机器人寻路中最短路径算法初探

最短路径问题是机器人寻路中遇到的最常见问题之一,最短路径即寻找指定两节点间总长度最短。文章对最短路径搜索算法——Dijkstra算法、遗传算法、蚂蚁算法进行了分析和比较,总结出三者在寻找最优路径中的优缺点。     

机器人寻路中最短路径算法初探

最短路径问题是机器人寻路中遇到的最常见问题之一,最短路径即寻找指定两节点间总长度最短。文章对最短路径搜索算法——Dijkstra算法、遗传算法、蚂蚁算法进行了分析和比较,总结出三者在寻找最优路径中的优缺点。     

物流配送系统中大规模最短路径算法的研究

在物流配送管理系统中,车辆路径优化是一个典型的难题,而最短路径算法是其基础。传统的最短路径算法,如Dijkstra最短路径算法因性能问题无法适应大规模的拓扑网络和实时计算。本文在Dijkstna最短路径算法的基础上,在方向优先等改进算法的启发下,设计和开发了基于GIS的大规模最短路径算法。实验表明,该算法受拓扑网络规模的影响极小,能够快速完成实时最短路径计算。     

最短路径算法在路网模型中的研究与实现

传统的基于距离的路网模型以车辆通过的距离为权值计算最短路径,该模型无法满足基于时间的计算。要解决时间路网模型的设计问题,应该在基于距离的最短路径研究中,将动态的阻抗系数在计算机中表示出来,在算法实现过程中,解决如何在不同情况下调用不同的阻抗系数来选择相应情况下最合适的时间最短路径问题。     

不确定环境下的地震应急救援路径优化研究

针对地震应急救援的特点,引入不确定理论,在地震灾害的背景下,研究震后动态网络环境下的应急救援路径选择问题。用不确定变量表示网络中各路段的破坏程度,综合考虑路径破坏程度及车辆路径连续性等约束条件,以救援时间最短为目标,基于不确定理论建立了动态优化模型,并用改进的遗传算法求解,最后设计算例验证了模型和算法的有效性。     

基于Java的Dijkstra最短路径算法实现

最短路径是一个顶点到其他所有顶点的距离的最优解。传统Dijkstra算法是求最短路径最经典的算法,是后续最短路径算法改进的基础。本文介绍了传统Dijkstra算法的相关概念及其实现原理,使用Java编程语言实现算法,最后给出关键伪码和运行结果。     

基于数据结构的最短路径算法的研究

基于数据结构的最短路径问题已成为研究图论中的热门课题之一。Dijkstra算法作为解决最短路径问题的基础理论,被广泛应用与工程计算中。本文针对传统Dijkstra算法存在的缺陷,提出优化方法,主要通过对最短路径结点的选取、数据的存储结构与组织进行了改进,经过比较分析,得出改进后的算法,降低了存储空间,有效提高了运行效率,在最短路径计算中具有更好的适用性。     

基于公交网络的最短路径算法的分析及对比

路径分析是GIS最基本的分析功能,在公交网络方面有着广泛的应用。而最短路径分析是地理信息系统（GIS）中网络分析的一项重要功能．等价于图论中的节点间求解最短路径问题．在GIS应用的各个方面都有着很重要的地位。对于最短路径的研究也一直没有停止。对地理网络进行地理分析和建模．实现最短路径算法已经有大量论文讨论,但是专门针对公交网络的最短路径算法则鲜有研究．本文在总结公交网络特点的基础上,引入了“搜寻”算法来计算公共交通系统的最优路径。最后用一个简化的例子来说明了这种算法的算法流程,对这种算法以及经典的Dijstra算法做了几点比较,无论在空间复杂度还是时间复杂度方面都优于Dijstra算法。     

基于蚁群算法的码头集装箱卡车路径优化研究

分析了集装箱码头作业流程及其传统作业工艺,提出了使用蚁群算法,以集装箱卡车到达目的地的距离最短为目标．建立集装箱卡车路径优化模型,为码头集装箱卡车寻求出发点与目的地之间的最短路径。实验表明,该方法能有效解决集卡最短路径搜索问题。     

取送货路径优化问题的候鸟群自适应变邻域搜索算法

具有时间、车容量和后进先出约束的多车辆取送货路径优化问题在现实中具有广泛的应用,针对现实问题中规模性和模型的复杂性使其在短时间内无法精确求解的问题,提出了候鸟群自适应变邻域搜索算法(MBO＿AVNS)。以三种贪婪插入算法构建初始种群,确保种群的多样性和初始解的质量,对传统候鸟优化算法的邻域搜索算法进行改进,加强了算法的局部搜索能力。通过真实数据进行实验分析表明,与模拟退火算法(SA)和一般自适应变邻域搜索算法相比,MBO＿AVNS算法在求解具有时间和后进先出约束的取送货路径问题上更具有优越性。     

Floyd算法求解最短路径的简明方法

最短路问题属于求优问题的一种,Floyd算法能够很方便地求出某网络上任意两点间的最短路长,但要去确定两点间具体的最短路径,算法本身的表述就显得比较含糊,相关文献对此问题有过相应的探讨,文章紧密联系Floyd算法思想,在算法的基础上揭示了最短路径确定的简洁方式。     

基于Dijkstra算法的区域路径搜索研究

文章采用将驻留点和线路抽象为二部图中的两类顶点的模型描述有限区域网络路径，用参照距离值度量顶点问路径的长度，考虑换路线因素和距离因素对路径选择行为的影响，在Dijkstra算法基础上，设计了网络最优路径搜索算法引入迭代惩罚函数。     

基于改进Dijkstra算法的最短路算法

Dijkstra算法是求解最短路径问题的经典算法。在现如今的城市交通网络中,经常需要寻求两个地点之间的最短距离,减少运输时间。本文将Dijkstra算法与C语言相结合,对Dijkstra算法进行改进,根据实际网络图的情况,建立了相应的数学模型,运用C语言编程,在给定的网络图中,实现了只需确定起始点和终点,就可以直接输出最短路径和最短距离的功能。在有多个相同最短路径的情况下,会将多个最短路径一起输出,在搜索到终点时,立即跳出,结束循环。在一般情况下,无需对所有点进行迭代,提高了效率。这种方法可以应用到现在的物流运输中,以此来节约时间,降低成本。     

产业关联网络中的产业重要性算法研究——基于复杂网络中心性

产业关联网络高密度、加权有向和带有自环的特性不同于一般复杂网络,使得传统的基于最短路径的紧密中心性、介数中心性和特征向量中心性算法无法适用于产业关联网络。在随机游走的基础上设计的随机游走中心性算法,有效地解决了上述问题。通过对中国2010年投入产出延长表的计算验证了该算法能有效合理的对产业的重要性进行区分。     

动态规划方法在企业生产物流控制中的应用研究

着重研究了企业生产物流的控制。采用动态规划方法,得出生产物流的最短路径;并针对多种产品,给出整体最优的分析和运算方法;最后用实例加以说明。     

基于GIS和遗传算法的最短路径研究

地理信息系统（GIS）为智能道路交通管理提供了基本数据库,也是进行道路交通网络分析的有力工具。对廊坊道路交通网络进行数据建模,构建了廊坊道路交通地理数据库,研究了遗传算法在求解交通网络最短路径中遇到的问题,以廊坊道路交通地理信息系统为数据平台,对基本遗传算法在种群初始化、交叉和变异算子上做了改进,实现了两点间最短路径的求解。     

基于multi-Agent的连锁企业物流配送

将连锁企业的物流配送与multi-Agent技术相结合具有一定的现实和经济意义.可将连锁店和配送中心看成Agent,并作为网络中的节点,该网络就是一个multi-Agent系统.Aget所追求的目标是寻找在网络资源约束下满足Agent的供应与需求的最短可能路径,实现效用的最大化,减少配送中心的压力,增加各连锁店的联系.     

基于MAS的物流运输路径动态规划

物流运输路径规划是物流规划活动中面临的一个重要问题。本文在分析物流运输路径规划问题的基础上，提出了在GIS环境中应用多Agent系统对物流货物运输路径进行动态规划的方法，及实现求解最短路径的算法。     

基于复杂网络的路由策略研究

随着信息数量及用户数量的迅速增长,网络经常由于数据包产生速率超过了整个网络的通信能力而产生了拥塞现象。而网络的拥塞控制与路由策略关系密切,该领域的研究受到了学者的广泛关注。然而,之前对于网络上的拥塞控制和路由策略的研究多数都是基于均匀网络的,但现实中的大规模通信网络如Internet、万维网却都呈现出小世界特性和无标度特性,因此,研究这类网络上的路由策略具有非常现实的意义。文章主要针对BA无标度网络模型上的路由策略进行了研究。首先分析研究了BA无标度网络模型的统计特性及构造算法,并构建了BA无标度网络模型上的网络流量模型。在基于节点度的路由策略中存在着数据包的实际路径偏离最短路径的问题。为了解决这一问题,在基于节点度的路由策略的基础上,文章提出了一种改进的路由策略。在这个改进的路由策略中,数据包根据邻居节点的度及其到目的节点的距离两方面的信息来选择路由路径,在实现将数据包分流到度小的节点上的同时,使数据包的实际路由路径长度接近于最短路径长度。仿真结果表明,文章提出的路由策略的效率要比未改进的路由策略要高。     

物流配送车辆路径优化问题模型的研究与应用

在实际中最短路径的选取需要考虑多种因素,而这些因素往往又是模糊的,如何综合利用这些模糊因素,是交通线路选取所面临的一个关键性问题。现有最短路径问题指的是狭义最短路径问题,针对该问题而设计的算法求得最短的一条路径。在图论理论基础上分析问题之后,设计了一种算法,该算法可以求取最短路径,以满足实际应用需要。20世纪中后期,随着计算机的出现和发