时间依赖的网络中最小时间路径算法

时间依赖的网络与传统网络模型相比更具有现实意义，具有广泛的应用领域，交通网络和通信网络可以抽象为时间依赖的网络模型，当模型中弧的工度是时间依赖的变量，最短路径问题的求解变得非常困难，早期的研究者通过具体的网络实例认识到传统最短路径算法在这种情况下是不正确的，因此给出限制性条件使得传统最短路径算法是有效的。该文从最短路径算法的理论基础入手，从理论上证明了传统最短路径算法，如Dijkstra算法和标号设置算法，在时间依赖的网络上不能有效地求解最短路径问题，并且，在没有任何限制性条件下，给出了时间依赖的网络模型，理论基础，求解最小时间路径的优化条件和SPTDN算法，从理论上证明了SPTDN算法的正确性，算法的实验结果是正确的，最后给出了时间依赖的网络应用实例。     

移动卫星网络中的最短路径算法研究

移动卫星网络的拓扑时变性对其最短路径求解带来新的问题。文章利用提出的移动卫星网络模型，证明了基于传统网络的最短路径算法在移动卫星网络中使用存在局限性，提出了一种适用于移动卫星网络的最短路径求解方法和优化算法，并进行了仿真验证。     

基于遗传算法的动态网络中最短路径问题算法

提出了一种以随机Dijkstra最短路径算法为基础,运用遗传算法来求解动态路径诱导系统 中最短路径问题(ShortestPathproblemonDynamicRouteGuidanceSystem,SPDRGS)的算法。通过运用 该随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用与最短路径问题中初始种群的产生问题。考虑到目前动态 路径诱导系统(DynamicRouteGuidanceSystem,DRGS)对路径诱导算法的时间复杂度和网络约束条件 的要求,此算法不仅能够较快地求出较优的路径而且对网络没有任何的约束条件,同时对离散和连续的 动态网络模型有效,因此符合DRGS的要求。     

一种基于脉冲耦合神经网络的最短路径算法

提出了一种基于脉冲耦合神经网(Pulse—Coupled Neural Network，PCNN)的最短路径算法。通过对PCNN做很小的改变，该算法不但具有和Hopfield神经网络相同的并行处理特性，适用于求解大规模实时问题，而且还能一次求出源点到其它所有目的点的最短路径．根据PCNN的模型和运算规则，本文证明了该方法的正确性并分析了其复杂度．文中还将该算法运用于通信网络的路由选择．     

最短路径动态规划问题及C语言实现探讨

动态规划算法是一种研究多阶段决策问题的算法.用动态规划方法求最短路问题,要求所求问题具有明显的阶段。该文以动态规划理论为指导,研究了动态规划算法求解最短路径的基本原理及步骤,编写了基于动态规划算法的C语言程序,辅助完成最短路径的求解。     

时序最短路径算法

最短路径是指网络中两结点间阻碍强度最小的一条路径。传统的最短路径是在静态网络上进行研究的,然而现实生活中很多网络是动态的、有时序性的,因此传统的最短路径算法并不能用于解决所有最短路径问题。为了寻找时序网络上的最短路径,在Dijkstra算法思想基础上,提出一种时序最短路径的精确算法。文中利用严格的数学推导证明了本算法的可行性,并通过对构建的网络做实证分析验证了算法的正确性。     

随机时间依赖网络的K期望最短路径

首先给出了随机时间依赖网络模型，K期望是短路径问题的形式化描述，并针对公交网络推导出到达弧头结点的时刻所服从的概率密度函数，路径期望耗费的计算方法，然后，基于随机一致性假设和胡机优势的概念给出了K期望最短路径问题的理论基础和算法并证明了算法的正确性，最后，给出了公交网络的应用实例和实验结果。     

基于MATLAB求解任意城市间的最短路问题

本文首先介绍最短路问题的数学模型及Dijkstra算法，紧接着采用Dijkstra算法的改进算法——Floyd算法，然后将求城市道路网两点间最短路径目标约束转化为求最短路问题．随之建立最短路模型，并描述了用MATLAB程序进行求解的过程。最后用实例验证了模型和算法的可用性。     

复杂网络中最短路径问题的求解算法研究

本文以时间代价作为目标函数,针对复杂网络的优化问题进行研究,给出了目标评价函数模型的建立过程,提出了改进的A＊算法求解复杂网络中最短路径问题的算法,并以城市交通为例,对算法进行了验证,实验结果表明所提出的算法可适用于一般多重图中最短路径问题的快速求解,具有广泛的应用价值。     

B2C电子商务中物流配送路径优化的模型与算法

通过将B2C电子商务企业的实际物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，建立了0 1整数规划的物流配送路径优化模型．该模型属于一类改进的多设施车辆路径优化模型，具有NP难性质．为了求解上述模型，首先利用FLOYD算法求得不完全无向图中各节点间的最短路径和最短路径长度，然后设计了捕食搜索算法对模型进行求解．通过仿真实例计算，并与遗传算法比较，取得了满意的结果．     

动态容量网络中的最小最大时间流问题

动态(时间依赖的)容量网络与传统静态网络相比更具现实意义,在交通网络、物流网络和通信网络中都有着广泛的应用。在时间依赖网络最短路算法的基础上,研究具有实际背景的动态容量网络的最小最大时间流问题,给出求动态容量网络的最小最大时间流的多项式算法和算法的应用实例,其时间复杂度为O(mMv)。     

基于Floyd算法的多重最短路问题的改进算法

路径分析是网络分析最基本的问题,其核心是对最短路径的求解。Floyd算法是一种求取最短路的经典算法。分析发现,两点间可能存在多条权重相同的最短路径,而这一点Floyd算法没有涉及。以无向联通图为研究对象,设计了基于Floyd求解多重等价最短路算法,并分析计算了一个实际算例。计算结果表明,基于Floyd的多重等价最短路算法可以有效解决多重等价最短路问题。     

DWDM光网络中RWA问题的遗传求解方法

针对密集波分复用(dense wavelength-division multiplexing,DWDM)光网络通信中的动态路由与波长分配(routing and wavelength assignment,RWA)问题,提出了一种基于遗传算法的动态RWA方法.将遗传算法与分层图模型相结合,实现了RWA的方便计算.通过扩展适应值函数,能够有效地处理带时延约束的通信量请求.实验结果表明,与已有最短路径算法(Dijks-tra)相比,该算法能够提供多条候选路由方案,更适应较差环境下的网络通信.     

闭合螺线阵列的最短路径算法

介绍了闭合螺线阵列的概念;利用动态规划法中的Floyd算法思想对求解闭合螺线阵列最短路径的问题进行了描述,并给出了具体算法;给出了利用二维数组算法求解闭合螺线阵列最短路径的过程.对于以上两种算法的优缺点进行了比较.这两种算法可以用于解决大多数路径问题.     

Shortest path based simulated annealing algorithm for dynamic facility layout problem under dynamic business environment

This paper studies a new kind of dynamic multi-stage facility layout problem under dynamic business environment, in which new machines may be added into, or old machines may be removed from the plant. We define this problem first on the basis of unequal area machines and continual presentation of layouts. Compared with nodes and arcs of the flow chart, we convert this problem into a shortest path problem by studying its cost function and machine adding/removing heuristic rules, and the corresponding mathematical model for this problem is established. An auction algorithm is proposed here to solve the shortest path problem. Finally, a shortest path based simulated annealing algorithm is presented to solve the optimization problem. Parameters of the SP based SA algorithm are discussed to improve the performance of the algorithm. Some cases are used to verify the proposed algorithm.     

改进的基于元胞自动机扩展模型的图的最短路径算法

在基于元胞自动机单源点到单节点图的最短路算法的基础之上,通过改进控制演化的终止条件和记录演化过程中的路径信息,提出了单源点到多节点的元胞自动机扩展模型求解图的最短路算法模型，将该算法应用于城市道路交通网的实证研究之中,可以得到路段上任意两端点之间的最短路径及路权。     

Stability routing with constrained path length for improved routability in dynamic MANETs

Quality of service (QoS) routing is known to be an NP-hard problem in case of two or more additive constraints, and several exact algorithms and heuristics have been proposed to address this issue. In this paper, we consider a particular two-constrained quality of service routing problem maximizing path stability with a limited path length in the quest of improving routability in dynamic multi-hop mobile wireless ad hoc networks. First, we propose a novel exact algorithm to solve the optimal weight-constrained path problem. We instantiate our algorithm to solve the most stable path not exceeding a certain number of hops, in polynomial time. This algorithm is then applied to the practical case of proactive routing in dynamic multi-hop wireless ad hoc networks. In these networks, an adequate compromise between route stability and its length in hops is essential for appropriately mitigating the impact of the network dynamics on the validity of established routes. Secondly, we set up a common framework for the comparison between three families of proactive routing: the shortest path-based routing, the most stable path-based routing and our proposed most stable constrained path routing. We show then through extensive simulations that routing based on our proposed algorithm selects appropriate stable paths yielding a very high routability with an average path length just above that of the shortest paths.     

卫星时变拓扑网络最短路径算法研究

在提出卫星时变拓扑网络模型的基础上，首先证明了传统网络中的最短路径算法（如Dijkstra算法）在卫星时变拓扑网络中使用存在局限性，给出了一种可适用于卫星时变拓扑网络的最短路径算法并利用卫星节点间邻居关系的相对规律性，对算法进行了优化．相关仿真表明该算法比目前常用的卫星网络路由算法（如DVTR）更适合于切换频繁的卫星网络．     

经过指定的中间节点集的最短路径算法

目前研究最短路径的算法,多数只是针对从起点出发到达终点的情况。如果限制这条最短路径必须要经过某些指定的中间节点,则现有的一些算法就不再适用了。基于Dijkstra算法和贪心理论,给出了解决此类问题的方法。将相关节点集拆分成三个子集,分别求连通三个子集的局部最短路径,进而形成全局待选最短路径,通过筛选得到目标路径。通过理论分析算法的时间复杂度和实际编程实验确认了该算法的有效性。