异策略来提高算法求解精度,使得算法摆脱局部最优。实验以Visual Studio2005中C++编程实现仿真,结果表明此算法不但能有效求解最优路径问题,而且比离散PSO算法、自平衡PSO算法的解更优,从而性能得到改善。     

GIS中使用改进的Dijkstra算法实现最短路径的计算

地理信息系统中的空间网络分析有最短路径分析、资源分配分析、等时性分析等等,而最短路径分析是其中关键的环节,因而对其算法进行优化很有必要,为此在传统的最短路径算法,即Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的基础上,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了该算法的分析效率。讨论了地理网络数据的组织结构和最短路径的具体实现过程,并引入了相关概念,并引入了相关概念,通过具体案例分析表明,改进算法在提高网络系统空间分析效率方面是可行的。     

一种移动机器人全局最优路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,首先提出一种基于线性操作的遍历式算法,该算法通过场扫描方式生成步长转换矩阵(STM,Step Transform Matrix),并在步长转换矩阵中搜索考虑方向一致的最短路径,从而可以得到避免不必要路径转折的全局最短路径.其次提出了一种评价标准来区分路径优劣.最后通过仿真与圆形波传播算法进行了路径规划对比实验,实验结果表明本文所提算法在所提出的路径评价标准下可以获得比波传播算法更优的路径.     

一种求解两级车辆路径问题的Memetic 算法

两级车辆路径问题是指物资必须先由中心仓库配送至中转站(第1级),再由中转站配送至客户(第2级)的一种车辆路径问题。针对该NP难问题提出一种Memetic算法通过自底向上的方式进行求解。首先利用改进的最优切割算法MDVRP-Split将客户合理分配至中转站;然后采用局部搜索解决第1级问题,交叉产生的精英个体通过局部搜索改进。标准算例的测试结果表明,所提出算法更注重求解质量与求解效率的平衡,性能优于其他现有的两种算法。     

一种求解最优路径的改进遗传算法

在应用遗传算法进行路径规划时,本文针对遗传算法的＂收敛盲目性＂和＂收敛速度慢＂两个难题,结合模拟退火算法对适应度函数进行改进,结合禁忌搜索对变异算子进行改进,并且在进化过程中使用改进的自适应方法调节交叉概率与变异概率。算法的分析和测试表明,本文算法的改进是有效的。     

基于GIS环境的一种混合车辆路径诱导策略

论文首先在GIS环境下按照城市道路交通流特性建立了动态交通路网模型,并以此为基础设计了一种混合道路交通路径诱导策略。该策略包括两种不同的路径诱导模式:全局静态诱导和局部动态诱导。通过车辆路径诱导系统中的短时行程时间预测模块,针对城市道路交通流特性的突然改变加以判断,然后根据判断结果决定在两种诱导模式之间进行有效的切换。基于VC++和MapX控件的仿真试验表明,采用这种混合道路交通路径诱导可以较好满足系统的实时性和最优性要求。     

一种基本路径集求解算法

McCabe提出的基本路径测试法被认为是动态白盒测试方法中严谨而有效的测试方法。如何提高基本路径测试的效率是人们一直在探索的问题。为此,从被测程序的基本结构出发,提出一种基于组合的基本路径求解算法。该算法首先创建一种基于Z路径覆盖的基本单元图;然后建立由基本单元图组合形成控制流图的组合规则;以此为基础,提出基本路径组合算法。该算法只需一次扫描程序得到程序基本结构的路径集,然后将这些路径进行组合生成被测程序的基本路径集。     

基于改进蚁群算法的交通最佳路径研究

最优路径问题一直是GIS空间分析领域的研究热点,其研究目标也从单纯的搜索“最短路径”发展到寻求面向各类实际需要的“最优路径”,相关算法也因实际情况不同而千差万别。在实际的复杂条件下,最优路径的选取除了考虑距离问题外,还应考虑多种实际因素的影响。在基本蚁群算法的模型上,考虑到影响交通最佳路径选择的各种不确定因素,如天气、路质、路况、车速等,并对修改后的模型进行了模拟实验和分析,找到实际情况下更合适的交通行车路径。     

K(≤3)条渐次短路径搜索算法的研究

Dijkstra算法是经典的最短路径搜索算法。该文在Dijkstra算法的基础上,提出了在单限制多权值的条件下k(≤3)条渐次短路径的搜索算法。算法的实例表明,该算法切实有效。     

最短路径的求解算法

文章提出了一种求最短路径的算法,该算法能高效地求出一个顶点到其它各顶点的所有最短路径。用C语言设计了相应的程序验证了此算法。     

所有最短路径的求解算法

本文提出了一种求所有最短路径的算法,能高效地求出一个顶点到其它各顶点的所有最短路径。此外,我们用C语言设计的相应程序验证了此算法。     

求最短路径的新算法

本文提出了一种求最短路径的新算法,并用C语言设计相应的程序验证了此算法。实验表明,该算法能高效地求出一个顶点到其它各项点的所有最短路径。     

求解k条最优路径问题的遗传算法

文章提出的任意两点间k条最优路径问题的遗传算法,采用节点的自然路径作为染色体编码,根据路径节点的连接实施染色体的交叉操作,将节点路径块作为染色体的变异基因块实施变异操作。算法结构简明,收敛速度快,可应用于求解大规模网络中的多条最优路径问题。     

一种求解关键路径的新算法

通过定义节点编码图概念,提出一种不需要拓扑排序的求解关键路径的新算法。该算法扩充图的邻接表的存储结构,使图的存储与算法求解过程共享同一存储空间。从图的源节点开始,用加权取极大运算规则,广度优先递归对图中所有节点进行编码。编码图生成后,利用反向搜索求出从源点到汇点的所有关键路径及长度。该算法比现有算法更简单直观,所需的存储空间更小,算法时间复杂度降低到O(n+e),优于现有算法的O(n2)。     

一种基于离散变权网络的动态最短路径快速算法

在离散变权动态网络中,求解最短路径的最优化算法的计算复杂性通常远大于O(n2),不适用于实时的动态交通信息导航系统。提出的动态最短路径快速算法,是在所有的当前点与下一个待选点之间以及待选点与目标点之间的动态弧的权值之和中选择一个最小值,然后把该待选点作为当前点继续选择下一个待选点,如此反复,直到达到目标点为止。该算法所得到的路径是一个次优解,但其执行时间却比寻找最优解算法要小得多,并且所得到的解要优于选择最短距离路径的动态解。实验结果证明这是一种适用于动态交通导航的有效算法。     

一种求关键路径的新算法

文章提出了一种求关键路径的新算法,该算法数据结构形式简单,求解方便且易于实现,并且算法能求出所有关键路径。用C语言设计了相应的程序验证了此算法。     

一种基于稀疏矩阵的求路径集的新算法

最短路径dijkstra算法只能适用于一个QoS参数,而对于多个QoS参数的综合考虑,只能采用遗传算法来优化,提出求编码空间路径集的一种新算法,采用稀疏矩阵存储图的邻接关系,随机选取路径。此算法具有存储空间少、时间复杂度小、不需对网络拓扑做任何修改的优点。     

基于Dijkstra算法的一种最短路径优化算法

详细介绍了经典的Dijkstra算法，举例说明了该算法的实现方法以及该算法的缺点：即需要网络结点数平方级的内存；同时详细说明了一种基于Dijkstra算法的优化算法——邻接结点算法，该算法充分利用了网络拓扑信息中的弧段的连接关系，避免了使用含有大量无穷值的关联矩阵，使之更适合带有拐向限制设置的最短路径算法和大量结点的实际数据。实践证明。该算法可以节约大量的内存，对于结点数比较大的网络，或带有大量拐向限制设置的网络，具有较好的适用性。