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。     

最短路径方法在土地定级中的应用

探讨了将图论中的最短路径理论应用于城镇土地定级,并灵活应用最短路径算法计算某类定级因子到评价单元的实际距离,然后根据距离衰减公式计算该类因子对该评价单元的作用分值,通过评价单元上各类因子的作用分值叠加,求出该评价单元的土地级别,使得城镇土地定级更加科学合理,城镇土地级别范围也更加精确,更加符合客观实际。     

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。     

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。     

GIS分析中最短路径问题的图论解决方法

分析子系统是GIS系统的核心，优化分析子系统是发展GIS的根本所在。而在分析子系统中，对于对象的大小、长度、形状以及对象之间的距离等属性要素的测量是实现一切分析功能的基础。本文就如何运用图论中加权的有向图的方法来处理对象之间的距离测量所引伸的最短路径问题以及如何计算其中的权值提出了一种解决方法。     

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。     

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。     

车辆导航系统中最短路径计算的数据模型

在自主车辆导航系统中如何实现符合现实状况的大范围的最短路径查询，对道路等级、道路通行条件、转弯规制等限制进行抽象，建立了模拟现实道路网络的交通仿真模型：对于大数据量交通网(全国范围)的路径计算，提出按道路等级分层建立拓扑网和分区域建立区域小型拓扑网的解决方案。     

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。     

最短路径方法在土地定级中的应用

探讨了将图论中的最短路径理论应用于城镇土地定级 ,并灵活应用最短路径算法计算某类定级因子到评价单元的实际距离 ,然后根据距离衰减公式计算该类因子对该评价单元的作用分值 ,通过评价单元上各类因子的作用分值叠加 ,求出该评价单元的土地级别 ,使得城镇土地定级更加科学合理 ,城镇土地级别范围也更加精确 ,更加符合客观实际。     

面向大规模道路网的最短路径近似算法

节点重要性对大规模道路网下最短路径的计算有着重要影响。本文提出了顾及节点重要性的最短路径估计方法,该方法基于Critic方法与复杂网络理论评价节点的重要性,结合限制策略实现网络划分,通过层次结构网络的构建,实现大规模道路网数据的有效化简和最短路径的快速有效计算。试验结果表明,该方法能够使中心节点均衡地分布于网络,更好地均衡划分后子网络的规模;随着限制参数的增大,网络规模逐渐降低,查询精度最高达到1.026,相比于单一指标和无限制参数的方法,本文方法显著降低了网络的规模,在最短路径的近似计算上保持了较高的准确性,为大规模复杂网络的近似分析提供分析思路。     

基于正六边形格网的最短路径算法

本文在分析了现有算法的一些不足之处的基础上,结合正六边形的特点及水流扩散思想,提出了基于正六边形格网的最短路径分析算法。该算法在最短路径搜索过程中,对同一正六边形格网而言,它至起点的累计代价值,不需要进行数据比较和修正。与经典的Dijikstra算法相比,该算法大大节约了搜索的时间。     

引入导航网格的室内路径规划算法

随着社会、经济的不断发展进步,室内导航定位越来越重要,其导航定位精度、准确性倍受业界关注,而路径规划是该研究方向的重要组成部分。针对传统的基于节点的拓扑模型无法较好解决室内空间"路网"的模糊性问题,该文分析了室内外导航定位的差异,并对传统路径规划算法的局限性进行了分析,提出将基于Delaunay三角剖分导航网格的A*算法应用于室内导航路径规划中。通过算例验证了该方法的有效性,具有较好的实用价值。     

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.     

一种基于复杂环境信息的导航路径动态规划算法

针对现有路径规划算法受复杂环境信息影响较大的原因,该文通过分析环境信息,综合考虑行车的时效性、安全性要求,提出一种动态路径规划辅助决策方法。该方法通过对实时环境信息进行建模和量化处理,得到不同环境特征下的道路实际权重,为路径动态规划提供先决条件;然后利用基于一阶马尔可夫链的动态路径规划算法对路径进行规划,计算出若干可选路径可供驾驶员根据实际情况进行抉择;并通过与静态权值的路径分析算法相比较得到,它能够更好地满足复杂环境信息下最优路径的规划需求,算法效率受环境因素影响较小。     

基于先验知识的GIS路径寻优算法

针对地理信息系统中特定的两点路径寻优问题,提出了一种基于先验知识的快速搜索算法。该算法模拟人脑寻找路径的思维过程,首先针对实际问题建立先验知识库,在路径搜索过程中,利用知识库中的信息剪去不可能的搜索路径,构造出简化的查询树,从而大大提高最优路径的搜索速度。     

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。     

网络最短路径的地图代数栅格算法

在阐述网络分析和最短路径算法的现状的基础上,以地图代数为理论支撑,介绍了地图代数对于网络元素的表达,探讨另外一种途径的网络最短路径分析—基于栅格数据的最短路径分析,重点讨论了基于地图代数的网络数据模型、栅格路径距离计算方法,在此基础上论述了求取最短路径的栅格方法的具体过程。最后,通过算例证明栅格途径的网络分析有其独特的优势。     

GIS网络分析中最短路径的实现

本文提出了一种基于矢量角度的最短路径搜索算法,设计出一种类似于面向对象的数据存储结构来存储网络图中的节点及弧段对象,在最短路径的搜索上引入矢量夹角标量值作为搜索因子,充分利用了网络图中各点元素和线元素间的拓扑关系,提高了搜索的趋势性,同时还考虑了各弧段的长度值(或权值),较好的将网络图中对象的空间信息和属性信息相结合。