路径节点驱动的低代价最短路径树算法

Dijkstra算法是一个优秀的最短路径求解算法,同时也产生一棵最短路径树SPT(shortest path tree);该算法在网络计算与优化中得到了广泛的应用.为了对最短路径树进行代价优化,提出了路径节点驱动的思想.基于这种思想设计了路径节点驱动的最低代价最短路径树算法LCSPT(least-cost shortest path tree algorithm).通过LCSPT算法一个正计算节点能够最大化与当前最短路径树中的路径共享,因而进一步优化SPT树代价性能,生成高性能的SPT树.作为算法的重要组成部分,使用数学归纳法证明了算法的正确性;从理论上分析了LCSPT算法的代价性能,以及和同类算法相比如何取得最小代价性能;同时,对其时间复杂度和空间复杂度进行了分析.最后通过3个仿真实验验证了该算法在构建SPT时的正确性和其最小代价最短路径树特性.     

网络最短路径的动态算法

在通信网络中,两个节点间最短路径的计算是大多数路由算法的基础,对整个网络的性能有重要的影响。该文针对动态变化的网络环境,提出了一种快速的动态最短路径树算法(DMDT),并给出了算法的实现步骤。随机网络模型的仿真结果表明:DMDT算法生成的最短路径树与Dijstra算法基本一致,计算的时间复杂度较Dijstra算法有很大降低。为动态最短路径树的计算提供了一种新的选择。     

时延受限组播路由的最短路径加速算法求解

分析了时延受限的Steiner树问题,总结了在构建组播树过程中的代价和计算复杂度变化规律,并根据实际网络环境,从优化最短路径出发,提出了一种基于优化最短路径的时延受限组播路由算法AOSPMPH。该算法以MPH算法为基础,利用Floyd最短路径优化算法求出节点对之间的最短路径,选择满足时延要求的最小代价路径加入组播树,进而产生一棵满足时延约束的最小代价组播树。仿真结果表明,AOSPMPH不但能正确地构造时延约束组播树,而且其代价和计算复杂度与其他同类算法相比得到了优化。     

基于SQL的HBase查询的设计与实现

在互联网和大数据时代下,SQL关系型数据库已不能适应与日俱增的数据量,HBase等NoSQL数据库变得极为重要。但HBase数据库操作较为复杂,本文设计并实现基于SQL的HBase查询,可以使HBase的使用者通过熟悉的SQL查询语句操作HBase数据库。首先构建SQL语言的编译器,将SQL语句转化成语法树,再将语法树转化为HBase的相关操作。使用协处理器处理SQL查询语句中的聚合函数和复杂表达式,并可以使用连接查询。     

稳定的最短路径树及其构造算法

构建最短路径树是动态网络研究的重要问题之一。在动态网络中,当边状态发生变化时会引发最短路径树动态的重新构建,反复地计算不仅消耗大量时间,也会导致最短路径树的频繁变化。提出一种稳定的最短路径树构造算法,使得构造的路径树在动态网络上更稳定,即更新最短路径树所需的操作数更少。该算法通过记录频繁变化的不稳定边并尽可能避免将其加入最短路径树中,从而能够高效地减少边变化带来的操作。实验结果表明,与传统的动态最短路径树算法相比,该算法可以得到更稳定的最短路径树,并且更新时间减少了57.24%,结点更新次数降低了43.6%。     

基于有序双循环链表的低代价最短路径树快速算法

低代价最短路径树是一种广泛使用的多播树。在FLSPT算法的基础上,通过选择有序双循环链表作为待发展节点序列Q的运算与存储中心,提出了基于有序双循环链表的低代价最短路径树快速算法DKFLSPT。该算法构造的最短路径树与FLSPT算法构造的最短路径树具有相同的性能,利用有序双循环链表的局部性原理来达到改进节点路径最小值的搜索过程。随机网络模型的仿真结果表明,DKFLSPT 算法效率平均可以提高19%。     

OSPF协议测试中网络拓扑建模及其算法研究

OSPF协议是一种广泛使用的内部网关路由协议,文中提出了一种用于OSPF协议测试的网络拓扑建模方法以及相关算法。首先从实际网络中抽取出其中的网络拓扑模型,并将OSPF网络定义为一个有向加权图。之后在这个抽象网络拓扑模型的基础上,提出了一种最短路径树生成算法,并利用该算法实现了路由信息和路由表的生成。文中的模型与算法很好地体现了OSPF协议分层的特点,是构造测试内容的一种有效方法。     

基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法

复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低，不适用于大规模复杂网络，而现有近似算法通用性有限，且计算准确率不理想，不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此，提出基于[k]-shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的[k]-shell值进行网络划分并引导搜索路径，利用超点聚合处理[k]-shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模，通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明，算法通用性较好，在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。     

动态网络中一种高效的最短路径树维护算法

现有的动态最短路径树算法在某些边的权值频繁变化时,会造成动态网络中的最短路径树频繁更新,而且当网络中的路由器毁坏或增加新的路由器时,该算法难于应用到构造最短路径树中。针对上述问题,提出一种最短路径树的维护算法。对权值频繁变化的边进行处理,避免将其加入到最短路径树中,减少最短路径树的更新次数,当网络中的路由器毁坏或者增加时,通过减少冗余边的入队操作,对网络中的最短路径树进行维护。实验结果表明,与高效的最短路径树动态更新算法相比,该算法的更新时间效率更高。     

有向赋权网络中任意节点对的最短路径集求解方法

有向赋权网络任意节点对之间的最短路径可能多于一条,运用Floyd算法对已知加权交互网络的最短路径进行求解,对获得最短路径后的每一个节点对,向其中插入已知交互网络中的其余所有节点,并计算此时的节点对之间的路径,通过与前次Floyd算法计算出的最短路径进行比较,筛选出构成最短路径的所有中间节点,并构建路径支撑树,基于路径支撑树确定任意节点对的最短路径集.     

三角网格表面任意两点间并行近似测地线算法

为降低求解三角网格表面任意两点间近似测地线长度和路径问题的时间开销,提出一种基于局部细分法的并行近似测地线算法。采用类矩阵乘最短路径并行算法求解点对间初始最短路径,并用源分割法映射子网格数据;所有处理器并行执行,对其所拥有点对之间的初始最短路径周围三角面片上的边进行细分操作;最后基于局部细化后的细分图并行,求得所有点对间的近似测地线长度和路径。实验结果表明,该并行近似测地线算法能够有效降低求解该类问题的计算时间,计算效率大大提高。     

双重并行环境下最短路径的研究

并行问题和最短路径问题已成为一个热点研究课题,传统的最短路径算法已不能满足数据爆炸式增长的处理需求,尤其当网络规模很大时,所需的计算时间和存储空间也大大的增加;MapReduce模型的出现,带来了一种新的解决方法来解决最短路径;GPU具有强大的并行计算能力和存储带宽,与CPU相比具有明显的优势;通过研究MapReduce模型和GPU执行过程的分析,指出单独基于MapReduce模型的最短路径并行方法存在的问题,降低了系统的性能;论文的创新点是结合MapReduce和GPU形成双并行模型,并行预处理数据,针对最短路径中的数据传输和同步开销,增加数据动态处理器;最后实验从并行算法的性能评价指标平均加速比进行比较,结果表明,双重并行环境下的最短路径的计算,提高了加速比。     

Parallel Algorithms for Dynamic Shortest Path Problems

The development of intelligent transportation systems (ITS) and the resulting need for the solution of a variety of dynamic traffic network models and management problems require faster‐than‐real‐time computation of shortest path problems in dynamic networks. Recently, a sequential algorithm was developed to compute shortest paths in discrete time dynamic networks from all nodes and all departure times to one destination node. The algorithm is known as algorithm DOT and has an optimal worst‐case running‐time complexity. This implies that no algorithm with a better worst‐case computational complexity can be discovered. Consequently, in order to derive algorithms to solve all‐to‐one shortest path problems in dynamic networks, one would need to explore avenues other than the design of sequential solution algorithms only. The use of commercially‐available high‐performance computing platforms to develop parallel implementations of sequential algorithms is an example of such avenue. This paper reports on the design, implementation, and computational testing of parallel dynamic shortest path algorithms. We develop two shared‐memory and two message‐passing dynamic shortest path algorithm implementations, which are derived from algorithm DOT using the following parallelization strategies: decomposition by destination and decomposition by transportation network topology. The algorithms are coded using two types of parallel computing environments: a message‐passing environment based on the parallel virtual machine (PVM) library and a multi‐threading environment based on the SUN Microsystems Multi‐Threads (MT) library. We also develop a time‐based parallel version of algorithm DOT for the case of minimum time paths in FIFO networks, and a theoretical parallelization of algorithm DOT on an ‘ideal’ theoretical parallel machine. Performances of the implementations are analyzed and evaluated using large transportation networks, and two types of parallel computing platforms: a distributed network of Unix workstations and a SUN shared‐memory machine containing eight processors. Satisfactory speed‐ups in the running time of sequential algorithms are achieved, in particular for shared‐memory machines. Numerical results indicate that shared‐memory computers constitute the most appropriate type of parallel computing platforms for the computation of dynamic shortest paths for real‐time ITS applications.     

基于PCNN的交通路径寻优算法研究

路径寻优作为智能交通系统的重要组成部分,搜索效率需要提高,但是目前的算法未能快速准确地实现大规模交通路网路径寻优的计算功能。本文提出脉冲耦合神经网络（PCNN）求解最短路径,根据PCNN独特的自动波并行传播特性,结合大规模路网“节点数目多、结构复杂”的特点,采用PCNN改进模型。各神经元点火形成脉冲波在路网传播,记录最先到达脉冲波走过的路径为最短路径。最后给出路径搜索实现算法并与蚁群算法、Dijkstra算法比较,通过实例验证了改进模型和算法的有效性,该算法对求解大规模实时问题具有一定优越性。     

A hill-jump algorithm of Hopfield neural network for shortest path problem in communication network

In this paper, we present a hill-jump algorithm of the Hopfield neural network for the shortest path problem in communication networks, where the goal is to find the shortest path from a starting node to an ending node. The method is intended to provide a near-optimum parallel algorithm for solving the shortest path problem. To do this, first the method uses the Hopfield neural network to get a path. Because the neural network always falls into a local minimum, the found path is usually not a shortest path. To search the shortest path, the method then helps the neural network jump from local minima of energy function by using another neural network built from a part of energy function of the problem. The method is tested through simulating some randomly generated communication networks, with the simulation results showing that the solution found by the proposed method is superior to that of the best existing neural network based algorithm.     

基于加权标识S-图的最短路径研究

为解决智能交通系统中交通运输网络分析和最短路径问题,提出加权标识S-图最短路径算法。根据Petri网基本原理和加权S-图的特点,给出交通网络加权S-图的网模型。阐述加权标识S-图最短路径的基本原理、求解加权标识S-图的最短路径定理及证明。通过交通运输网络示例和实验对算法进行验证,对比分析算法性能。结果表明,加权标识S-图最短路径算法能够更有效地求解交通网络最短路径。     

GIS中最短路径的算法研究与仿真

最短路径是GIS应用中的主要问题之一。通过对GIS中最短路径理论和实现算法的分析和研究 ,该文对传统的Dijk stra算法和启发式搜索算法A 算法进行了详细的探讨 ,并说明了各自的特点及适用条件。在对一些最短路径算法测试结果总结的基础上 ,根据GIS中网络计算的实际情况 ,对搜索算法的数据结构和存储方式进行了优化。最后 ,利用MapObjects组件对国家基础地理信息系统 (NFGIS)中的公路数据文件进行了仿真分析 ,得出一些有益的结论。     

基于城市道路网的最短路径分析解决方案

近年来GIS对网络分析功能的需求迅速增长．网络分析中的一个关键问题是最短路径问题，它作为许多领域中速择最优问题的基础，在交通网络分析系统中占有重要地位．由于最短路径分析常用于汽车导航系统以及各种城市应急系统(如l10报警、l19火警以及120急救系统)，本文针对城市道路网的特点，提出了一种实用、高效的最短路径分析解决方案．     

PC机群环境下最短路径并行算法的研究

本文在PC机群环境下,研究了最短路径并行算法。在非循环图网络模型和强连通随机网络模型上对算法的加速比和并行效率进行了实验研究,讨论了在PC机群环境中提高并行性能的方法及不同网络规模和网络模型下算法的加速比和效率。     

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．