Development of Algorithm of Traditional Kei-Yen Game

Manipuri traditional game Kei-Yen, which originates from the ancient Meitei mythological story, is a mind game between two players of different mindsets, one has the mindset of killing (Kei), whereas the other (Yen) has the mindset of protecting itself and block the moves of Kei. We propose and develop an algorithm of this game by incorporating various possible logical tactics and strategies for a possible computer software of this game. Since this game involves various logical mind games, playing this game can improve our way of thinking, strategies, tricks and other skills related to mind game. In this play there is not the case of draw which means one has to win over the other at the end of the game. This game could become one of most interesting indoor national or international game.

基于偏离路径的煤矿水灾Yen-K最优路径算法

为矿井水灾提供最佳逃生路线,提高应急救援效率,首先引入当量长度,结合水流等巷道相关因素,求解到达安全地点的时间最短路径;其次根据一般矿井具有多个逃生出口的特性,提出一种基于偏离路径的煤矿水灾Yen-K最优路径算法,分别求出从源节点到每个目标节点的前k则最优路径;最后按照长度大小排序求得的所有路径,并结合矿井具体实例选取所需的前若干条逃生路线。在MATLAB环境下,对文章算法与传统的Dijkstra算法、K最短路径(KShortestPaths,KSP)算法进行仿真对比分析,结果显示改进后的算法在求解矿井水灾逃生最优路径时更具准确性和实用性。

基于蚁群算法的城市轨道交通路径规划在旅游管理中的应用研究

针对乘客在城市轨道交通中的路径选择问题,提出了一种基于蚁群算法的城市轨道交通路径规划模型。首先,对城市轨道交通网络进行简化。然后,对各个乘车时的影响因素进行分析,通过改进蚁群算法适配此次研究进行建模。实验结果表示,当迭代次数较低时,蚁群算法的准确率较Yen's算法的准确率较低;随着迭代次数的增加,蚁群算法的准确率超过Yen's算法的准确率,且快速达到最好的性能。当蚁群算法模型迭代次数达到40时,即达到最好的性能时,Yen's算法模型仍然未达到最好的性能。研究结果表明,此次提出的基于蚁群算法的城市轨道交通路径规划对城市交通管理水平有着一定的提升,可以为城市居民出行提供更加便利的选择。

一种基于光网络的搜索K最短路径的Yen改进算法

为提高K最短路径(KSP)算法中路径计算的效率和规划路径的相异性,首先介绍了光网络的图论描述、路径相近性定义和平行边的理论,然后对KSP问题和传统Yen算法进行了简单描述,分析了KSP算法研究现状,最后提出一种Yen改进算法,重点阐述了相异路径计算策略和Yen改进算法实现步骤。通过构建与实际生产环境类似的拓扑图,对Yen改进算法进行验证,并与其它算法进行路径相近性和计算时间对比,证明了其有效性。

具有多条最短路径的最短路问题

尽管Dijkstra算法是解决正权单源点最短路问题公认的最好算法,但它仅能求得从源点到指定点的一条最短路径,为了给出从源点到指定点的所有最短路径,通过改进临时标号过程,得到了修正的Dijkstra算法.修正后的算法得到的不再是最短路径树,而是最短路径图.相对于原算法,修正后的算法不仅更加简便,而且应用Yen算法能够按照边数由少到多的顺序罗列出所有的最短路径.

国际航线网络中K条最短路径算法改进与仿真

K条最短路径(KSP)问题是国际航线网络实际路径优化问题。通过对航线网络特征与K条最短路径算法的分析,研究了解决KSP问题的典型Yen算法。针对Yen算法求解候选路径占用大量运算时间的问题,提出一种改进Yen算法。改进Yen算法通过借助A*算法的启发式策略,减少了产生候选航线路径的时间,从而提高了算法的搜索效率并减小了算法搜索的规模。通过对国际航线网络实例的仿真,实验结果表明改进Yen算法能够快速求解国际航线网络中的KSP问题;同时,与Yen算法相比,运算效率提升了75.19%以上,能够为航线路径优化提供决策支持。

国际航线网络联程路径搜索的KMCSP问题研究

为了解决在国际航线网络中查找联程路径时间花费较长的问题,针对国际航线网络联程路径搜索的特点,借助于A*算法的启发式策略,在对Yen算法改进的基础上,提出一种新的解决多约束条件下K条最短路径(K-multiple constrained shortest paths,KMCSP)问题的算法,即约束Yen*算法.在中转次数约束和特定中转点约束条件下,对国际航线网络进行了测试实验,结果表明:与约束Yen算法相比,约束Yen*算法的搜索效率提高了2.98倍,平均运行时间减少了78.3%,算法的搜索规模缩小了86%,且波动范围小.约束Yen*算法适用于多约束条件下快速求解国际航线网络联程路径搜索问题.

基于CUDA的并行联程路径搜索算法

随着民航业的蓬勃发展,形成了庞大的航线网络,在众多城市间有很多航线可供选择。如何快速地从如此庞大的网络中得到K条最短路径(K-Shortest-Path,简称KSP)成了联程路径搜索的瓶颈。采用Yen算法求解航线网络中的KSP问题,并在CU-DA平台下实现其并行化。并行的基本策略是借助GPU平台并行的松弛每个节点的相关边。最后,通过在CUDA平台下的实验结果表明,与串行Yen算法计算相比,基于CUDA的并行Yen的计算速度得到了很大的提高。

基于树分解结构的Top-k最短路径查询算法

基于树分解原理及性质,本文运用启发式树分解方法将图转换为树结构,并对分解树进行预处理,在这些预存储的索引信息中查询Top-k最短路径。将树分解索引结构应用到Yen算法,通过解决树分解结构上的限制性路径查询,即Top-1最短路径查询,依次循环求解出Top-k最短路径查询。本算法并没有改变Yen算法最坏情况下的时间复杂度,而是通过分解树上的索引信息在分解树上递归查找,快速查找出最短路径。实验结果表明,基于树分解结构的Top-k最短路径查询算法比Yen算法的查询效率高,且存储索引信息在可接受范围内。