基于邻近数据查询算法的街区路网规划仿真

城市街区路网的规划主要受到交通密度、主干路间隔的影响,由于交通环境的动态性,对路网的规划也需持续更新,因此通过路网规划获取最优出行路线难度较大。现提出基于邻近数据查询算法的街区路网规划方法。获取Voronoi图对街区路网空间数据集划分后的多个空间单元,并将其存储在路网结构中。基于空间均分法,将街区路网空间区域划分成不同的区域,利用邻近数据查询算法,查询路网目标节点。确定街区各个层次路网的规划拓展等级,建立街区路网拓扑树,通过对拓扑树获取街区路网最优路径节点序列,实现街区路网的规划。实验结果表明,研究方法完成路网规划时其最优路径查询时间、CPU开销以及路网规划耗时指标均优于对比方法,以此验证了提出方法具有更理想的实用性。

基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法

P2P系统的可用性取决于查找数据的有效方法。利用节点兴趣和节点与中心节点的通信延迟建立链接,动态分组P2P网络的节点,查询节点通过中心节点转发搜索请求给其他中心节点,中心节点收到搜索请求后,若查找资源的主题排在本组关注的前K(K一般取1～3)位,则搜索本组内所有节点。在此基础上,提出了一种基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法。算法分析和实验结果表明该算法的性能优于MSW查询算法。