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。     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条，而且在带限制条件的路径选择等应用上，常常需要找出多条最优或近优的路径．一些经典的单源最短路径算法，如Dijkstra算法，能找出一条从起始点到目的点的最短路径，但并不能求解两点之间的所有最短路径．本文给出了最短路径子图的概念，用于存储图中两节点之间所有最短路径信息，能够节约存储空间．并给出了最短路径子图构造算法SPSG，其时间复杂度为O(n e)，比同类算法时间复杂度更低．随机网络模型的仿真结果表明：SPSG算法效率更高，     

重大灾害条件下基于GIS的最短路径改进算法

利用经典的Dijkstra算法, 对重大灾害条件下Dijkstra算法进行了改进, 构建了惩罚因子函数, 结合GIS软件二次开发模块, 通过Visual C++6.0实现了复杂网络的分析功能。分析了重大灾害条件下节点数量对于道路可靠性以及最优路径选取的影响, 综合考虑距离、行程时间以及节点数量因素, 证明了改进Dijkstra算法对于最优路径选择的优越性。分析结果表明: 利用改进Dijkstra算法、经典Dijkstra算法计算出的路径节点数分别为31、59, 行程时间基本相同。可见, 改进算法能有效减少疏散路径中的节点数量, 降低车辆在节点处的延误损失和风险。     

基于城市道路数据库的最短路径搜索

在智能交通的导航／动态路线诱导系统中，最短路径搜寻是其重要功能，根据城市交通路网建设的实际，研究了描述城市交通网络图的城市道路数据库的组织结构。在此数据结构的基础上依靠GIS技术的支持，采集了大量具体道路信息，采用Dijkstra算法实现了快速最短路径搜索。根据城市的交通状况对交通网络图的边值赋予不同的权值可实现最优路径搜寻。给出了在广州市电子地图上搜索的一个实例：一个包含61个交通路口的最短路径搜索结果的搜索时间约为2．2s。     

关于最短路径的SPFA快速算法

本文提出了关于最短路径问题的一种新的快速算法－ＳＰＦＡ算法。ＳＰＦＡ算法采用动态优化逼近的方法，用邻接表作为有向图的存储结构，用了一个先进先出的队列Ｑｕｅｕｅ来作为待优化点的存储池。算法的时间复杂性为Ｏ（ｅ），在绝大多数情况下，图的边数ｅ和顶点ｎ的关系是ｅ＜ｎ＾２，因此，ＳＰＦＡ算法比经典的Ｄｉｊｋｓｔｒａ逄法在时间复杂方面更优越。     

考虑转向延误的最短路径的节点标号算法

拥堵时段车辆在城市路网中交叉口处的延误甚至会大于其在路段的行驶时间,因而拥堵情况下在城市路网上应用不考虑转向延误的最短路径算法无法反映真实的交通状况.分析既有的考虑转向延误的最短路径算法,扩展网络法因过大的时间和空间开销而欠缺实用性,其余算法包括对偶网络法、节点标号算法和弧标号算法本质均为求包含节点权重和边权重的最短路径问题,最后求解均为节点标号算法.对典型节点标号算法Dijkstra算法进行改进,通过记录节点的紧前节点完成转向判别,并通过最小堆优化将该算法的时间复杂度从O(n2)优化为O(nlogn),并给出算法的数据结构,完成了软件编码,并通过计算实例对算法进行了验证.结果表明:考虑交叉口延误后城市路网最短路径发生变化,同时经过堆优化后算法的时间复杂度下降.     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

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。     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

基于DEA-CCR模型的列车运行线效率计算方法研究

列车运行线作为构成列车运行图的基本单元,其效率反映列车运行图编制质量.定义列车运行线效率为其反馈技术指标与占用运输资源的赋权比,给出各影响因素的计算方法;针对其相对性特点,基于DEA-CCR模型构建全图列车运行线效率计算模型并求解.以成遂线石板滩—新桥线路所列车运行图进行实例验证,结果表明,所提方法能够客观计算列车运行线效率,算例中动车组列车运行线效率均值为0.961 1,高于普速列车均值0.909 5;全图上行方向列车运行线效率均值为0.944 2,高于下行方向均值0.933 7,说明列车运行线效率与铺画优先级及始发时刻可调整度有关,并提出了改善列车运行线效率的途径.     

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从车辆装载（VFP）和车辆线路（VRP）联合优化多目标问题出发,对供应链中物流配送优化模型和多目标混合遗传算法进行了重点分析。综合应用基于RFID的货物远距离识别、自动存储和提取、计算机网络通讯技术以及智能控制等技术,开发了仓储物流中心管理系统。应用该系统可实现对货物的进出库及库存的管理与控制,从而提高物流的作业效率,节约物流配送成本。     

综合运输网络上多货类流量最短路分配

针对综合运输网络资源合理配置的需求,分析了综合运输网络上影响路径选择行为的用户偏好体系,并将其概括成客观类、主观类和调控类。在给出选择偏好在路径选择模型中的表达方法基础上,阐述了采用改进的最短路加载方法进行多货类运输流量分配的思路和执行流程,并面向可持续发展政策导向的运输网络规划,引入"诱导参数"对处于合理路径集中的联合运输路径进行优先选择。最后通过算例分析了不同"诱导参数"对双货类网络流量分布的影响,从政策调控的角度为综合运输网络宏观布局的评价模型提供理论参考。     

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.     

基于最短路径的等时缓冲区分析及其应用

为了研究城市交通网络不同时段、不同交通方式居民出行的时间结构,从等时缓冲区数学模型出发,引入最短路径思想,得到网络节点间的最短时间距离,并以此作为缓冲区分析的量算指标和样本点数据.借助ArcGIS空间插值和等时线提取工具,实现交通网络时间距离表面和等时缓冲区(等时线)的建立及其可视化.通过具体的实例,生成闲时、忙时,小...