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。     

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.     

分布式多级道路网的最优路径服务应用系统设计

详细研究了分布式多级道路网的最优路径服务应用系统的设计思想、数据集成方式、服务端和客户端的制定,以及工作流程的表达等,提出一套较为完善的设计方案。从应用实例分析可知,多级道路网的最优路径服务系统是可行的,且路径分析效率较高,能够切实解决大区域道路网路径分析服务的集成与应用问题。     

嵌入式GIS中多尺度道路网路径规划方法的研究

针对大区域路径规划问题,论述了道路层次划分模型和多尺度道路网数据库的建立,提出了构建多级道路网拓扑结构的方法,利用层次空间推理和改进的启发式A^＊算法进行最优路径的选取。     

摩托化机动路径规划的改进A~*算法

针对摩托化机动路径规划问题,构建了顾及通行限制的动态道路网模型,重点针对道路通行能力变化、桥梁和隧道通行限制进行表达与建模;基于所构建的道路网模型,提出了一种改进的A*算法求解摩托化机动最短路径;通过构建三角不等式优化估价函数,并考虑机动过程中任务点、规避点和道路网通行限制因素的影响,最终得到耗时最短的机动路径。     

基于层次空间推理的交通网络行车最优路径算法

讨论了如何在贪心策略及方向策略的基础上,利用人类思维的层次空间推理方法建立空间启发式搜索策略,以提高交通网络最短路径算法的效率和适用性,并使行车最优路径的选择更符合人类的思维特点。     

基于Dijkstra算法改进的海量数据最优路径计算方法研究与实现

针对传统Dijkstra算法在应用中存在的不足,提出一种面向海量数据的基于传统Dijkstra算法的最优路径搜索方法,以避免大量无用节点参与计算,严重制约计算效率。通过对路网关系制表来表达节点与路段的关系,解决使用相邻矩阵计算量大的问题。此外,利用监测得到的实时速度进行加权,实现最短时间路径的计算。     

一种利用改进A算法的部队机动路径规划

新形势下陆军由传统防卫型向全域机动型转变,摩托化机动的地位和作用日益突显。提出一种改进的A~*算法解决摩托化机动路径规划问题,针对机动中需顾及油料保障、难行点(路段)和道路转弯半径等要求,算法综合考虑油料消耗与保障点地理位置后,对道路网进行分层处理,并给出了分层搜索策略;改进A~*算法估价函数,计算难行点(路段)的通行时间和转弯半径;并利用向量夹角余弦值作为启发函数提高搜索效率;对比实验结果表明所提算法的可行性和有效性。     

基于Bellman-Ford算法的动态最优路径算法设计

针对动态变化交通流下的最优路径问题,提出基于Bellman-Ford算法的动态最优路径算法。并用试验与仿真说明该算法可以迅速完成动态最优路径的计算。结果显示,在处理该路段突发的交通堵塞状况时,该算法可以节约行驶权重百分比大约在30%～60%。     

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。     

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。     

基于有向层次模型的城市常规公交出行路径优化

基于GIS多层次的公共交通实体数据模型,引入了基于距离的换乘延误,对公交网络要素属性逐步更新,提出了以换乘可比距离为依据、循环优化的分析方法。城市公共交通规划中的分配模型及出行优化过程中都需要考虑公交换乘问题,传统的处理方式一般不考虑换乘延误或采用平均换乘延误进行估算,难以精确地获得最优公交出行路径的换乘信息。基于空间数据建模技术,可以对公交实体要素进行多层次表达,其中有向层次数据模型为精确计算换乘延误提供了可能。     

大型网络中容量受限的疏散路径规划方法

针对启发式算法利用Dijkstra算法求解大型动态网络中疏散路径规划问题时,存在疏散时间长、稳定性差等不足,该文提出了一种改进CCRP的方法,即用蚁群算法替代Dijkstra算法求解最优路径,进而减少疏散时间,增加估算疏散时间的精确性。实验表明,该方法能够在大型动态网络下实现路网容量受限的疏散路径规划有效求解,具有疏散时间短、疏散路径少、线性关系强等特点,相比原有CCRP算法更能满足实际疏散的需要。在寻找最优路径上采用蚁群算法求解,相比贪心算法更能支持全局最优、并行计算、疏散效率更高,在支持路况信息实时更新、大规模人群快速疏散、及时调整疏散路线等方面更具优势。     

一种公交换乘路线智能选择的新方法

公交换乘问题是公共交通信息查询的重要内容,本文首先叙述了经典Dijkstra算法,并分析了其不适合公交网络最优路径选择的原因。然后提出了一种改进的Dijkstra算法,该算法将求解最短路径获得的站点作为搜索站点,并将这些站点及经过这些站点的线路构成换乘矩阵,结合换乘次数的要求,给出了基于Dijkstra的智能选择换乘线路的实现算法。最后通过一个实际算例说明改进的Dijkstra算法在公交换乘路线选择中应用的可行性。     

地质及巷道集成3维模型的研究与应用

针对目前地质和巷道独立建模给矿井灾害救援带来的问题,建立了基于面模型的多层3维地质与巷道集成模型,并结合可视化技术为救援决策提供可视化的技术支持。研究了复杂地质体的3维模型和巷道3维模型的关键技术,并给出了基于多层3维地质建模及基于巷道断面构建3维巷道模型的实现方法;最后结合3维巷道网络的弧-节点模型与地层岩性、节点相互关联的拓扑关系,实现了二者的集成建模。在此基础上,采用启发式路径搜索的A~*算法,实现了应急救援路线的智能快速选择。这种集3维地质模型、巷道模型为一体的可视化系统对于矿井的事故救援或定位事故发生地点具有很强的实用性。     

PATHCLUST空间聚类算法在洛阳城市规划与管理中的应用

城市人口的聚类分析对科学制定城市规划是一个很有用的方法。本文主要讨论PATHCLUST算法的原理和方法,给出了聚类分析选择最优算法应注意的问题;以洛阳市第三期城市规划中学规划为例,详细讨论了PATHCLUST算法在中学布局和服务区决定方面的应用