基于转向限制和延误的双向启发式最短路径算法

提出了基于节点的交通网络拓扑关系模型,描述交通网络的物理连通性以及逻辑连通性;根据对偶图的思想,定义搜索节点结构,处理交叉口转向限制和延误;改进传统的Dijkstra算法,提出了基于搜索节点的双向启发式A*算法,使用二叉堆优先级队列存储扩展节点,RB-tree存储标记节点。实验表明,本算法在效率和结果两方面都能满足车辆导航系统路径规划的要求。     

基于STL的A*路径规划算法设计与实验

以图论作为理论基础分析道路网络数据,采用C 标准模板库(STL),针对道路网络的特征,分析设计了A*路径规划算法并给出实例。     

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。     

最短路径问题的一种改进算法

最短路径分析是ＧＩＳ最基本的网络分析功能。迪杰斯特拉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, 在该算法的基础上, 采用点弧联合结构表达图, 提出节点的最大邻接深度概念及相邻节点低值传递方法, 实现最短路径的自动判断与提取, 并给出算法的实现方法。     

Dijkstra最短路径算法优化策略

从分析经典Dijkstra最短路径算法出发,找出影响其效率的关键步骤:存储空间和时间效率,并结合当前已有的各种优化算法,总结出Dijkstra最短路径算法的优化策略:相关边优化策略、相关邻接结点优化策略、结点分类优化策略、权值排序优化策略、结点排序优化策略和单链结点剔除优化策略。最后,以实例运算表明优化策略是有效的,既节约了存储空间又提高了时间效率。     

Dijkstra最短路径算法的一种高效率实现

在已存在的一些最短路径算法测试总结的基础上,根据ＧＩＳ中网络计算的实际情况,从网络结构的拓扑表示以及Ｄｉｊｓｔｒａ算法中快速搜索技术的实现入手, 一种Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短路径算不的高效率实现方法。     

顾及复杂路口交通规则的最短路径算法

基于真实道路的通行状况,分析了一些通常最短路径计算中难以处理的复杂交通路口状况,提出了相应的解决方案。     

最短路径算法用于城市公交出行路径最优化

介绍了经典Dijk st ra算法的主要思想快速实现方法，指出了公交网络不同于一般的道路网络的特点，给出了选择公交出行路径的算法思想。     

一种基于最短优先的最短路径算法的实现

最短路径问题作为GIS分析中的一个主要内容而被广泛深入地进行研究。本文在设计一种网络数据结构的基础上, 通过一种基于节点与弧段标号的最短优先路径搜索策略, 设计并实现了一种结构简单、便于理解并且高效的最短路径求解算法。     

Dijkstra 最短路径算法的一种高效率实现

在已存在的一些最短路径算法测试总结的基础上,根据ＧＩＳ中网络计算的实际情况,从网络结构的拓扑表示以及Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法中快速搜索技术的实现入手,提出了一种Ｄｉｊｋｓｔｒａ 最短路径算法的高效率实现方法。     

改进A?的高层建筑逃生路径规划算法研究

针对高层建筑内部结构复杂,发生火灾时没有疏散引导情况,逃生通道极易发生拥堵导致疏散效率降低的问题,本文基于对A*算法的改进,提出了高层建筑逃生路径规划算法。该算法以高层建筑内部路网节点为关键要素,综合火灾发生位置、人员密度、人员数量等因素,从逃生终点优化分配、节点扩展优化、权值优化3个方面进行改进,实现了火灾发生时高层建筑内部的逃生路径规划,并以某高层建筑为例,验证了本文算法的可行性。     

交通限制条件下的最短路径算法分析与优化

通过对交通网络本身的特点及要求的分析与研究，介绍了一些适合道路网的经典最短路算法和数据存贮模式，探讨了在交通网络路线优化过程中需要特别处理的几个问题，如路口延误、禁行状态等，并在理论上给出了相应的解决方案。最后给出了一个路径搜索的实例。     

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。     

基于A*算法的路网数据组织

路网的数据组织是路径规划算法设计的基础。采用C++标准模板库实现基于A*算法的路网数据组织,着重从路网的拓扑结构、空间索引、A*算法数据结构、分层和分网格组织几方面来讨论。最后给出实例证明其有效性。     

图的节点-弧段联合结构表示法及其在GIS最优路径选取中的应用

最短路径分析是ＧＩＳ网络分析的一个基本问题,获取最短路径的经典算法主要有迪杰斯特拉（Ｄｉｊｋｓｔｒａ）及弗罗伊德（ｆｌｏｙｄ）算法,这两种方法的实现都主要借助于图的节点邻接矩阵来表示图并通过适当的搜索技术完成。本文从节约存储空间、提高运算速度出发,采用节点－弧段联合结构来表示图,避开采用大规模数组,并利用深度优先搜索算法,实现最短路径的自动判断与提取,并给出算法的实现方法。     

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。     

基于路网惯导载体路径匹配的ICCP算法改进

惯性导航作为一种独立、便捷、稳定的导航方式,在众多对导航定位有特殊要求的领域正发挥着难以替代的作用。但惯性导航的误差会随时间逐渐积累,以至于出现较大偏差,直接影响了导航定位效果,因而在实际应用中是否能准确快速实时修正定位误差至关重要。针对目前普遍使用的轨迹匹配方法 ICCP算法,在数字化路网中惯导机动载体的路径匹配基础上对该算法的几个主要环节进行了改进。最后对照实验进行验证,实验表明,改进后算法的效率和精度有了显著提高。