基于GA的动态时延受限多播路由算法

探讨了包交换计算机网络中，具有端到端时延限制的动态多播路由问题．提出了一种基于遗传算法(GA)的动态时延受限多播路由优化算法．当节点加入或退出时，算法先利用Dijkstra第k最短路径算法求出节点到源点的最短路径集，再用遗传算法搜索最小多播树，仿真试验表明该算法可以动态求得满足时延约束的最小多播树．     

城市道路交通网中最短路径搜索算法设计及其实现

交通网络中最短路径的搜索是地理信息科学与计算机科学等领域的研究热点。本文以石家庄市中心区域部分道路网为实践对象,结合道路网络的特点,在自定义节点一链拓扑结构表达路网的基础上,提出了一种适于最短路径算法的空间数据组织方式,运用迪杰斯特拉(Dijkstra)最短路径算法,以MapInfo的二次开发语言MapBasic为开发工具,在电子地图环境下实现了道路网络中任意两节点间最短路径的快速解算与刷新显示。     

基于Dijkstra算法的物流配送系统最短路径程序设计

两点之间的最短路径算法是物流配送系统涉及的最基本算法。基于Dijkstra算法的基本原理，提出一种物流配送系统最短路径设计，包括配送路线图的数据输入模块、配送路线图的主体模块，最终得出输出结果，获得任意多个结点之间的最佳路径，从而能有效提高配送效率．降低配送成本。     

基于Dijkstra算法的物流配送系统最短路径程序设计

两点之间的最短路径算法是物流配送系统涉及的最基本算法. 基于Dijkstra算法的基本原理,提出一种物流配送系统最短路径设计,包括配送路线图的数据输入模块、配送路线图的主体模块,最终得出输出结果,获得任意多个结点之间的最佳路径,从而能有效提高配送效率,降低配送成本.     

基于层次分析法的应急救援最优路径选择分析

运用图论中的最短路径相关知识,综合道路交通的各种相关因素,给出道路应急救援系统中最优路径选择的解决方法.首先应用层次分析法分析影响路径的权重系数,然后用Dijkstra算法求出最短路径,并通过MATLAB进行计算仿真,结果表明此方法能够有效地解决应急救援系统中的最优路径问题.     

基于Dijkstra的最短路径改进算法

针对如何利用Dijkstra算法来高效地查找图中任意两结点之间的最短路径这一问题,提出了2种优化方法:其一是应用图中各结点的出入度来简化查找任意两结点之间的最短路径;其二是利用已求出的两点之间的最短路径来快速获得其他结点之间的最短路径。     

智能交通系统中几种最短路径算法分析

最短路径选择是智能交通系统的重要研究课题,它能够根据存储在电子地图中的道路网的拓扑关系,实时准确地规划出最短路径。目前的最短路径算法主要有4种,即Dijkstra搜索算法、A＊算法、A＊优先算法、A＊双向分层启发式算法,每一种算法都有不同的执行标准,例如有的算法考虑获取最短路径,但没有考虑算法运行时间;有的算法同时考虑在运行时间和获取最短路径这两个方面。详细分析这4种算法的路径算法,比较其优劣。     

动态车辆路径问题中的实时最短路径算法研究

分析了现有算法处理动态车辆路径问题时的缺陷,提出了一个动态网络环境下的实时路径评估模型,在此基础之上构造了一个改进的Dijkstra双桶算法.该算法能根据静态和动态的交通信息找出客户之间的实时最短路径,并对车辆的旅行线路进行调整,具有对随机事件和突发事件进行实时处理的能力,已用于解决动态车辆路径问题.实验结果表明,该算法能在动态网络环境下找到实时的最短路径,减少车辆旅行的总成本.     

基于铁路运输网络的最短路径及次短路径研究

在铁路运输网络中,经常要计算最短路问题,Dijkstra算法和Floyd算法是求最短路径的最常用最有效的两种方法。首先从不同方面对Dijkstra算法和Floyd算法进行了比较分析,然后对次短路问题做了简要介绍。     

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提出了以随机A*算法为基础，运用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中最短路径问题的思路，其中通过运用提出的随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用于最短路径问题中的最大障碍－初始种群的产生。最后，以广州市电子地图为基础，对提出的算法进行了验证，试验结果表明遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题。     

Research on the Best Routing Algorithm of Terminal Distribution Based on the Random Factor of Road Hustling Degree

Dijkstra algorithm is a basic algorithm to analyze the vehicle routing problem (VRP) in the terminal distribution of logistics center. According to the actual client demands of service speed and quality, the conceptions of economical distance of delivery and the best routing algorithm were given on the base of the Dijkstra algorithm with consideration of a coefficient of the road hustle degree. Economical distance of delivery is the shortest physical distance between two customers. It is the value of goods delivery in shortest distance when concerning factors such as the road length, the hustle degree, the driveway quantity, and the type of the road. The improved algorithm is being used in the development and application of a distribution path information system in the terminal distribution of logistics center. The simulation and practical case prove that the algorithm is effective and reasonable.     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配算法

由于低频浮动车数据时间间隔较长,现有地图匹配方法难以满足低频浮动车数据地图匹配的要求.综合考虑浮动车数据轨迹点之间的整体特性,在局部和全局地图匹配算法的基础上,提出了一种基于改进AOE网络的低频浮动车数据地图匹配方法.首先,采用相交分析判断GPS点缓冲区和候选路段的关系,以获取候选路段和候选匹配点;其次,基于四叉树空间索引和Dijkstra算法,获取候选匹配点之间的最短路径;第三,设计了一种改进AOE网络,提出了基于改进AOE网络的最短可达路径算法,以获取最终的地图匹配点;最后,对改进AOE网络的地图匹配算法进行评价,并通过实验分析了算法的时间效率和正确率.实验结果表明:基于改进AOE网络的地图匹配算法正确率为95.3%,程序执行总时间为96.8 s. 其正确率分别比点到线的局部地图匹配方法和基于弱Frchet距离的全局地图匹配方法的正确率高13.6%和2.8%.      

基于交通限制的路网最优路径算法

为了解决车辆诱导系统中复杂道路结构表达及因为城市道路交通信号管理而产生的最优路径选择求解的复杂性,依据图论中最短路径算法的基本原理,提出了含有禁行路线路网的最优路径求解算法。以行程时间最少为目标,按照网络转化法把含有禁行路线的路网转化为不含有禁行路线的路网,采用邻接节点矩阵和邻接节点权矩阵实现了道路节点关系的表达,改善了传统的Dijkstra算法,将全局节点路径的求解转化为与求解节点紧密联系的局部区域求解,将所研究的网络转化方法和改进的路径寻优算法应用于车辆诱导系统。结果表明应用该算法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径,减少了问题求解的路网节点数,提高了计算效率。     

考虑回路因素的电动汽车最短路问题研究

电动汽车保有量迅速增长，但仍存在里程焦虑、充电设施缺乏等问题，导致驾驶员有时必须绕路才能给电动汽车充电. 基于电动汽车在长途出行过程中绕路充电产生的回路现象，对电动汽车最短路径问题进行深入探索. 对路网进行重构，考虑驾驶员在不同充电速度和排队情况下的充电站选择行为，构造寻求电动汽车最短路径的混合整数规划模型，使用成熟的商业规划软件求解. 为提高大型路网下的模型求解速度，基于动态规划的思想提出一种改进的标签设置算法，高效求解路网中存在回路时的电动汽车最短路径问题. 通过算例验证所提模型和算法的合理性及高效性.     

结合概率搜索定界的入度统计最短路径算法

Dijkstra 经典最短路径算法包括大量的排序运算,且需要对图中所有顶点进行计算,效率较低.本文针对有向网络,提出了与概率搜索定界结合的入度统计最短路径算法.该算法通过按概率搜索得到一条较短路径,依据路径长度和有向网络结构特征确定和顶点序号相关的节点阻抗最大值;采用入度统计算法代替经典的标号算法,在计算过程中根据节点阻抗最大值,采取一定方式剔除无效顶点(不在最短路径内的顶点),简化网络结构.本文提出的算法不需要进行排序运算,简化了运算过程,并且可以剔除大量的无效顶点,降低了网络复杂度.算例分析表明,相对于Dijkstra算法,结合概率搜索定界的入度统计算法大幅度提高了运算效率,具有实用性.     

基于路网二次分层模型的出行路径诱导优化方法

为了提高出行诱导路径搜索的效率和优度,提出了一种基于道路功能以及交通状态划分的路网二次分层模型,模型从道路的功能角度进行路网的初分层,从道路交通状态角度,通过设定的交通状态阂值进行路网的次分层,建立的路网二次分层模型从宏观方面反映路网的结构,从微观方面反映路网运行的交通参数;利用路网二次分层模型所划分的各层路网之间的协同,借助限制区域的A‘算法进行最优路径的“三段巡径”过程。实例表明该算法实用、高效,有助于搜索得到最优出行路径。     

带模糊需求的多类型车辆路径问题研究

针对模糊需求信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的优化模型,并利用遗传算法对问题进行求解.通过实验证明该模型及算法对于多类型车辆路径问题具有一定的实用价值.     

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在路网规划中,路网关键断面的确定对于解决路网中的交通瓶颈问题有很大的帮助。路网关键断面问题可以转变为寻找路网最大流最小割的问题。本文首先对现有求解网络最大流的各种算法进行了分析和比较。然后,基于图论中的辅助图理论和求解最大流中的Dijkstra算法,得到了一种求解无向路网中最小割集较为简便的算法,即通过构造辅助路网,利用求辅助路网最短路的方法得到最小割集,即原始路网的最大流。在此基础之上,利用VC++计算机语言程序实现了该算法。最后通过对天津市公路网的分析,进一步对本算法进行了说明。通过比较可知,这种方法是一种确定网络关键断面较为简便的算法,并且会对交通规划与管理提供重要的理论依据和数据支持。