大规模网络最大流对偶图算法模型及实现

在网络最大流算法的研究中,为了减少计算量,提出了许多改进的方法.基于图论中的最大流最小割定理,利用网络流图的对偶图的最短路径求网络最大流,对求最短路径的Dijkstra算法进行了研究,给出了一种改进的Dijkstra算法模型,该算法采用了堆排序中的小根堆来选择最短路径结点,使用集合运算对堆中的结点进行处理,使得参加运算的结点数减少,提高了算法的效率.     

基于不含负长度环有向图的Dijkstra算法

Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法,单源点最短路径问题是最短路径问题家族中的核心问题之一.介绍了基于单源点最短路径问题在假定正权有向图上工作的Dijkstra算法以及算法的时间复杂度,同时又介绍了作了功能改进后的Dijkstra算法以及时间复杂度分析,并给出了算法实际工作于不合负长度环有向图的过程和结果.作了功能上的改进后,其算法能正常工作于不含负长度环的带权有向图中.     

基于不含负长度环有向图的Dijkstra算法

Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法,单源点最短路径问题是最短路径问题家族中的核心问题之一。介绍了基于单源点最短路径问题在假定正权有向图上工作的Dijkstra算法以及算法的时间复杂度,同时又介绍了作了功能改进后的Dijkstra算法以及时间复杂度分析,并给出了算法实际工作于不含负长度环有向图的过程和结果。作了功能上的改进后,其算法能正常工作于不含负长度环的带权有向图中。     

基于改进Dijkstra算法的最短路径搜索仿真

提出基于Dijkstra算法的最短路径搜索改进算法,通过设置高效的优先目标搜索区域,减少大量无意义运算,达到提高搜索效率的目的.以淄博市交通道路图(局部)为例建立系统仿真模型,分别以两点间距离系数和拥堵系数作为权值进行系统仿真,得出了基于不同权值的最短路径求解结果,并对算法改进前后测试数据进行对比分析.结果表明,基于改进Dijkstra算法实际运行时间均值仅占Dijkstra算法运行时间均值的23%以下.     

Dijkstra改进算法在车辆导航系统中的应用与仿真

车辆导航系统的最基本功能是最短路径的搜索,车载导航是单源单目标的最短路径算法的重要应用之一.传统的Dijkstra算法是一种典型的单源最短路径算法,因为实际系统的实时要求,有必要改进Dijkstra算法.基于对时间和空间复杂度的分析,提出一种新型的Dijkstra改进算法,具有高效性.其改进分3个方面:采用邻接表作为道路网络拓扑的存储结构;利用二叉堆实现优先队列;根据节点的分布情况将搜索过程分为几个阶段,引入了动态限制搜索区域机制.最后在实际道路网络中的测试及仿真结果表明了改进算法的可行性和优越性.     

蚂蚁算法在导航系统中的应用研究

对导航系统中的最短路径问题做了进一步的研究,针对传统的Dijkstra最短路径算法的缺陷,提出了一种自适应式的动态最短路径算法———基于分布式路由选择的蚂蚁算法,对传统蚂蚁算法作了改进,可成功的应用于导航系统中的最短路径寻优算法.     

一种求解交通图最短路径的方案

利用图论中Dijkstra算法，提出了一种求解交通图最短路径的方案．该方案可以实现全国范围内任意两个主要城市之间的最短路径的求解。     

黑龙江省旅游路线优化设计

讨论了游遍黑龙江省30个旅游景点最短路径问题。将30个景点之间的关系转化为图论问题,建立赋权图,利用蚁群算法来解决最短路径问题,并用Matlab软件编程进行蚁群算法和改进的Dijkstra算法实现和仿真。同时最短路径问题也可以看成在赋权图上找到一个权最小的Hamilton回路。从而得到黑龙江省最优旅游路线。     

Dijkstra最短路径算法的优化及在应急交通中的应用

针对应急交通中寻找最短路径的重要性和对时间要求的严格性,在分析传统Dijkstra算法特征的基础上,对Dijkstra算法从两个方面进行了改进,并将改进后的算法应用于应急交通系统中快速搜索最短路径,实践证明改进后的算法在时间上优于传统的Dijkstra算法.     

基于规则和混合算法的智能STEP-NC微观工艺规划

为解决STEP-NC微观工艺规划智能性差和效率不高的问题,提出一种基于规则和混合算法的智能STEP-NC微观工艺规划方法.首先,采用本文提出的基于规则的加工资源匹配算法,为每一加工工步匹配相应的机床和刀具;然后,以最短换刀时间为优化目标,采用混合算法 (混沌算法和遗传算法) 对STEP-NC加工工步序列进行优化;最后,以最少加工时间和最低加工成本为优化目标,通过混合算法对STEP-NC加工工艺参数进行优化,进而得到最优的STEP-NC微观工艺规划.通过实例验证了该方法的有效性和可行性.     

空间分析中双向Dijkstra算法优化研究

在分析现有双向Dijkstra算法基础上,通过调整搜索规则,提出了一种改进的用中间链表加速的双向Dijkstra算法,保证了前向和后向搜索在中间相遇,大大地节省了算法的运行时间.经验证,算法的运行效率比传统Dijkstra算法平均提高90%.     

ATE开关矩阵最短路径搜索算法

 开关矩阵作为信号传递的枢纽,在自动测试设备内部扮演着极其重要的角色。当信号源节点与目标节点之间距离最短时,信号才能最有效地传输。基于开关矩阵的物理模型,结合图论知识,构造了开关矩阵的数学模型。针对通路继电器最少、系统可靠性最高2 种情形,把路径最短问题抽象成无权图和有权图的最短路径搜索问题,分别采用广度优先搜索（BFS）算法和Dijkstra 算法进行研究,并提出改进型算法。通过具体实例,建立模型并应用改进算法予以实现。改进算法应用于ATE 通用适配器的开发研制和自动测试设备软件平台的设计,可实现最佳测试路径的快速自动搜索,具有工程实践价值。     

一种基于Dijkstra算法的三角网格地表模型算法

对二维地表模型运用Dijkstra算法求解最短路径时,为了减少计算量,需要对模型进行简化后,才开始进行Dijkstra算法的求解,所以结果并不符合实际地表情况。不在模型上进行任何简化,而是直接在模型上划分三角网格来处理最原始的模型。然后用基于Dijkstra算法和矢量夹角的三角网格地表模型算法求解最短路径。通过此算法完成了一个实例的最短路径求解。结果表明,采用文中算法所得到的结果符合Dijkstra算法求得的路径和实际情况,而复杂度并没有因为未简化模型而大幅上升,并且算法具有效率高、复杂度低、稳定性好等优点。     

基于GIS 的最短路径算法研究

针对单源最短路径Dijkstra 算法效率低的问题, 基于地理信息系统(GIS: Geographic Information System),提出距离均衡的社区分析网络分割方法。将GIS 中道路网络分割降解为距离均衡的社区网络, 再利用限制分层算法, 通过淘汰不太可能出现在最短路径上的节点, 限制GIS 中最短路径的搜索区域, 以降低算法的复杂度。实验结果表明, 优化后的算法可有效减少搜索节点数, 与经典算法相比, 其运行效率有所提高。     

一种最短路径分析优化算法的实现

在对地理信息系统中最短路径分析的实现方案和现有各种最短路径分析算法进行分析、研究的基础上,提出了“优化Dijkstra算法”。该方法使Dijkstra算法的搜索方向明显趋向于目标结点,减少了算法中遍历的结点数,从而提高了搜索速度。总结出两个Dijkstra算法的优化途径：对搜索到的临时标记结点按照最短路径值排序;减小结点的搜索范围即减少永久标记结点的数量。     

无人驾驶拖拉机实时避障路径规划算法

为了实现无人驾驶拖拉机在直线作业时的实时避障路径规划功能,提出一种在改进最短切线法的基础上用五次多项式函数规划路径的避障路径规划算法。针对最短切线法规划的路径曲率不连续、难跟踪控制的问题,首先采用改进最短切线法求相关坐标点,然后基于求得的坐标点用五次多项式函数求解路径,最后得到由两段五次多项式函数曲线和直线组成的曲率连续的避障路径。对避障路径规划算法进行仿真,结果表明,该算法生成路径长度短、实时性好、安全性高。基于常州东风无人驾驶拖拉机的运动学模型设计一种模型预测控制器,在Simulink与CarSim联合仿真平台上对无人驾驶拖拉机的避障路径规划及跟踪控制进行联合仿真,结果表明：与改进最短切线法相比,基于五次多项式函数的路径规划算法规划的路径跟踪控制精度更高,更易于跟踪控制。     

空间四边形网格曲面上最短路径的图论法求解

目的在空间四边形网格曲面上,寻求连结所有网格结点的最短路径。方法运用图论的相关知识,提出应用最短哈密顿路径法,通过建树的方法来连结网格节点以形成路径。结果在划分好的空间曲面网格上实现了最短路径的求解,进而证明了提出方法的可行性和构建算法的正确性。结论该方法可以更有效地解决空间曲面上最短路径的求解问题。     

大规模网络最短路径算法的优化及实现

求解大规模复杂网络的最短路径问题由于其计算速度慢、需耗费的存储空间大,是与地理信息相关的应用系统经常遇到的瓶颈问题．在深入分析各种常用最短路径算法基础上,基于经典Dijkstra算法,从时间和空间优化角度,实现一种计算任意2点间最短路径的优化算法．初步实验表明,优化后的算法在处理大规模复杂网络的最短路径问题时比经典Dijkstra算法在计算时间上缩短了80％,在耗费的存储空间上减少了将近一倍．     

最短路问题的一种新动态规划算法

结合并行处理及顺序（逆序）递推算法的思想，对有循环不带负弧的有向图中特别指定的2个节点之间的最短路问题提出了一种新的动态规划算法，且新算法在搜索结果上与狄克斯拉（Dijkstra）标号算法相同，但因为新算法采用了双向递推的思想，因而其搜索速度明显优于Dijkstra标号算法。