基于电子地图和Dijkstra算法路径规划的实现

随着城市化水平的提高,人们在道路选择问题上可能需要考虑的并非仅仅是"空间距离"的最短,还有"时间最短",本文应用Dijkstra算法解决城市中出行交通道路选择的问题,对距离最短和时间最短路径分别进行讨论,用VB语言实现算法,并且在电子地图上绘制出所求出的路径,以便人们更直接地观看到结果,基本上解决了道路选择问题。     

车载导航系统中顾及道路转向限制的弧段Dijkstra算法

路径规划作为组成车载导航系统的核心模块,其效率对整个系统有着至关重要的影响,传统路径规划常用的Dijkstra算法是根据道路“有向图”中的节点进行计算,相关的交通属性附加在道路节点上,事实上,道路转向限制不仅与节点（交叉口）有关,而且与相连的2条道路弧段有关,若要用节点表达道路转向限制,需要把2条弧段间的转向关系转换为相邻的3个节点之间的关系。这种转换增大存储空间和转换时间的开销,还增加了搜索的复杂度。为了解决这一问题,提出将原来附属于节点上的转向关系转移到相应的弧段上,用节点-弧段关系表达网络的连通性,用弧段-弧段转向关系表达交叉路口的转向限制,在此基础上,提出了一种顾及导航转向限制的弧段Dijkstra算法,试验表明,该算法能够有效地进行顾及道路转向限制的路径规划。     

最短路径算法加速技术及其搜索空间分析

为了分析不同最短路径算法加速技术与搜索空间的关系,首先分析了不同研究阶段最短路径算法的原理,然后在此基础上实现了不同算法,最后通过实验分析比较不同阶段算法的加速比和搜索空间的关系。结果表明,最短路径算法加速技术的加速比与搜索空间减少的倍数成线性关系,减少最短路径算法的搜索空间可大幅提升算法效率。     

加权路网分层的最优路径计算

为了弥补传统分层算法在平面最短路径计算中对出行者出行习惯考虑不充分的缺陷,该文提出了一种分层算法的优化策略,即加权路网分层:首先运用层次分析法计算选定的道路属性的权值,对道路属性权值进行组合相加,进而确定道路权值,然后根据确定的分层阈值对路网进行分层,最后运用双向A*算法进行试验,并与传统的分层路网计算结果进行比较。实验结果表明,加权分层策略充分考虑了出行者的出行习惯,能够适用于路径导航中的最优路径计算,具有可行性与实用性。     

汽车自导航系统中加入道路转向限制的最短路径算法

最短路径问题是交通网络分析中的一个重要问题，也是交通地理信息系统中的一个研究热点。国内外大量专家学者对此问题进行过深入研究。最短路径问题可分为单源最短路径问题及全源最短路径问题两种。其中，单源最短路径问题更具有普遍意义。单源最短路径问题的算法有很多种，代表性的有基于邻接矩阵的Dijkstra算法、最大相关边法、最大相关点法，基于邻接表的Dijkstra算法、A*算法等等；纵观该方向的研究状况，人们对最短路径分析的分类及其实现算法和应用研究较多，而对交通中的限制条件研究较少。     

基于数据库实例的最短路径算法及其在WebGIS环境实现

最短路径算法是GIS空间分析研究的热点问题。本文将最短路径的实时计算转换为预计算，利用关系数据库将最短路径计算过程和结果实例化，并在WebGIS环境下实现了城市任意两点之间最短路径的快速计算和响应。     

顾及转向延误的时间依赖A*最短路径算法

现有的动态路径规划算法通常只考虑当前时刻交通信息,而忽略了路段行程时间依赖于进入该路段的时刻这一现实。而且,转向延误的存在使得传统的基于节点标号的最短路径算法不再有效。本文建立了基于路段的时间依赖网络模型,将转向延误时间引入到FIFO（先进先出）条件的定义中,并给出了满足FIFO条件的路段到达时间和转向延误时间计算式。以此模型为基础,并通过将时间因子引入到启发式评价函数中,发展了基于路段标号的时间依赖A*最短路径算法。实验表明,所提出的算法能预测并回避即将发生的交通拥堵,有效节省用户的出行时间。而其平均计算时间仅比传统算法增加了10%左右。此外,由于不再需要进行频繁的路径重优化,该算法能大幅提高路径规划的整体效率。     

高等级道路网的拓扑自动保持方法

基于道路网的结构分析,提出了一种高等级道路网拓扑自动保持方法,适用于任意提取的高等级路网。首先根据道路的连通关系生成对偶图,利用最小生成树保持道路网的整体连通性;然后使用广度优先搜索和最短路径计算进行悬挂弧段连接和合理路径连接,保持高等级道路网的导航连通性;最后通过实验验证了本文方法所保持的道路网拓扑结构的有效性。实验结果表明,通过本方法保持的拓扑关系能够保持道路网的整体连通性,反映道路网的高等级结构模式特征,而且与基于原始划分的高等级道路网所规划的最短路径相比,拓扑自动保持后的高等级道路网能够合理地反映道路结点之间的导航路径规划。     

面向OSM数据的多模式路径规划方法

阐述基于OSM数据进行多模式路径规划的方法,首先从OSM数据中提取所需的道路信息,构建合适的道路网络模型和存储模型,然后对出行者习惯采用的不同代价标准进行分析,最后针对多种交通模式,采用最短路径算法,求解出两连通节点之间的最优路径。     

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。     

一种利用双侧凸包扩张模型的路径快速规划算法

针对障碍环境中路径规划存在的运算效率低、最短路径遗失问题,根据凸包边界在构建空间网络模型过程中具有快速高效的特点,结合路径与障碍物的相对位置关系,提出了一种基于双侧凸包扩张模型的路径快速规划算法。该算法在对凸包边界算法进行改进的基础上,提取左右侧关联障碍物的凸包边界作为网络模型,利用最短路径算法搜寻目标路径,并在ArcGIS Engine环境对密集不规则障碍物进行了仿真实验。实验结果表明,与凸包边界算法和航路二叉树算法相比,所提出的算法具有构建空间网络模型效率高、实际最短路径不丢失等优点。     

基于GIS的Dijkstra改进算法及其在交通导航系统中的应用

最短路径分析是GIS空间分析中最基本和最关键的问题,Dijkstra算法是有效解决该问题的理论基础。本文基于GIS空间分析特征,从数据存储结构、搜索技术及网络算法本身等方面对传统Dijkstra算法进行了优化与改进,并对该算法在交通导航系统中的应用进行了探讨。     

路径优化算法在外卖配送中的应用

在物流行业特别是外卖配送行业中，配送员希望经过餐厅点与客户点的路线尽可能短，且各目的地之间的访问存在顺序限制等特点，本文提出一种具有顺序限制的路径优化算法。该算法首先基于最邻近算法产生初始路径，然后使用LK算法进行优化，最后依据问题特点，使用末端-2-opt方法进行二次优化。试验结果表明，算法能有效缩短初始路径长度，提供较为优良的可行路径，能够有效提升配送员的工作效率，具有一定的实用价值。     

多级道路网的最优路径算法研究

针对大区域道路网的最优路径问题．分析了现有算法的不足．提出了采用金字塔似的多级道路网数据模型解决大数据量的网络分析问题．论述了多级道路网的数据模型构建以及多级道路网的最优路径算法。从实例分析可以看出，该模型及算法在处理大区域道路网最优路径分析上是可行的.     

灾害系统中GIS空间分析的应用研究

讨论了一种地理信息系统空间分析算法——最短路径分析,然后利用最短路径结果,采用表上作业法将灾害救援物资进行优化,给出最优调运方案。     

基于蚁群算法在实际动态路网中搜索最佳路径的应用

最佳路径是实际动态路网中备受关注的话题之一,为了提高出行的效率、缓解交通拥堵的状况,本文对动态路网进行分析研究。通过分析实际动态路网的可通行性及影响因素,针对在理论研究中未结合实际路网中的影响因素而得出的最佳路线不符实际路线中的最优情况,在蚁群算法的基础上,结合实际路况,笔者对其进行改进,该算法可实现计算出一条从起始点到终点的最佳路径,并在Visual Studio 2010中用C#语言设计并验证了该算法,证明了它的正确性和有效性。     

MapInfo中道路拓扑与最优路径的实现

文中以阜新市为例较为详细地讨论在公交线路网络中的拓扑结构建模,及基于公交线路网的弧段与节点间地理相关性的拓扑特征;并以MapInfo为平台,运用MapBasic语言,采用经典的Dijkstra最短路径算法,实现对阜新公交站点查询、公交线路查询、两站点间的最优路径查询功能.     

A fewest-turn-and-shortest path algorithm based on breadth-first search

Many cognitive studies have indicated that the path simplicity may be as important as its distance travelled. However, the optimality of paths for current navigation system is often judged purely on the distance travelled or time cost, and not the path simplicity. To balance these factors, this paper presented an algorithm to compute a path that not only possesses fewest turns but also is as short as possible by utilizing the breadth-first-search strategy. The proposed algorithm started searching from a starting point, and expanded layer by layer through searching zero-level reachable points until the endpoint is found, and then deleted unnecessary points in the reverse direction. The forward searching and backward cleaning strategies were presented to build a hierarchical graph of zero-level reachable points, and form a fewest-turn-path graph (G*). After that, a classic Dijkstra shortest path algorithm was executed on the G* to obtain a fewest-turn-and-shortest path. Comparing with the shortest path in Baidu map, the algorithm in this work has less than half of the turns but the nearly same length. The proposed fewest-turn-and-shortest path algorithm is proved to be more suitable for human beings according to human cognition research.     

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。     

基于典型事例推理的路径规划方法研究(英文)

Case-based reasoning is an AI technique in which the previous solutions are stored for future use. People are used to guiding themselves according to those routes that are stored in their memories and have been used by them before. It is just based on people’s preference to familiar routes, which are gained through the study of the cognitive activities. We propose to apply the intelligent method based on the case reasoning to path planning. It is impossible for a case base to store all the solutions to all the shortest paths; therefore, part of them should be stored. However, which routes should be stored and which should not be? How do we adapt the cases that have already been stored and how do we acquire the shortest route based on them? All these issues need to be explained by integrating knowledge of the network on account of case-based reasoning techniques. This paper suggests the case-based reasoning in another point. This means finding some irreplaceable links on the basis of the complete analysis of the problems space, which are called the must_be_passed link between the source and destination. Merely compute the shortest path case from those best exit/entry nodes of the grids to the irreplaceable links, and then add them into the case base storing for future use. This method is based on case-based reasoning technique and completely considers the properties of the problem space. In addition to the use of knowledge of the natural grid in the route network, this method is more efficient than existing algorithms on computing efficiency.