基于 A* 算法与自适应分片的大规模最优路径规划

路径规划引擎是在线地图系统中一个至关重要的部分,静态路径规划算法是重中之重。现有的对A*算法的改进主要是通过预处理算法,对路网数据进行静态分层预处理,其效率过低。文章提出了一种自适应分层的思想,同时对A*算法的启发式函数进行改进,引入了方向引导函数,使得A*算法在日常路网上的可用性有了较大的提高。实际的路网实验表明,提出的算法的搜索效率、效果均优于同类算法,与标准层次A*算法相比,文章算法的搜索空间降低为原来的42%,搜索时间仅为原来的13%。     

一种基于道路网络层次拓扑结构的分层路径规划算法

鉴于平面最短路径算法应用于大规模网络规划中的效率不高,而分层算法引入"分而治之"策略,则能有效解决此难题。为了利用分层算法进行路径规划,首先研究了分层算法的数据基础——道路网络层次拓扑结构,其涉及基于道路等级的路网分层抽象、道路数据分区组织、以区域为单位的路网层次拓扑关系模型;接着提出了一种适用于LBS(基于位置的服务)的分层路径规划算法。该算法先通过距离值判断是否切换到上一层;然后利用启发式A*算法搜索入口和出口;最后使用双向策略搜索层内两点之间的最短路径。利用现实道路网络进行的实验分析结果表明,该算法能从本质上提高大规模网络中路径规划的效率。     

一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法*

针对现有大区域范围路径规划算法存在的一些问题,提出一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法。该算法在进行路径规划时,一方面根据路网的多比例尺信息对路网进行分级,另一方面对搜索区域进行合理限制。测试实验表明此算法可以提高路径规划的效率。     

一种基于改进A~*算法的限制搜索区域的路径规划方法

本文根据已有A*算法,给出了一种改进的最优路径规划算法,此算法在根据道路的实际情况对路网进行分层的同时,根据实际路网的拓扑特性对搜索区域进行合理的限制,实验证明此算法在进行路径规划时节省了时间。     

基于分层路网的路径规划算法

为了提高路径规划的效率,提出了一种基于分层路网的二叉堆管理开启列表启发搜索算法。首先根据路网分级特点的存在,建立分层地图数据库,然后以启发式A*算法为主搜索方式,结合优先队列二叉堆来管理开启列表,完成路径规划。通过实验对比不同路径规划算法的平均耗时显示：启发式A*算法的效率是盲目式Dijkstra算法的4倍左右,同时在算法中引入二叉堆至少节省5%的规划时间。分层策略使快速路段所占比例达到90%以上,且将路径规划耗时控制在3s以内。实现结果表明,所提算法具有很高的运行效率,同时能满足驾驶者多走快速路段的行车心理。     

交通路网最优路径的搜索仿真研究

在道路状况日趋复杂的今天,交通路网中两点之间的最短路径已经不再是人们驾驶所需要的最优路径。传统路径规划方法存在考虑路径规划影响因素过于单一以及搜索效率过低的问题。在路径规划问题中缺少一种在多约束条件下的具体方法来实现交通路网中最优路径的高效搜索。针对上述问题,提出一种基于AHP层次分析法的改进Dijkstra算法。该算法在保有经典Dijkstra算法准确性的基础上,考虑了多种约束条件并大大提升了搜索效率。仿真结果表明,这种基于AHP层次分析法的改进Dijkstra算法具有良好的性能,能够满足当前路径规划问题的要求。     

基于出租车轨迹数据的路径规划方法

传统的路径规划算法很大程度上是依赖于改进的加权最短路径算法,在大规模路网中效率较低而且没有考虑实际交通中的各种因素,得到的是理想情况下的最优路径。针对这种情况,根据出租车的轨迹数据提出一种路径规划方法,主要包括三个部分:首先,利用出租车数据挖掘司机在路径选择上的经验,提取经验轨迹形成经验轨迹集;然后,根据出租车在各经验路段各时段的速度和频次利用贝叶斯分类器对路网进行分层,构建分层路网;最后,使用分层路径规划算法实现层次路径规划。以北京市GPS数据为研究对象,将该方法与经典路径规划算法的结果进行比较。结果表明,该方法得到的路径可以综合考虑各种因素,得到实际行驶中的较快路径。     

基于分层道路网络的新型路径规划算法

为了降低路径规划算法的搜索空间,同时使得规划的结果更加合理,提出一种分层路径规划算法．该算法利用道路网络中道路的不同等级特性对路网进行分层处理,构造分层搜索策略,达到加快路径规划速度的目的．结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出了该算法的一个应用实例．实验结果表明,该算法能将路网中任意两点间的最短路径解算时间控制在1s之内．     

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。     

改进Dijkstra算法在PGIS中的应用

传统Dijkstra算法用于路径诱导会使路网节点的数量增多、搜索范围扩大,从而耗费大量时间和空间,降低停车诱导信息系统(PGIS)的运行效率和实时性。针对城市路网的特定环境和路径诱导需求,根据2点之间直线最短的原理,在Dijkstra算法的基础上,提出一种应用于PGIS、基于矩形搜索范围的改进Dijkstra算法,设计并实现城市路网模型中单行、禁行、交叉点时间延误等问题的解决方案。实验结果表明,改进Dijkstra算法可以减少路网节点搜索范围和计算复杂度,提高用户搜索路径的实时性。     

基于单模式匹配算法的研究

针对应用广泛的单模式匹配算法进行阐述:先分析最原始的BF算法,它会产生指针回溯;接着分析KMP算法,它避免了BF算法中的指针回溯;然后分析Snort系统中采用的BM模式匹配算法的基本思想,它对目标串进行跳跃式搜索;分析了BMH算法,它较BM算法性能上又有显著提高;最后对各种算法作了一个比较,并通过实验进行性能测试。     

LRU算法探析

本文分析、比较LRU算法,并就实际应用提出改进方案。     

高校自动排课系统算法比较分析

课程表的编排是高校教务管理中最为重要和复杂的一项工作。通过对几种自动排课算法的合理比较。统筹分析出各自的优劣,得出贪婪算法的综合适用性是最优的结论。在此基础之上．进一步分析贪婪算法是如何逐步解决排课的现实问题,并给出基于贪婪算法的自动排课系统算法的具体实现过程。     

改进的遗传算法求解TSP问题

实际应用中经常用人工智能算法如遗传算法求解TSP等一类NP难题．针对原有的遗传算法在初始化种群随机性的缺陷以及在产生子代过程中无法保存最优个体的问题．给出基于贪心算法的种群初始化和交叉变异后最优个体保存算法相结合的改进遗传算法,并在VC＋＋平台上对该算法的实现过程进行动态演示。     

遗传算法的应用及研究分析

在介绍遗传算法的基本原理与方法的基础上,分析了遗传算法相对于其它算法的优越性和存在的问题以及遗传算法的主要应用和研究发展方向。     

基于网络遗传算法的全局优化

本文在分析当前全局优化方法研究现状的基础上,提出了一种改进的遗传算法――网络遗传算法,应用简单实例说明了网络遗传算法的具体操作,同时应用大量数值实例证明了网络遗传算法解决全局优化问题的可行性、正确性、有效性。     

程序设计中常用的排序算法

针对程序设计中常出现的排序问题，介绍了六种常用的排序算法：插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序、冒泡排序、快速排序，以及每种排序所需的时间复杂度，当对大量的数据排序时，以选择适应的算法，提高程序的执行速度。     

基于遗传算法和梯度算法的一种结构优化混合方法

基于遗传算法和梯度算法,文章提出了一种结构优化的混合方法。算例表明该方法兼具遗传算法的优良全局搜索能力和梯度算法的强大局部搜索的特点,且具有很好的工程适应性。     

大数模幂算法的分析与研究

大数模幂在密码学领域有广泛的应用，它是公钥密码的基础。文章对目前比较典型的各种大数模幂算法的设计思想进行了深入剖析，从基本设计原理和实现角度对这些模幂算法进行了整理和分类，归纳给出了各种算法的优缺点、实现方法和使用环境。     

基于Bussgang技术的盲均衡算法分析

该文分析了Bussgang类盲均衡算法的工作原理和无记忆非线性函数的选取,介绍了目前已提出的几种主要的Bussgang盲均衡算法。