交通网络中最短路径算法分析与探讨

通过对交通网络本身特点的分析与研究,介绍了一些适合道路网的经典最短路径算法和数据存贮模式,探讨了在交通网络路线优化过程中需要特别处理的几个问题,如路口延误、禁行状态等,在理论上给出了相应的解决方案,并提出了一个路径搜索的实例.     

交通网络中最短路径算法分析与探讨

通过对交通网络本身特点的分析与研究,介绍了一些适合道路网的经典最短路径算法和数据存贮模式,探讨了在交通网络路线优化过程中需要特别处理的几个问题,如路口延误、禁行状态等,在理论上给出了相应的解决方案,并提出了一个路径搜索的实例.     

最短路径算法加速技术研究综述

最短路径的快速有效计算研究具有重要的实际意义。经典算法的高计算复杂度制约了其在大规模网络中的应用。该文从以优先队列为代表的基本加速技术、目标引导技术以及分层技术3个方面综述了该领域最新、最具代表性的一些算法,包括作者在网络分层模型的构造及其分层搜索算法设计方面的最新成果。最后展望了该领域的未来研究方向。     

基于Hash table的启发式A-star及其改进算法在最短路径问题中的高效实现

介绍了一种应用在静态交通中最短路径规划的改进启发式A-star算法,首先对该算法中的关键步骤进行了描述和分析,然后针对传统采用数组或链表模式实现算法时占用资源过多或效率不高的情况,提出采用哈希表来优化算法,最后以湖北省的路径规划为实例对算法进行了测试和分析,证明引入哈希表对路网数据进行存储和检索,能实现规划数据的快速查找和计算,大幅度提高算法执行效率,减少实现的复杂度.     

基于改进蚁群算法在最短路径搜索中的应用

论述了应用蚁群算法来求解最短路径问题,并对算法的状态转移规则、信息素轨迹更新策略进行改进,避免了算法过早陷入局部最优,并能较快地收敛到全局最优解。应用结果表明,该方法能有效解决最短路径搜索问题。     

Dijkstra最短路径算法优化

传统D ijkstra算法在求解节点间最短路径时,对已标识节点以外的大量节点进行了计算,从而影响了算法的速度.在对传统D ijkstra算法分析的基础上,对其进行了优化,优化算法只对最短路径上节点的邻居做了处理,而不涉及到其他节点.因此,在优化算法中计算的节点数大幅减少,提高了算法的速度.     

用宽度优先搜索求网络图的最短路径

在对网络图变换的基础上引入了简单连通图的准生成根树的概念，并由此给出了求图最短路径的一种新算法。该算法与以往算法的区别在于它改变了网络图的拓扑结构，从而使搜索能够在结构非常简单的树状图上进行。     

F-D算法求解最短路径

分析Floyd算法与Dijkstra算法的基本思想,将二者结合起来,给出一种新的求最短路径的优化算法——F-D算法,用F-D算法求解基于GIS的电力通信线路最短路径,并在约束条件下对所求最短路径进行修正,验证了F-D算法的先进性和高效性,优化了通信线路的拓扑,实际应用意义重大。     

常用最短路径算法分析与比较

用于解决最短路径问题的算法被称做最短路径算法。最短路径算法在各种应用中有着广泛的用途。常用的路径算法有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、SPFA算法和DAG图算法,本文对这些算法进行了分析比较。     

基于优化的Floyed算法前r条最短路径的实现

最短路径的算法应用在很多领域,基本的Floyed算法是解决任意两点之间的最短路径,在实际应用中会要求给出前r条最短路径,以便决策,从中选择一条最佳的路径,文章在分析Floyed算法的基础上,给出改进算法,求解前r条最短路径,并且优化了Floyed算法的时间代价,使其对稀疏图的效率更高。     

基于k短路径算法的多目标最短路径算法

为满意地解决多目标最短路径问题,提出基于循环搜索第k短路径,构造新集合做交集的多项式算法。该算法是在每一轮的k短路搜索完以后,通过交集产生多目标最短路径或备选路径。当有多条备选路径时再用Vague集投影和距离的决策方法,根据评价值的大小对候选方案进行排序,从而选取最佳方案。     

最短路径算法在多阶段决策中的应用

介绍了最短路径算法的研究发展.针对多阶段决策问题,给出了利用最短路径算法的求解思路和实例,即图结点表示状态、弧表示状态之间的先后关系.针对套汇问题,指出了其与一般最短路径问题的本质差异：求解路径上权值乘积的最大值.并基于Floyd算法框架,提出了最大获利的套汇算法,算法计算结果优于以往文献.     

一种改进的蚁群算法求解车辆的最短路径问题

基于交通网中交通流参数关系模型,提出了新的状态转移概率计算公式,同时在信息素更新策略中引入交通流密度因子,使算法可以根据时变的路网信息求解车辆的最短路径;利用蚁群算法和遗传算法相结合的思想来避免基本蚁群算法在求解车辆最短路径时易陷入局部最优解的缺陷。实验仿真结果表明,改进后的蚁群算法较基本蚁群算法能准确快速地找到基于时间的最短路径,并能有效解决实际交通系统中的最短路径问题,具有一定的实际意义和参考价值。     

嵌入式Linux系统在车载导航中的应用

简要介绍了图形用户界面系统GUI在嵌入式Linux操作系统下的应用，并结合GPS／DR技术，将定位信息显示在基于GUI的电子地图上，从而估算出到达目的地的最佳路径，实现对车辆的定位和导航。     

Grid-Based Path Planner Using Multivariant Optimization Algorithm

To solve the shortest path planning problems on grid-based map efficiently, a novel heuristic path planning approach based on an intelligent swarm optimization method called Multivariant Optimization Algorithm (MOA) and a modified indirect encoding scheme are proposed. In MOA, the solution space is iteratively searched through global exploration and local exploitation by intelligent searching individuals, who are named as atoms. MOA is employed to locate the shortest path through iterations of global path planning and local path refinements in the proposed path planning approach. In each iteration, a group of global atoms are employed to perform the global path planning aiming at finding some candidate paths rapidly and then a group of local atoms are allotted to each candidate path for refinement. Further, the traditional indirect encoding scheme is modified to reduce the possibility of constructing an infeasible path from an array. Comparative experiments against two other frequently use intelligent optimization approaches: Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are conducted on benchmark test problems of varying complexity to evaluate the performance of MOA. The results demonstrate that MOA outperforms GA and PSO in terms of optimality indicated by the length of the located path.     

最短路径问题的有坐标树形图解法

本文在最短路径问题Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的基础上，借助图论中“树”的概念，提出了一种图上直接进行最短路计算的方法－－有坐标树形图解法，为最短路径问题寻求了一种简便易行的解决方法。     

基于改进蚁群算法对最短路径问题的分析与仿真

使用传统蚁群算法求解图的最短路径问题时,随着节点的增加会出现搜索速度变慢且易于陷入局部最优解.针对这个问题,提出一种改进的蚁群算法,通过引入搜索方向和搜索热区机制提高算法的搜索性能.仿真实验证明：改进的蚁群算法较传统的蚁群算法具有更高搜索速度且容易得到全局最优解.     

最短路径搜索算法在高速公路收费系统中的应用

如何快速建立、维护可靠的各站点间的费用矩阵是高速公路联网收费系统的关键.根据重庆高速公路路网的特点,采用分治法,提出了一种将Floyd算法和Johnson算法相结合的改进算法来求任意2结点间的最小费用矩阵的算法,并对算法复杂度进行了分析.