基于最短路算法和遗传算法的配电网络重构

提出了通过组合负荷实现寻优的重构方法。利用最短路径法按照某一顺序为每个负荷分别寻找供电路径 ,然后利用遗传算法选择最优的负荷排列顺序 ,从而实现在局部最优解中寻求全局最优解。通过将容量约束和电压约束转换成弧的权值 ,在网络形成的过程中就考虑这些约束 ,从而进一步保证了该算法高效地找到全局优化解。此方法很容易实现树状约束 ,并对多环的复杂结构网络也能高效地实现重构寻优。

基于最短路算法的船舶分段堆场调度

为了改变船厂分段移动计划调度主要依赖经验和缺乏有效调度方法的现状,构建了考虑堆场信息、分段进出场次序等因素的最短路模型并对其进行优化。模型以分段在堆场中的调度为研究对象,以最小化临时分段移动量和平板车在堆场中的行驶距离为优化目标,确定分段在堆场中的最优停放位置和进出场路径。利用某船厂的实际数据对模型在堆场调度问题中的应用进行了实例验证,结果表明,该模型可得出较优的堆场作业计划,并提高堆场资源的利用率。

基于最短路算法和最小节点电压法的配电网络重构

提出了一种基于最短路算法和最小节点电压法的配电网络重构方法。首先将整个配电网当成一个赋权图,在潮流计算的基础上,利用最短路径法为每个负荷分别寻找供电路径,然后在形成的树状网络中利用最小节点电压法进行支路交换操作细致优化网络,从而得到满足目标函数的网络拓扑。实例表明该方法对所寻网络没有特殊要求,不依赖于网络初始结构,易于解决复杂结构网络的寻优问题,重构速度较快、结果理想。

启发式最短路算法

提出了一种基于人工智能搜索技术和启发函数的启发式最短路算法,讨论了启发函数的建立原则,通过实例说明了启发式最短路算法提高搜索效率的程度。

求选编钩计划最优下落方案的一种最短路算法

在铁路车站调车作业计划中,车列的不同下落方案直接影响选编钩计划的溜放钩数目。车列的不同下落方案实质上是调车后车组在车列中的排列顺序不同。求调车后车组的最优排列顺序问题可以转化为求一个有向图的最小Hamilton路问题,由于车列具有站顺的要求,因此利用所求Hamilton路的这一特性,可以将求最小Hamilton路问题转化为求一个有向图的最短路问题,从而得到求解车列最优下落方案的一个有效方法。

最短路算法在生产最优化中的应用

给出了一种基于Djikstra最短路算法的实现,该算法实现可以求得有限权图中任一点到其他所有点的最短路径及相应的距离,并清晰完整地表现求解过程及所得结果。生产领域中的一些多阶段优化决策问题可以转化为最短路径问题,由所给出的算法实现来解决这些多阶段优化问题,可以一次求得各不同阶段内的最优策略。以求解设备更新问题和原料选用问题为例,显示了这一算法实现可以完全而简捷地解决多阶段优化决策问题的特点,是最短路算法在生产过程最优化领域的有效运用。

距离加权公交换乘复杂网络最短路算法研究

为研究乘客使用公共交通的实际出行距离,基于公交复杂网络中的换乘网络Space P拓扑结构,结合公交车站的经纬度坐标,建立以距离为边权的加权公交换乘网络。基于该加权网络,设计了综合考虑换乘次数和路径长度的最短路算法,该算法可保证在站间换乘次数最少的基础上通过的路径也相对最短。利用成都市公交网络进行实例分析,并与Floyd算法进行对比,结果显示,由该算法得到的平均最短路径长度增加3.7 km,但平均换乘次数下降0.64次,更符合乘客的出行习惯;随机选择一些车站进行最优换乘路径选取试验,结果表明,由该算法得到的方案在保证换乘次数最少基础上,得到的路径也基本最短,证明了算法的有效性。

互联网络RCP(n)的最短路算法

RCP(n)是最近提出的一种新型互联网络拓扑结构,是由环、Petersen图和交叉立方体所组成的,具有短直径、良好的可扩展性和正则性以及较小的构造开销的性质,是一种具有良好拓扑性质的互联网络。针对RCP(n)上节点编码的特点,采用逐步分解编码,依次寻找路径的方法给出了寻找RCP(n)上任意两点间最短路的一个多项式算法,为RCP(n)上作进一步的路由算法、最优分组等通讯性能的研究提供了理论支持,因此具有一定的理论意义和应用价值。

基于层次分析法和最短路算法的配货模型

本文利用层次分析法,将时间、费用、客户满意度、人力资源等因素结合起来,定量给出了供货商的配货过程中每条线路的权重系数,然后结合最短路算法寻找出运送货物的最优路线.

基于神经网络的最短路算法及其应用

提出了一种基于递归神经网络（ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗ ｏｒｋ）的最短路算法， 降低了神经元之间的连接复杂度， 能稳定收敛到准最优解， 并将其应用于基于流量的动态分布式路由．仿真表明，

稀疏网络的一个最短路算法及其实现

最短路算法在交通,通信等领域有非常重要的应用,许多网络问题都可以归结为一个最短路问题.Dijkstra最短路算法是一个非常有效的算法,在计算网络中某一个顶点到其他各顶点的最短路时,如果引入Fibonacci堆,则Dijkstra算法运行所需要的加法及比较次数大致为O(m+nlogn),其中,m,n分别为网络的边数和顶点数.但由于在算法执行过程中,对Fibonacci堆的操作也有一定的代价。本文根据大型稀疏网络的特点,对Dijkstra最短路算法提出了一些非常简单的,但是非常有用的改进,并由此得到一个针对大型稀疏网络的Dijkstra最短路算法,该算法不需要构造Fibonacci堆,并且算法在运行时也只需要加法与比较,其所需要加法和比较的次数为O(m+nlog(n!)),其中D为网络中与顶点相关联边数的最大值.对于大型稀疏网络,如公路交通网络,D通常比较小,因此,所给算法对这类网络是非常有效的.

基于多标号修正法的快速最短路算法在智能飞行器航迹快速规划问题中的应用

复杂环境下航迹快速规划是智能飞行器控制的一个重要课题,本文通过多约束条件下智能飞行器航迹快速规划进行了研究,提出了解决飞行器由于自身定位系统受到限制和误差校正点可能失效情况下最优航迹规划的方法。通过运用基于多标号修正法(Multi-Label Correcting Algorithm)的快速最短路算法(SPFA),建立了带转弯约束的双目标航迹规划模型。该模型对由飞行器飞行环境随时间发生动态变化带来的校正误差有一定的适应性。通过仿真模拟,模型有良好的推广性,计算时间短且稳定。本研究为智能飞行器的快速航迹规划及控制,乃至误差校正点的位置设立提供了一定的参考。

一种最短路算法在路径规划中的仿真应用

随着人们生活不断发展,网络购物已经很盛行的时代,人们对自动化程度较高的无人快递送货小车的需求越来越大,研发出能高效利用的实际产品也成为大家关心的话题。路径规划在无人快递送货小车的研发过程中起着十分重要的作用,合理的路径规划能提高运作效率,然而合理恰当的路径规划中离不开高效的路径规划算法。引言:随着科技的不断发展和创新,人工智能成为当今比较热的话题,无人快递送货小车作为人工智能的研究话题之一,它是结合运动控制、多传感器、图像处理、视觉导航等多个研究领域的高度自动化的设备,无人快递送货小车的路径规划也越来越成为大家研究的重点了。

基于改进K最短路算法的公交线网优化研究

文章研究了公交场站选址和线网设计组合优化问题,建立以站间直达为关键约束的线网优化模型并给出求解算法。在所构建的公交网络中,利用改进的 K最短路算法和相应的路径筛选条件获得从节点出发的K最短路径树,找出符合条件的单个K最短路径树作为初始解;通过不同节点的K最短路径树的叠加、删除、替代的优化过程,获得最优的K最短路径树组合,得到最优的公交线路集、场站位置。算例结果表明:公交网络规模越大,所需场站越多;K值越大,所需场站越少;不同场站可相互配合进行布局,实现公交线网性能的提升。

用最短路算法求解运输问题

在铁路运输中,常常遇到寻求两站间最短路径、固定资产更新周期等问题。这类问题,如利用线型规划构模,再用单纯性法求解,都切实可行。但从算法的有效性来看,用最短路模型要优越得多,而计算机的应用,更为这种方法增添了“光彩”。(一) 最短路算法的原始思想我们看下面的最短路模型:

基于辅助图最短路算法的程序设计及应用

将现状路网转化成可以利用最短路算法求解最小割的路网模式,应用Matlab软件,选取Dijkstra算法对最短路径部分进行计算机编程,并给出实证分析。

关于信息学竞赛中最短路算法的研究

最短路算法是图论中的核心问题之一,也是信息学竞赛考察的重点。主要讲解了在竞赛中求解最短路径问题常用到的四种算法,包括Floyed-Warshall算法、Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、SPFA算法,并指出了四种算法的优劣,提出了四种算法的适用情况。

打破循环的最短路算法

如今,即使是一些路径存在阻力的情况下,研究人员也能够以接近理论极限的速度搜寻到节点网络中的最短路径。在生活中,负面情绪是一种消耗。与之相似的,在算法中,负数也是一种阻力。考虑这样一个问题:在由链接或边连接的节点网络(也称为图)中,搜寻两点之间的最短路径。这实际上是图论研究中的一个经典算法问题,最短路问题。通常情况下,图中的边是不可互换的,因为它们之间可能存在差异,比如路径图中的一些边可以表示某些道路比其他道路速度更慢、或是比其他道路收费更高。

基于最短路的复杂配电网可靠性评估分块算法

配电网具有闭环设计、开环运行、网络中配置的开关相对较少的特点。基于该特点,应用最短路方法和分块技术提出大规模复杂配电网可靠性评估算法。给出配电网馈线末端节点、边界节点的定义以及块的定义和性质。基于最短路提出配电网分块形成算法,进而提出配电网可靠性评估算法。故障模拟时,文中方法以“块”为单位代替常规方法以“元件”为单位进行分析,利用最短路法确定开关元件的影响范围,节省了大量重复的开关元件搜索时间。应用该算法对RBTS及大量实际工程系统进行了可靠性评估,算例表明该算法具有高效性和工程实用性。

结合概率搜索定界的入度统计最短路径算法

Dijkstra经典最短路径算法包括大量的排序运算,且需要对图中所有顶点进行计算,效率较低.本文针对有向网络,提出了与概率搜索定界结合的入度统计最短路径算法.该算法通过按概率搜索得到一条较短路径,依据路径长度和有向网络结构特征确定和顶点序号相关的节点阻抗最大值;采用入度统计算法代替经典的标号算法,在计算过程中根据节点阻抗最大值,采取一定方式剔除无效顶点(不在最短路径内的顶点),简化网络结构.本文提出的算法不需要进行排序运算,简化了运算过程,并且可以剔除大量的无效顶点,降低了网络复杂度.算例分析表明,相对于Dijkstra算法,结合概率搜索定界的入度统计算法大幅度提高了运算效率,具有实用性.