圆柱(台)表面蚂蚁爬行最短路径分析

本文构建了圆柱和圆台表面最短路径的函数模型,给出了最短路径的几何解释,论证了圆柱表面最短路径问题,提出了一个基于数学实验的圆台表面最短路径的猜想.     

基于蚁群算法的矿井火灾救灾最短路径研究

为了减少矿井火灾中人员伤亡和财产损失,提出在矿井火灾中确定最短路径的方法.充分利用蚁群算法的基本思想,首先根据巷道的长度,构造出巷道的当量长度体系,然后确定出巷道当量长度邻接矩阵,从而确定出科学合理的矿井火灾最短救援路径.通过蚁群算法和Matlab软件对此方法进行仿真和计算,测试结果表明,此方法确定的最短路径科学合理.     

基于最短路径的世界杯赛程分析——以南非世界杯为例

以2010年南非世界杯决赛阶段赛程安排为例,提出了利用图结构中的最短路径的理论来分析世界杯决赛阶段赛程安排对各组球队的影响程度的方法.根据具体的赛程安排,利用图结构中的最短路径的理论和每对顶点间的最短路径算法做出具体分析,得出其中的规律,并且给出相应的建议.     

机器人行走避障问题

研究机器人避障最短路径的问题.要求在一个区域中存在十二个障碍物,由出发点到达目标点以及由出发点经过途中的若干目标点到达最终目标点的最短路径.我们通过证明具有圆形限定区域的最短路径是由两部分组成的:一部分是平面上的自然最短路径(即直线段),另一部分是限定区域的部分边界(即圆弧),这两部分是相切的,互相连接的.依据这个结果,根据线性规划知识设定机器人的行走路径为目标函数,将所设变量的变化范围作为约束条件,最后用Lingo(11.0)软件求得目标函数的最小值,使得机器人沿最短路径到达目标点.建立了最优化模型,最短路径依次如下:O→A最短路径为:470.3636O→B最短路径为:853.1174O→C最短路径为:1092.8224O→A→B→C→O最短路径:2714.3069O→A最短时间为:96.01764     

关于改进GIS领域的最短路径Dijkstra算法研究

在GlS领域,对最短路径搜索问题的算法研究和应用属Dijkstra算法.但是,Dijkstra算法通常仅研究计算一条最短路径.文章通过对Dijkstra原始算法的基本原理和步骤进行分析研究,做如下改进:1、从已通过顶点集到未通过顶点集的可能存在的多条最短路径中,不丢弃任何一条最短路径.而Dijkstra原始算法仅在可能存在的多条最短路径中任选其中一条即可;2、Dijkstra算法的每一步骤,不仅要求路径最短,同时还要求经过的顶点最少,从而求出被原始算法忽略的所有可能存在的最短路径;结果最终可以求出带权图中一起始点到其余顶点的所有最段路径.     

基于最短路径优化问题Dijkstra算法程序的设计和实现

在九十年代公认的求最短路径的最好的算法是由E.W.Dijkstra于1959年提出的标号算法,此算法可以很好地解决求最短路径问题,但是该算法采用手工求解,计算量大且很繁琐.本文在此算法的基础上采用矩阵运算的方法,从而实现了完全应用程序求解,在很大程度上解决了上述问题所遇到的难点,使求最短路径和最短距离这两个较复杂的问题变得非常容易求解.     

浅谈Floyd算法的三种路径追踪算法

描述了使用Floyd算法求最短路径的三种路径重构的方法：正向追踪算法、递归追踪算法、反向追踪算法。它们都是通过记录最短路径中某个顶点来实现路径重构,区别在于它们记录了最短路径中不同的中间顶点,从而需要使用不同的策略来输出路径。     

不确定网络中的最短路径问题

探索使用不确定理论中的期望值模型处理最短路径问题,将网络中有向边的权值描述为不确定变量,提出了利用99表表示的期望值简化最短路径通用模型,从而把模型直接转化为确定的最短路径问题模型,用传统方法如Dijkstra算法等即可求解.最后通过算例证明了模型的可行性与有效性.     

模糊最短路问题的新方法

本文讨论三角形模糊网络中节点s到终点t的最短路问题 .根据三角形模糊数 (TFN)的性质可知 ,连结节点s和t的任何路p的长度 (p所经过路径的长度的扩展和 )也是三角形模糊数 .因此 ,模糊网络最短路问题本质上就是TFN的选择比较问题 ,即在连结s和t的所有路中选择长度 (TFN)最小的一个 .根据Adamo的模糊数悲观排序方法 ,以及它的扩展———乐观排序方法和λ 组合排序方法 ,模糊网络最短路问题最终可以转化为确定网络的最短路问题 .     

导航过程中最短路径的动态调整算法

在导航过程中,当最短路径道路上有拥挤、堵塞或中断的情况发生时,利用Dijkstra最短路径算法中的最短路径长度和前驱结点两个辅助向量数据,可迅速在其邻接结点中选择一条新的最短路径。实现了最短路径的动态调整,从而可以尽快地到达目的地。