最短路径算法及其应用探讨

电子地图设计中,最短路径算法是其重要的组成部分。本文从最短路径研究的意义入手,分析了基于图论的最短路径算法——Dijkstra算法的基本思想,并在此算法的基础上进行了改进,最后给出了这种改进算法的应用。     

基于A*算法的最短路径寻优数学方法研究

近年来,作为人工智能领域一个分支的最短路径探索仍值得做更进一步的讨论和研究,最短路径问题是给定的网络图中寻找出一条从起始点到目标点之间的最短路径。在最短路径的算法之中,各个算法也都具有各自的优点和适用性。针对Dijkstra算法、蚁群算法、A*算法的特点,经过分析与研究得出,A*算法在最短路径寻优方面比其它路径寻优效率更高,对A*算法的程序实现,为人工智能领域以及机器人路径应用方面提供了重要的实际应用参考价值。     

层次分析法在A*中的运用

在发生重大油气管道事故时,要求在最短时间内运送救援物资。最佳路径求取问题是路径规划技术应用中的一个关键问题。其中启发式搜索算法A*在路径规划中得到广泛的应用,本文中提出一种基于A*算法和层次分析法相结合的方式求取最佳路径。利用改进的层次分析法分析道路状况的各种因素最终计算出每条道路的权重因子并应用A*算法中。     

基于并行计算的大规模图多源最短路径算法设计

大数据时代的到来,社交网络、交通网络等抽象的图结构的规模也越来越大,面对数据量大、结构复杂的图数据的最短路径计算,原始的最短路径算法已经不再适用,数据的并行化处理是大规模图计算较为常用的方法。在实际应用中往往需要计算任意两点间的最短路径,因此多源最短路径算法的研究是有意义的。本文参考Floyd算法思想,提出一个并行处理的大规模图多源最短路径算法,该算法将图中节点与边的关系抽象为矩阵,再通过矩阵分割的方式,将超大规模的矩阵切分为多个子矩阵进行并行处理,减少最短路径计算中算法迭代时间复杂度以提高算法的执行效率。     

基于云计算求解城市物流配送最短路径研究

物流配送是物流的核心环节之一,配送线路的优化选择决定着配送效率和运输成本。为了求解大规模城市路网中的物流配送最短路径问题,提出了基于Map Reduce的并行算法和GIS仿真结合的求解方法。在该求解方式中,构建Map Reduce并行化模型和算法流程;数字化城市路网,借助于mapin-fo分层管理道路和配送点,并对道路和配送点进行拓扑化处理,生成MID文件供Map Reduce使用;通过Hadoop平台实现最短路径计算并在Map X直观显示出计算结果。     

海上最优航线算法研究

海上船舶航行,往往因为自然条件、距离、船舶密度等因素影响而面临最优航线的选择.我们把海上航行最优航线选择抽象为最短路径问题,并借助计算机技术解决该问题.海上航线的计算涉及如GIS、GPS、RS等多个学科,本文在GIS电子海图平台基础上对海上航线最短路径算法进行了分析和研究,简要介绍了经典Dijkstra算法,并探讨其改进算法,还对原算法与改进算法的搜索效率进行了对比.最后,将改进算法应用到海上船舶航行的最佳航线选择中.通过解决海上最佳航线选择问题,加强我船舶快速反应能力,节省海上航行成本.     

Dijkstra算法在GIS车辆诱导系统的优化实现

为了满足人们日益增长的出行需求,跨学科的智能交通系统应运而生。最短路径分析是GIS车辆诱导系统应用的关键问题,Dijkstra算法是解决该问题的常用算法。文章结合二树Dijkstra算法的思想和现代多核多线程的技术,对Dijkstra算法进行了优化与改进,并对该算法在车辆诱导系统中的应用进行了探讨。该系统以桂林市为例模拟了最短路径搜过程,证明该算法的高效性和实用性。     

基于GIS与遗传算法最短路径问题的研究

通过对最短路径算法与遗传算法的分析,提出了适用于最短路径搜索的改进遗传算法,介绍了遗传算法的相关概念及原理,及拓扑结构的构建,并对算法各参数选择,算子设计和优化做了研究,由于到遗传算法是全局随机搜索的,速度不能保证,且对初试种群的选择有一定的依赖性,将结合一些启发信息进行改进,并通过简单实例说明改进算法的可行性。     

城市交通系统的最短路径高效搜索算法研究

本文描述了城市公共交通问题,分析了Dijkstra算法和改进的最短路径算法应用于城市公共交通系统,得知,在搜索效率上改进的算法优于Dijkstra算法。     

城市交通系统的最短路径高效搜索算法研究

本文描述了城市公共交通问题,分析了Dijkstra算法和改进的最短路径算法应用于城市公共交通系统,得知,在搜索效率上改进的算法优于Dijkstra算法。     

基于自适应蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径问题是指在一个赋权图的两个节点之间找出一条边权和最小的路径,是图论中的一个经典问题,该问题和TSP等经典的组合优化问题具有很大的相似性,也属于组合优化问题.蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路.本文应用蚁群算法求解最短路径问题,对选择策略、信息素挥发系数进行白适应地调整,避免算法出现早熟和停滞现象,并能较快地收敛到全局最优解.实验结果表明,该方法能有效解决最短路径搜索问题.     

最小生成树算法及其应用

最小生成树是数据结构中图的一种重要应用,对于具有n个顶点的带权连通图可以建立许多不同的生成树,也就是在所有生成树中总的代价最小的生成树。Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法。主要研究了Kruskal算法的实现过程及其应用。     

基于智能技术的两个算法

给出了相似文献分类算法，可用于管理信息系统实现信息分类；改进了Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短路径算法，使之效率提高，这两个算法适宜在智能系统中应用．     

GPS／GIS／GPRS在城市公交系统中的应用

本文介绍了GPS／GIS／GPRS技术在城市公交系统中的应用,并且引入了蚂蚁算法在最短路径算法中的应用一鉴于GPS／GIS／GPRS的功能以及最短路径算法的优势．把GPSIGIS／GPRS技术和最短路径算法引入城市公交系统中,能更容易地处理旅客发送的各个环节,并对其中涉及的问题进行有效管理和决策分析,使得城市公交系统得到优化     

基于地理位置的最短路径导航算法

智能交通系统(ITS)在交通领域的应用使人们能够避开节省时间、安全出行,是解决堵车问题的利器。本文根据道路交通网的特点,设计了一种路网拓扑模型,并提出了一种基于地理位置的最短路径导航算法,降低了算法的复杂度,提高了算法的实时性。     

图的最短路径算法及其在网络中的应用

图论是当代计算机网络重要的理论基础之一,它是计算机网络的抽象模型,是人们认识和把握计算机网络整体结构的有力手段。图论中的最短路径算法在计算机网络的路由、优化和架构设计等方面起到了举足轻重的作用,为当代庞大的Internet的实现奠定了理论基础。探究了图的最短路径算法及其在计算机网络中的应用。     

基于遗传算法的最短路径问题求解实现

文章应用遗传算法求解图论中的最短路径问题,并给出了该算法在解决这一问题的具体实现,使用该算法可以很快地求出一批最短路径集。     

全局最短路径计算和图的连通性及拓扑排序在邻接矩阵的方法

全有全无的邻接矩阵法是进行最短路径计算的一种方法。矩阵迭代可以用来计算带权有向图的最短路径,迭代可以及时调整适应性,利用改进算法可以直接由D2r计算出D2r＋1,最多只需骔logn-1」次。拓扑排序用于找出图中的环路,减少瓶颈。连通性用于找到图中无关节点,减少计算量。介绍了环路检测算法,无向图中一个点和其余所有点的连通性判定,更新后的最短路径计算。     

基于改进Dijkstra算法的自驾游最优路径规划研究

自驾游时,由于时间有限且旅游景点较多,因此游客要想在最短的时间内游览更多的景点,就需要预先规划好外出旅游的最优路径。目前常用的地图导航软件一般只提供从游客位置到单个旅游景点之间的最优路径,并不能规划多个旅游景点间的最优路径。针对上述问题,该文对Dijkstra最短路径算法进行了改进,在算法中加入了指导函数h,实现了多个景点间最优路径的计算。最后该文以河南省部分代表性景点为例,采用改进后的Dijkstra算法,成功实现了多景点间最优路径的规划,验证了该算法的科学性和实用性。     

蚁群算法在复杂地形下的路径规划应用

研究存在障碍物的三维空间的最短路径规划,并采用蚁群算法解决这一问题。路径规划问题是计算机领域内的经典问题。它可以描述为已知起始点、c以及环境信息,并确定一条从起始点到目标点的线路。一般来说,所规划的路径必须满足距离最短或代价最小的目标。路径规划技术有着广泛的应用,涉及我们的生活、工作、科研和娱乐等方面。