基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径搜索是车载定位导航系统中很重要的一个功能,最短路径搜索问题本身也可以归结为组合优化问题.蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路.文章尝试采用蚁群算法来解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,并在VC 6.0的环境下进行了仿真实验.实验结果表明,该方法能有效解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际意义.     

基于改进A*算法的智能车路径规划研究

针对智能车使用A*路径规划算法存在转折点和冗余点的问题,提出一种考虑智能车静态特性的改进A*路径规划算法。在已知静态环境信息的栅格地图上,考虑到智能车自身存在实际宽度,对障碍物进行膨胀扩展;其次根据路径上前后节点相对方向的改变提取必要的转折点,并依次连结前后转折点,若转折点连线不经过障碍物,删除连结转折点之间冗余的转折点;重复上述操作,直至所有冗余点被删除,保留关键转折点。仿真结果表明,该方法可以实现车辆安全无碰撞地到达目标终点。     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

实用最短路径算法研究

本文基于数据结构中堆栈“后进先出”的原理提出了一种新的最短路径算法－ｓｔａｃｋ算法。这种算法内存省，计算效率高，运行时间短，能很好地适应大型运输网络的最适中计算。     

一种改进的路网最短路径算法

在路网模型中节点数和边数较多的情况下,利用Dijkstra算法求解最短路径的计算量较大,时间花费多.文中提出通过判断语句避免Dijkstra算法计算中值为∞的无用计算,从而提高搜索效率.应用结果表明,对于节点数量较大的路网,该改进算法具有较好的适用性.     

基于简化DPCNN的最短路径算法

传统求解最短路径（SP）问题的方法一般有组合技术与代数方法2大类,但算法复杂度的指数上界为2．376,不能实时对大规模SP问题进行求解。文中提出1种简化的时延脉冲耦合神经网络（SDPCNN）模型,可1次求解源点到其他所有点的最短路径,算法时间复杂度仅有O（n）．实验证实了这一模型的有效性,且计算时间仅为未简化模型的5％～10％。     

Dijkstra最短路径算法实现

本文主要通过对Dijkstra算法较为准确的描述,结合具体图例详细论证了其具体求解最短路径过程;并简要论述了用VB实现最短路径算法的基本思路和主要代码功能,使数据结构算法和实际程序操作能够紧密结合,从而进一步加深对算法的认识理解。     

基于蚂蚁算法的公交网络最短路径问题研究

通过改进的蚂蚁算法来解决公交网络信息系统中的最短路径问题。提出以换乘次数最少、出行距离最短为目标的路径求解算法，并给出了算法流程。分析了基于蚂蚁算法的城市公交网络的选择策略：选择某条路径即给该路径赋以一定的信息素，信息素愈大的路径，成为最短路径的可能性愈大。并利用改进的蚂蚁算法实现了公交网络乘客信息查询。     

城市道路网最短路径启发算法研究

从城市道路网络的实际特点出发,对城市电子地图的道路网进行网络分析,将最佳路径搜索问题转化为图论中的最短路径搜索问题,通过对最短路径搜索算法的分析,提出了一种求解城市道路网两点间最短路径的算法。该算法主要对Dijkistra算法的搜索方法进行改进,根据两点间直线距离最短这一原理,运用待扩展节点与终止节点间的直线距离这一启发信息,使搜索沿着某个最有希望的路径进行下去,大大减少了搜索范围,提高了路径搜索的速度,具有重要的实践意义。     

基于最短路径的城市干道网规划的算法研究

首先定义了要点、中观区、虚拟网等概念，而后以净效益最大化为目标，以假定驾驶员都选择最短路径为前提，研究了城市干道网的各干道的线路和规格的规划算法。     

基于最短路径射线追踪算法的混凝土无损检测

混凝土结构的无损检测对于桥梁安全来说意义非凡。无损检测技术的基本目的是在不损伤构件的前提下,检测出物体中的缺陷,并确定其位置、大小和性质。在混凝土无损检测中常用的是超声层析成像代数重建技术(ART)。由于ART算法一般采用直线射线追踪,投影矩阵一经确定不再改变,不仅计算精度低,而且在异常体周边单元出现速度远离真值的现象。本文引入了最短路径(SPT)射线追踪,在每次ART迭代之前,利用SPT射线追踪重新计算投影矩阵,再进迭代计算。计算机仿真结果及混凝土试件实验结果表明:SPT射线追踪与ART相结合的算法具有更好的CT重建效果和消噪能力,并提高了计算的精度和图像重建质量。     

基于改进RRT*算法的自动驾驶车辆路径规划研究

针对自动驾驶车辆,文章在交叉路口环境下提出了一种改进的快速搜索随机树(RRT*)路径规划算法.首先,对自动驾驶车辆的驾驶行为环境予以描述;其次,针对原始RRT*算法提出改进的目标偏向策略予以改善;进一步,对原始RRT*算法在交叉路口无效采样的问题,提出一种概率采样策略.基于Matlab/Simulink联合仿真平台构建...     

湖北高速公路启动“最短路径法”收费

自2005年9月30日湖北孝（感）襄（樊）高速公路通车后，与湖北省内其他高速公路形成环形线，湖北省高速公路开始启用新的“最短路径法”收费。     

基于K最短路的流量分配算法研究

结合国内城市轨道交通无缝换乘的运营特点,充分考虑影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素及轨道交通网络的特有属性,用运行时间、换乘时间、拥挤附加时间构造城市轨道交通网络广义费用函数,分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为;在此基础上,基于图的理论和随机用户平衡原则提出城市轨道交通网络客流分配数学优化模型,设计基于费用约束的K最短路算法进行求解,得出更符合实际的有效路径集合,并通过一组数据对模型和算法进行了验证。     

交通网络最短路径并行算法研究综述

首先回顾了最短路径并行算法的国内外研究进展,对当前的最短路径并行算法进行分类。接着讨论了交通网络分析中最短路径并行算法常用的两种实现策略以及各自的优缺点;分析了影响网络分割策略并行算法性能的3个主要因素:最短路径算法选择、网络分割及终止检测方法。最后就实际交通网络中最短路径并行算法需进一步研究的问题给出了建议。     

基于道路网络数据库的最短路径搜寻

最短路径搜寻是智能交通系统(ITS)中车辆诱导的关键技术之一。作者根据城市交通道路网络建设的实际,研究了描述城市交通路网的道路数据库的结构。在此基础上采集大量道路信息,溶入GIS技术,建立城市道路网络数据库。用动态邻接矩阵对经典的Dijkstra算法进行改进,提高了运算效率。采用改进的算法实现了车辆诱导系统中的快速最短路径搜寻,并给出了车辆诱导系统搜寻最短路径的一个实例。     

随机路网的最短路径问题研究

主要研究随机路网中的最短路径问题,首先给出随机路网的定义,建立了随机路网的模型,假定路段的费用是满足正态分布的随机变量,并给出从历史数据中得到此变量的均值和方差的统计学方法;然后得出路径出行费用的均值及方差的递推公式,将费用的方差当作一个限制条件,从而在Dijkstra算法的基础上,提出了带单一限制条件的最短路径算法,同时给出了算法的具体流程;最后用一个简单例子演示了算法的具体步骤,并在南京路网中验证了此算法的实用性。     

基于安全场改进RRT*算法的智能汽车路径规划方法

快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree, RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT~*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT~*算法的智能汽车路径规划方法。首先,建立了基于安全距离模型的安全场,通过驾驶数据采集试验对模型关键参数进行了提取;在此基础上,提出了具备安全场引导和角度约束等策略的改进RRT~*算法;最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,本文提出的路径规划方法能计算出满足车辆轨迹曲率约束的有效路径,同时具有较快的搜索速度和更高的成功率。