基于遗传算法的最短路径问题及其MATLAB实现

前言 在现实生活中,我们经常遇到最短路问题,例如寻找两点之间总长度最短或者费用最低的路径。在运输、物流、设施选址以及人员调度问题中,最短路径是很常见的问题。解决最短路问题的方法有很多,例如迪杰斯特拉算法、福特算法。在这里我们介绍基于遗传算法的最短路径问题的解决方案。     

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，     

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。     

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。     

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。     

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.     

模糊随机最短路径问题模型与算法

最短路径问题在现实生活中有着广泛应用,许多专家学者对此问题进行了深入研究.到目前为止,所有这些研究都是针对静态最短路径问题以及不确定最短路径问题中具有模糊或随机参数的问题.然而在现实世界中,有些系统中有很多不确定因素,因此很有必要对具有多重不确定参数的最短路径问题进行研究.本文主要研究具有模糊随机参数的最短路径问题,基于机会测度理论,分别建立了模糊随机期望值模型、机会约束规划模型及相关机会约束规划模型,然后设计遗传算法求解.     

独立需求生产批量优化问题的遗传算法实现

生产批量问题是企业生产和管理中一个常见的约束批量问题,在假定问题中各产品的需求独立,同时满足能力约束和生产平衡的条件下,建立基于独立需求的遗传算法模型,实现使生产费用、生产准备费用和库存费用综合指标最小的生产批量算法。并通过对实际问题的计算验证该模型和算法的有效性和可行性。     

最短路径Auction算法及其在路径诱导中的应用

通过采用C#语言程序,对比传统路径算法,并在实际道路网络和随机网络中进行了试验,测试了算法在求解网络“一对一”最短路径问题时的运算性能．结果表明,Auction算法在求解此类问题时,体现算法自身原理的优势,虽然整体性能表现不及经典的路径算法,即迭代步骤略多,但仍有改进的余地．     

有约束的随机最短路问题模型及算法

针对不确定网络,研究具有随机参数的最短路径问题,采用随机数表示路径权值的不确定性, 建立有约束的期望最短路模型. 基于随机模拟方法,设计了一种融合退火技术的遗传算法,引入退火机制处理有约束的优化问题.在进化过程中,动态调节对不可行解的惩罚力度,使不可行解逐步被淘汰出去, 最后收敛到问题的全局最优解. 给出的数值实例验证了该算法的有效性.     

优化蚁群算法在最短路径诱导中的应用

最短路径算法在许多应用领域和研究中起着十分重要的作用。现有文献对最短路径问题提出了大量的优化求解方法和算法,大部分研究仅针对固定权值网络,对权值随时间变化等时变情况考虑较少。在通信系统、智能交通系统等实际网络及应用领域中,随着时间的变化,边的权值往往也同时改变。因此,时变网络中最短路径求解问题的研究更具有实用意义。针对一般算法存在的缺陷,现提出三点优化,使算法既能避免陷入局部最优解,又能更快地收敛到全局最优解。     

基于改进遗传算法的旅游线路选择问题

针对旅游线路选择问题,在编码、交叉、变异等遗传操作上,对遗传算法作了改进,并用MATLAB编程实现.结果表明,改进的遗传算法能够较好地求解旅游线路选择问题.     

基于改进遗传算法的出租车共乘线路规划研究

常规出租车运行模式效率低,增加了城市的拥堵. 针对兰州市出租车搭载率低和行驶路线规划不合理等问题,设计一种以最高搭载率、最短行驶距离为目标的函数,考虑出租车的容量限制、车辆行驶距离限制及上下车人数约束等问题的共乘模式. 建立基于改进遗传算法的出租车共乘线路规划模型. 通过采用锦标赛选择策略、站点片段交叉设计和站点监督式变异等操作对模型进行求解. 最后用兰州市出租车历史轨迹数据进行实验分析,结果表明,运用设计的出租车线路规划模型及改进的遗传算法,能够快速地得到优化路径,实现多辆出租车的规划路径满足最高搭载率及最短距离的要求.     

基于改进遗传算法的出租车共乘线路规划研究

常规出租车运行模式效率低,增加了城市的拥堵. 针对兰州市出租车搭载率低和行驶路线规划不合理等问题,设计一种以最高搭载率、最短行驶距离为目标的函数,考虑出租车的容量限制、车辆行驶距离限制及上下车人数约束等问题的共乘模式. 建立基于改进遗传算法的出租车共乘线路规划模型. 通过采用锦标赛选择策略、站点片段交叉设计和站点监督式变异等操作对模型进行求解. 最后用兰州市出租车历史轨迹数据进行实验分析,结果表明,运用设计的出租车线路规划模型及改进的遗传算法,能够快速地得到优化路径,实现多辆出租车的规划路径满足最高搭载率及最短距离的要求.     

遗传算法在并行多机调度问题中的应用

从车间生产调度的实际情况出发,针对最小化完工时间的并行多机调度问题,提出了一种优化遗传算法.充分考虑紧急任务的插入,通过提供一个记录设备当前负荷的数组,实现对任务的动态调度.仿真结果表明该遗传算法能够较好的解决并行多机生产调度问题.