路径诱导系统中双向启发式A*算法研究

针对实际城市交通路网最优路径规划中存在的计算效率问题,研究了最优路径算法的快速实现技术,提出了一种双向启发式A*诱导算法。在分析经典Dijkstra算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法分解搜索空间,采用完全二叉堆结构来实现计算过程中数据的存取,从而提高了算法的执行效率。实际路网仿真结果证明了该算法的优异性能。

露天矿车辆导航中改进的路径优化算法

针对露天矿车辆定位与导航系统中的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法。在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法和地图分层搜索技术减小搜索空间,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率。仿真试验的结果证明了该算法的优越性能。

A~＊路径规划算法的改进及实现

针对A*算法在路径规划过程中因遍历节点多而导致搜索时间长和路径规划距离长的问题,对A*算法进行了改进.改进算法采用两点间的欧氏距离作为估价函数,并以前向搜索和后向搜索交替进行的方式来减少路径规划时间.仿真结果表明,改进算法在搜索时间和距离上分别比A*算法减少了0.0184s和42m,在搜索得到的路径长度和算法运行时间上明显优于A*算法.