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.     

一种改进的Dijkstra算法的分析及程序实现

Dijkstra算法是求有向图中从某一源点到其余各点最短路径的算法。本文通过对传统的Dijkstra算法进行分析,提出一种改进算法,经理论分析,对于顶点数较多而边数较少的有向稀疏图来说,在求最短路径时能够大大提高算法的运行效率。     

基于分流算法的最短路径求解算法

在图论中,一般求最短路径都是通过比较各种可能的路径后而得到的,基本上都是按树的回溯方式求得,算法耗时长。分流算法将路径长度比较转化为等速同时发出的水流的速度比较,用Agent实现水流,让从开始结点出发生成的各水流同时流动,经过最短路径的水流将最先到达最终结点,结果用最短的时间获得最短路径。理论和实践都表明该算法是求最短路径的有效方法。     

K则最短路径算法效率与精度评估

精度和效率是决定最短路径算法实用价值的重要依据。对于K则最短路径问题,各种理论严密算法和有损算法的实用性分析是目前研究的薄弱环节。理论严密算法的实际运行效率比较及其有损算法的精度损耗与效率提高幅度的定量化一直未得到深入研究。针对这一问题,在对K则最短路径算法进行系统分类的基础上,分析了各种经典的理论严密算法和精度有损算法的特征与时间复杂度,结合实际城市路网数据对各种K则最短路径算法的运行效率和精度进行了测试和比较。结果显示,与有损算法相比,理论严密的K则最短路径算法普遍缺乏实用性,只有多重标号算法适合于某些要求精度无损的应用;而一些有损K则最短路径算法以较小的精度损失换取了较大幅度的效率提高,尤以双向搜索算法最具应用推广价值。     

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。     

基于分层的智能导航组合算法

最短路径算法问题是计算机科学、运筹学、地理信息系统和交通导航系统等领域研究的一个热点。Dijkstra算法用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,得出最短路径的最优解,但它的效率是一个很大的问题。组合算法在Dijkstra算法的基础上．利用层次策略与准备算法,计算出最短路径,解决了常用最短路径算法中相关数据量大、耗用资源多、执行效率低等关键问题。     

基于分层的智能导航组合算法

最短路径算法问题是计算机科学、运筹学、地理信息系统和交通导航系统等领域研究的一个热点。Dijkstra算法用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,得出最短路径的最优解,但它的效率是一个很大的问题。组合算法在Dijkstra算法的基础上,利用层次策略与准备算法,计算出最短路径,解决了常用最短路径算法中相关数据量大、耗用资源多、执行效率低等关键问题。     

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。     

计算机网络最短路径算法的实现

本文讨论计算机网络最短路径算法及其实现问题。文中先论述了最短路径算法的设计思想:然后讨论了两种典型的最短路径算法:Dijkstra算法和Ford-Fulkerson算法,并给出了其实现过程。     

计算机网络最短路径算法的实现方案

本文讨论计算机网络最短路径算法及其实现问题。文中先论述了最短路径算法的设计思想;然后讨论了两种典型的最短路径算法:Dijkstra算法和Ford-Fulkerson算法,並给出了PASCAL语言的实现过程。     

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.     

新型树启发式搜索算法的机器人路径规划

面对三维空间移动机器人从起始点到终止点的最短路径问题,提出一种新型的边缘点树启发式搜索(TreeEP)算法,该方法将地图空间进行密度可调的三维离散化处理,根据障碍安全距离筛选出障碍物的可靠边缘点信息,再利用树扩散架构选出最能引导搜索方向的潜力点进行扩散搜索,最终得出最短路径。提出局部调整策略,得到改进的Tree-EP算法。实验结果表明,在带障碍复杂地形最短路径搜索应用中,提出的Tree-EP算法与已有方法相比,能找到更短的移动路径。     

最短路算法在生产最优化中的应用

给出了一种基于Djikstra最短路算法的实现,该算法实现可以求得有限权图中任一点到其他所有点的最短路径及相应的距离,并清晰完整地表现求解过程及所得结果。生产领域中的一些多阶段优化决策问题可以转化为最短路径问题,由所给出的算法实现来解决这些多阶段优化问题,可以一次求得各不同阶段内的最优策略。以求解设备更新问题和原料选用问题为例,显示了这一算法实现可以完全而简捷地解决多阶段优化决策问题的特点,是最短路算法在生产过程最优化领域的有效运用。     

最短路径问题及其解法研究

最短路径问题是在给定的网络图中寻找出一务从起始点到目标点之间的最短路径。该文分别从动态规划、Dijkstra、A＊算法、遗传算法这四种算法设计方法入手,概述了各种设计方法的原理,提出了求解最短路径的算法思想,并对算法进行分析．提出了改进方法。     

带杂交算子的蚁群算法求解动态网络中的最短路径问题

动态网络与传统的网络模型相比更具有现实意义，具有广泛的应用领域。本文对动态网络模型进行了描述，用实例证明了著名的Dijkstra算法在动态网络中不能有效地求解最短路径问题，提出了一种用带杂交算子的蚁群算法来求解动态网络最短路径问题的新算法。此算法不仅能够以较大的概率找到最优解而且对网络没有任何约束条件，即对离散
散和连续的动态网络模型都有效，而且用实例证明了算法的稳定性。     

切换到高一层路网最近四个点的最短路算法

针对基于大规模图的最短路问题求解速度慢的问题,提出了一个基于路网等级的求最短路的快速近似算法。该算法首先求出高一层路网到起点的4个最近点和到终点的4个最近点及最短路径,由高一层路网形成的子图T再加上这8个最短路径形成图T',在T'上求起点到终点的最短路。这种设计使得该算法适合在超大规模图上求解,理论上也证明了精度可控,同时预处理数据也是可行的,从而使两点间最短路的求解速度大大提高。在纽约公路网上的测试结果说明了该算法的有效性和合理性。     

Shortest polygonal paths in space

A classical problem of geometry is the following: given a convex polygon in the plane, find an inscribed polygon of shortest circumference. In this paper we generalize this problem to arbitrary polygonal paths in space and consider two cases: in the “open” case the wanted path of shortest length can have different start and end point, whereas in the “closed” case these two points must coincide. We show that finding such shortest paths can be reduced to finding a shortest path in a planar “channel”. The latter problem can be solved by an algorithm of linear-time complexity in the open as well in the closed case. Finally, we deal with constrained problems where the wanted path has to fulfill additional properties; in particular, if it has to pass straight through a further point, we show that the length of such a constrained polygonal path is a strictly convex function of some angle α, and we derive an algorithm for determining such constrained polygonal paths efficiently.     

对Dijkstra算法的优化策略研究

Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,但实际工程中涉及到的许多限制条件要求人们必须对该算法进行改进和优化。文中在对经典的Dijkstra算法思想进行分析的基础上,论述了Dijkstra算法的一种改进算法———A*算法,并对它们之间的联系进行了剖析。在总结了一个实际工程项目开发的基础上,提出了一种基于Dijkstra算法上的针对铁路中两站点最优路径算法。文中提出的算法通过提取出铁路中的关键站点组成一个新图,之后将起点和终点插入到新图中,经过最多四次的排列组合后选出一个最短路径;该优化方法能将Dijkstra算法的时间复杂度o(n2)中的n降到一个很小的值。实践证明该方法在实际工程中完全可行且已取得了令人满意的效果。