基于启发式A＊算法的飞行器三维航路规划

提出了一种基于启发式A*算法的三维航路规划方法并进行了仿真验证。首先对地形的高程栅格数据进行综合平滑处理,建立满足飞行器机动性能的安全飞行曲面,结合威胁数据的量化模型,采用改进的A*算法在安全飞行曲面上规划出三维飞行航路,并对搜索出的航路进行了优化和平滑处理。仿真结果显示,算法简单快速,能满足飞行器执行不同任务的需要,易于工程实现。

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。

启发式算法在铁路换乘的应用

随着中国铁路的建设与发展,如何更加充分地利用铁路客运能力、提高列车上座率是铁路亟待解决的问题。本文针对复杂的客运路网下最短路径算法计算效率低下的问题,对比分析了常用的Dijkstra算法及启发式A*算法,择优选取启发式A*算法进行策略改进;并基于优化的客运路网结构及铁路实际业务,对其进行效率优化。实验证明,改进后的算法模型高效准确,具有明显的现实意义。

城市应急最优路径算法

提出一种应用于城市应急系统的改进的最优路径搜索算法。它利用道路等级的分层方法,建立优化的层次化路网模型;在此基础上,利用分级搜索技术,解决起始节点和目标节点由低层到高层的最优路径;同时,在高层路网上采用提出的结合道路状况的启发式A*优化搜索算法进行搜索,得到完整的优化路径。最后通过实际路网的应用验证了提出方法的有效性。