最短路径算法的改进及其实现方法

最短路径分析是 GIS最基本的网络分析功能。Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法。文中从节约存储空间 ,提高运算速度出发 ,在 Dijkstra算法基础上 ,对相关边算法进行改进 ,提出邻接结点算法 ,并给出算法的面向对象的实现方法     

嵌入式GIS最短路径分析中Dijkstra法改进

Dijkstra算法是求解网络中最短路径的精典算法,文中通过改变图的存储结构及搜索方法,减少了内存存储空间,缩短查询时间,以提高该算法在嵌入式GIS系统中路径优化的效率.     

嵌入式GIS最短路径分析中Dijkstra法改进

Dijkstra算法是求解网络中最短路径的精典算法，文中通过改变图的存储结构及搜索3-法，减少了内存存储空间，缩短查询时间，以提高该算法在嵌入式GIS系统中路径优化的效率。     

快速Dijkstra最短路径优化算法的实现

在分析已有Dijkstra算法的基础上,提出快速Dijkstra最短路径优化算法.该算法是将提高时间效率放在第一位,以十字链表结构记录顶点(Vertex)和边(Edge)为基础,采用顶点分区和记录绝对地址来优化Dijkstra算法的方法.     

GIS中最短路径算法的改进实现

针对GIS中网络拓扑图的一般特点和对网络分析实时性的要求,以Dijkstra最短路径算法为理论基础,采用快速排序和插入排序相结合的方式,使用地址排序的方法,改进原有最短路径算法中对最小权值的顶点的搜索策略,提出一种高效的实用的Di-jkstra最短路径算法的实现方法.     

基于道路网络分析的Voronoi面域图构建算法

提出一种基于网络分析的Voronoi面域图和加权Voronoi面域图构建算法。鉴于道路网络在城市中心地、公共设施引力传导与功能覆盖上的重要作用,采用网络最短路径距离分析和最短路径时间分析构建的Voronoi面域图可以模拟出中心功能的辐射影响范围空间划分的实际情形,进而为空间分析和空间优化提供有力支持。算法过程主要包括:设施邻近道路结点检索和分界结点计算;基于网络最短路径分析Dijkstra算法和分界结点计算的网络Voronoi划分;基于空间离散化、邻近道路分析的空间Voronoi划分及其矢量化处理算法。计算实验结果表明本文提出算法可靠和高效,能够模拟出具有预期精度和形态复杂的网络Voronoi面域图形。     

一种物流配送最短路径混合算法

文章针对Dijkstra和Floyd算法特点及在智能运输中的特点,将两种算法结合起来,形成求解物流配送中两点间最短路径的优化算法-混合算法.该方法用Floyd计算多对顶点之间的最短路径,在路径中少数顶点之间的邻接关系发生变化时,利用Dijkstra计算这些顶点之间的最短路径,加上其余部分路径就得到该图中各对顶点之间的新的最短路径,在约束条件下最终求出各点间最短路径.实验证明,混合算法比Dijkstra及Floyd效率提高11％-20％.本文研究结果可对物流配送中最短路径的选择有所帮助.     

Dijkstra算法在GIS中的优化与应用

为了提高出行效率,节省出行时间,避开交通情况复杂路段,基于层次分析法与Dijkstra算法,对多种道路交通影响因素进行对比分析并量化赋值,求解出更加准确、合理并能够动态改变的路径规划方法,该方法利用多元数据分析得出最佳路径,优化以道路长度等单一因素解算的最短路径算法,在实际生活场景中有较强的实用性.实验结果表明,通过优化Dijkstra算法分析的最短路径更为合理,具有广阔的实际应用前景.     

Dijkstra最短路径分析算法的优化实现

最短路径问题是地理信息系统的关键问题,传统Dijkstra算法在求解节点间最短路径时,对已标识节点以外的大量节点进行了计算,从而影响了算法的速度。因而对其算法进行优化是很有必要。本文在对传统Dijkstra算法分析的基础上,对其进行了优化,优化算法只对最短路径上节点的邻居做了处理,而不涉及其他节点,并利用Visual C++6.0开发平台编程进行了实验。实验表明,该算法是行之有效的。     

Dijkstra最短路径算法改进研究及其在GIS-T仿真分析中的应用

Dijkstra算法是求解最短路径问题的经典算法,但在实际应用中还存在一些问题。提出了对传统的Dijkstra最短路径算法改进的新方法,即对复杂的公路网数据进行预处理,生成路网拓扑结构数据文件,并结合Dijkstra算法按路径长度递增次序产生最短路径的思想来求解公路网复杂线状图形的最短路径问题。     

一种基于时空拥挤度的应急疏散路径优化方法

提出时空拥挤度的概念来描述时间与空间维上的移动对象的拥挤程度,并以此提出一种基于拥挤度的应急疏散路径优化方法,该方法能够为大型公共场所的人员疏散提供从建筑物内部经由路网离开危险区域的一个完整疏散路径方案。分析在疏散路径分配的过程中以最短路径为基础的疏散路径分配方案的拥堵情形,然后以缓解拥堵、减少疏散总时间为目标,设计疏散路径分配方案的优化方法。试验结果表明优化后的方案能够减轻整个疏散方案的拥堵程度,同时能够为每个疏散个体提供一条相对合理的疏散路径。     

海量GNSS小文件云存储优化方法研究

GNSS数据量呈指数级趋势增长,Hadoop分布式文件系统（HDFS）解决了海量GNSS数据存储瓶颈的难题,却面临内存占用多、文件相关性差和缺乏优化机制的问题。针对HDFS处理海量GNSS小文件效率不高的问题,结合GNSS数据类型、特点以及存储过程,提出了一种新的GNSS小文件云存储方法,优化了GNSS小文件的写入、读取、添加和删除策略。该方法分别按观测文件和解算成果的类型进行合并,对合并后的文件构建压缩Trie树索引,索引切分后,根据匹配算法分布式地存储索引块。实验采用国际GNSS服务（IGS）28 d的数据和产品进行云存储优化。结果表明,该方法降低了各节点内存消耗,提高了海量GNSS小文件写入、读取和删除的效率,实现了对海量GNSS小文件的高效云存储。     

基于Hilbert空间排列码的海量空间数据划分算法研究

在深入分析了Hilbert空间排列码的线性映射特性后，将其应用于数据划分之中，并给出了具体的实现算法。本算法既考虑了空间目标的聚集性，又考虑了各个划分结点上数据存储量的平衡性，极大地提高了并行空间数据库的处理效率。     

满足实时导航应用的路径规划算法研究

主要针对当前嵌入式导航应用中路径规划计算存在的问题,设计了一种满足实时导航应用基于转换路网的分层搜索A*算法。该算法对于大区域的路径规划采用分层搜索策略,路径计算时采用能够处理交叉口转向限制和结点权重,并且占用存储空间小,搜索速度快的基于转换路网的二次搜索A*算法。通过实际的应用表明,算法在计算速度、路径合理性等方面可以满足实时导航应用的技术需求。     

用户访问驱动的空间数据存储组织策略

针对用户访问服务负载均衡的分布存储要求和磁盘连续读取的合并存储要求之间的矛盾，提出一种基于用户访问行为的综合考虑存储节点连续读取效率和网络负载均衡效率的空间数据存储组织方法（combined strategy of data placement and load balance，CSDL）。该方案根据用户访问行为，通过空间数据的访问相关性计算，将热点数据分布存储在不同的服务器上，以实现用户并发访问时的负载均衡；同时，通过对存储在相同服务器内数据的并发度计算，将并发度高的数据存储在连续的磁盘空间上，以实现磁盘存储服务的连续读取。CSDL方法试图同时从上层应用的负载均衡和底层磁盘效率两个方面对空间数据的存储进行分布组织，以提高地理信息系统服务效率。试验结果表明，该方案可有效提高45.2%~245.3%的系统平均请求响应时间，与此同时，分布式服务器节点的负载均衡度可提高约0.5%~440.9%，能满足大规模分布式环境的应用需求。     

校车最优路径规划算法

提出一个基于GIS网络分析的校车路径方案规划算法。算法采用Dijkstra最短路径算法结合道路网络拓扑分析。以高效利用各种资源为目的,通过限制搜索范围提高算法效率,并用空间分析选择最佳起始节点,计算将学区内路网上各乘车节点处的学生送至学校的最优路径方案。实验结果验证了该算法的高效性和有用性。     

利用改进的S-LUT快速生成计算全息图

计算全息三维显示是一种非常理想的真三维裸眼3D技术。对分裂查找表（split look-up tables，S-LUT）算法进行改进，以提高计算全息图的生成效率:（1）改变原竖直调制因子查找表内容为存储物点每一列对全息面每一行像素的贡献，进一步减少全息图在线计算次数，并对基于新查找表内容的全息图在线计算过程进行统一计算设备架构（compute unified device architecture，CUDA）并行加速；（2）吸收相位迭代计算思想，以加、减运算替换耗时长的平方、开根号运算来提高查找表离线生成效率。对两种不同大小的三维点云进行计算全息图生成实验，结果表明:改进算法的查找表存储空间与原算法相当，但查找表离线生成效率提高约1~1.5倍；改进算法的全息图图形处理器（graphic processing unit，GPU）在线计算时间比原算法节约至少15%，且在线计算过程的并行化设计、实现更为简单；相同全息面分辨率下物体空间点数越多，改进算法的查找表离线生成效率及全息图在线计算效率提升幅度越大，对于计算全息三维显示技术的实施具有一定的参考意义。     

共享内存环境下的大块干涉相位图解缠算法

针对大块干涉相位图解缠效率低的问题,提出了一种共享内存环境下的大块干涉相位图解缠方法。利用质量引导和最小不连续优化策略设计了复合相位解缠算法,并在共享内存环境下对算法中的质量图计算、高低质量区域分割和低质量区域优化3个步骤进行了并行化。为充分利用多核计算资源,针对低质量区域的并行优化,设计了动态计算任务分配方法。对仿真和干涉合成孔径雷达相位图的解缠试验结果表明,所提算法在提高相位解缠精度的同时,也极大地优化了相位解缠效率。     

时空谱多星协同任务规划算法研究

介绍了多星协同任务规划的重要性以及时空谱多星协同任务规划的优点,基于时间、空间和光谱协同观测约束优化模型,以金矿尾矿库污染、水资源污染和耕地荒漠化问题为例ꎬ分别在新疆伊犁河流域尾矿库区域、塔里木河流域和阿克苏区域随机生成观测任务,根据观测任务选取了多个成像卫星,通过仿真实验研究了基于启发式规则的贪婪算法、遗传算法、爬山算法对模型的求解效率和优化结果.验证了引入适宜度的必要性ꎬ以未观测点、任务适宜度、优先级、任务总价值为比较指标ꎬ综合分析和比较任务的总价值,验证了贪婪算法在本文模型中优于遗传算法和爬山算法.     

PC集群环境下的并行地理网络车辆路径算法

针对PC集群计算节点内存小、进程间通信速度慢的问题,本文设计了分布式的数据存储机制;提出了用同步变换规则代替解编码传输的进程间通信方式;基于邻域分解策略实现了禁忌搜索过程的并行化,发展了一种适用于PC集群环境的并行地理网络VRP算法。应用模拟路网数据进行了相关试验,结果表明：本文算法的计算结果与ArcGIS基本一致,二者平均偏差率在2.11%~2.87%之间;分布式数据存储策略有效地降低了各进程对内存的需求量,保证了算法的稳健性和扩展性;通过算法的并行化提高了VRP算法的求解效率;该算法具有良好的加速性能,8进程时在各测试数据集中的加速比均在4.46~6.32之间。