基于改进Bellman-Ford的电网数据采集路由算法

为解决传统Bellman-Ford算法在电网数据采集过程中因数据传输过于集中在各子网网关节点附近的关键节点,从而导致数据传输时延以及丢包率较高的问题,提出一种基于改进Bellman-Ford的电网数据采集路由算法。该算法在传统Bellman-Ford算法的基础上,结合节点剩余传输容量对上层父节点与下层子节点的选择进行决策,降低数据传输跳数的同时也避免出现因数据传输拥塞从而影响电网数据传输可靠性及吞吐量的现象。实验结果表明,该算法相较传统Bellman-Ford算法其数据传输时延及丢包率均有所降低。

Bellman-Ford算法性能可移植的GPU并行优化

提出了一种面向GPU的性能可移植的并行归约求极值优化算法和全局访存优化算法,对Bellman-Ford算法进行并行化改造,以解决不同类型GPU设备上都存在的并行粒度不足和全局内存访问不连续等问题。实验结果表明：本文的优化算法在NVIDIA和AMD的多款GPU设备上都取得了很好的效果,经本文算法优化后的程序性能较原始GPU并行版本提升3~6倍。

Bellman-Ford算法的改进研究

针对传统距离矢量路由(Bellman-Ford)算法,将多约束路由问题简化,并改进路由问题的限制条件,提出了改进的Bellman-Ford算法,应用于基于集中式控制路由协议网络模型。仿真结果表明,采用改进算法的网络路由计算时间随网络节点数有明显的改善,且网络阻塞率随路由请求数增加而下降。验证了改进算法比传统算法更加有效。

基于Bellman-Ford算法的无人机路径规划研究

通过预先侦察和经验评估,给出了一种敌情信息未知环境中的无人机路径规划方法。采用Bayes方法求取了给定规划区域内威胁存在的概率,构建了威胁概率分布图,并将其转化成权重为威胁概率的带权图,利用Bellman-Ford算法搜索该带权图,求取了一条从出发点到目标点的无人机最小威胁路径,根据无人机气动性能约束,对最小威胁路径进行了修正和优化,得到一条可飞的最优路径,最后给出了仿真结果,验证了方法的有效性。

基于时延限制的Bellman Ford算法

文中针对计算机通信中的QoS(QualityofService)要求 ,在Bellman Ford算法的基础上 ,提出了基于时延限制的Bellman Ford算法DCBF(Delay ConstrainedBellman Ford) .详细描述了DCBF算法 ,证明了DCBF算法的正确性 ,分析了DCBF算法的计算复杂度 ,并给出了一个实例 .

经典Bellman-Ford算法的改进及其实验评估

针对以高效求解有边数限制的最短路问题,对经典Bellman-Ford算法进行了改进.借鉴划分算法的思想,通过减少距离标号的数目,得到了两个改进算法.既然已有的改进算法均不能解决有边数限制的最短路问题,因而本算法是经典Bellman-Ford算法的全新改进.相对于经典Bellman-Ford算法,改进后的算法不仅可有效地节省存储空间,而且实验表明能显著地提高计算效率.

固定序Bellman-Ford算法的一个改进

通过对固定序Bellman-Ford算法进行修正,获得了一种求解边数不大于k的最短路问题的新算法.相对于原始算法,修正后的算法通过改变点的标号过程,使得在第k次迭代后每一条路径的边数均不超过k.新算法被证明是正确的,它的计算复杂性为O(km).实验表明,在大规模情形下,相对于修正的先进先出算法,该算法具有显著的竞争优势.

基于Bellman-Ford算法的空中编队协同对岸打击

为提高空中编队协同对岸打击作战能力,基于Bellman-Ford算法对空中编队协同对岸打击进行研究。为解决空中编队协同对岸打击作战中的时间协同问题,针对空中编队协同对岸打击作战的时间约束特点并结合简单时间约束网络理论,将其时间约束网络模型转化为简单时间约束网络模型;为克服传统简单时间约束网络一致性检测算法时间耗费大的缺点,提出借鉴Bellman-Ford算法检测一致性的新方法,并以实例进行检测、分析。结果表明:该方法能有效解决空中编队对岸打击作战中的时间协同问题,能减小时间复杂度,提高协同效率。

基于固定序的Bellman-Ford算法的改进

固定序算法是Bellman-Ford算法的一种基本改进算法。为了改变固定序算法在稀疏图上的劣势,本文通过预先订制参与迭代的点的计算顺序,对该算法进行了改进。实验表明,在稀疏图上,改进后的算法相对于原算法计算效率提高了近50%,并能够与国际流行的先进先出算法相媲美。本文的工作表明,固定序算法不仅在大规模稠密图上具有明显的优势,而且在稀疏图上也具有很强的竞争力。

基于AHP与Bellman-Ford算法的停车规划方法

为解决现代城市停车车位信息不透明、缺乏诱导信息等原因导致的停车难等问题,提出了一种车位引导算法。该算法根据各停车场、路段的静态信息和采集来的实时信息,建立相应的指标体系,采用层次分析法,计算各指标权值系数,得出区位排序,并给出基于改进Bellman-Ford算法的最短车位引导路径。

基于改进的Bellman-Ford算法优化中药配送路径

目的针对中药配送“小”“散”“多”现象,解决中药配送路径优化的问题,提高中药配送效率。方法围绕中药配送最佳路径问题,对传统的Bellman-Ford算法进行了改进,解决算法的存储空间等问题。结果通过亳州地区中药配送仿真实验,改进Bellman-Ford算法,对v-1条轮降距操作,找出所有路径,验证是否存在负环路,对Bellman-Ford算法结束后再增加一轮降距检查。结论改进的Bellman-Ford算法在计算最短路径优化过程中增加了算法的存储空间,优化了配送路径,节省了配送成本,提高了中药配送效率。

基于Bellman-Ford算法的配电网节能控制研究

为解决大量分布基于改进最小费用路算法的电源并网场景下的主动配电网节能控制优化问题,通过建立与配电网相应的图论模型,将潮流管理问题转化为寻求图论模型最小费用流的问题。鉴于传统最小费用路算法具有结构复杂、计算繁琐等缺点,论文提出了一种基于Bellman-Ford算法改进的最小费用流计算,该算法采用容量修改方式取代传统算法中的流量修改方式,大大简化了寻找图论模型中最小费用流的计算。应用Matlab建立仿真模型并进行仿真,仿真结果表明,改进的最小费用流Bellman-Ford算法应用于主动配电网潮流管理能够实现潮流优化,可以有效解决分布式电源(DG)并网造成的潮流阻塞问题,最终达到配电网节能控制的目的。

Dijkstra算法和Bellman-Ford算法生成印尼文本摘要的比较

是一种基于计算机的系统,它概括文本的同时保留文章的主题。在获取摘要过程中,用句子间的权重给每个段落建立句子的图谱;同时也考虑印尼文章段落结构的归纳演绎方法,用最短路径算法确定哪些句子部分将成为摘要的结果。实验结果表明,Dijkstra算法优于Bellman-Ford算法生成文本摘要压缩率的12%。

Ford算法的改进算法

Ford算法是求解不含负回路网络中从源节点到其余各节点最短路径的经典算法。但每次逼近中,都要计算所有节点的入弧,重复计算量大,降低了计算效率。为此,文中通过引入两个数组和只计算权值变小的节点的所有出弧对Ford算法进行改进,改进后的算法既能快速地计算从源节点到其余各节点的最短路权值,又能更直观地找出最短路径。最后通过具体实例分析和仿真结果表明,改进算法不仅简化了计算量,降低了时间复杂度,而且增强了寻路直观性。

关于Ford算法的一个注记

关于Ｆｏｒｄ算法的一个注记叶震（合肥工业大学微型计算机研究所合肥２３０００９）ＡＮＯＴＥＯＮＦＯＲＤＡＬＧＯＲＩＴＨＭ￥ＹｅＺｈｅｎ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ，ＨｅｆｅｉＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ２...

Ford-Fulkerson算法在建设工程项目进度协调中的应用

以项目过程中幕墙施工为出发点,在目标工期明确且资源限制的条件下,通过运用最大流问题的福德-富克逊算法(Ford-Fulkerson),对资源日需求量、完成工作所需要的劳动强度及资源限制量进行复核,找出影响工程进度的资源瓶颈,以合理分配资源,优化进度计划,尽可能减小因资源所限而对工期产生的影响。

一种满足多服务质量约束的动态组播路由算法

建立了网络模型,描述、简化了研究的问题,并提出了一种新的满足多服务质量(QoS)约束的动态组播路由算法(DMRMQ).该算法采用Bellman Ford算法作为路径搜索算法,能在满足带宽、延迟、延迟抖动和丢包率约束的前提下确定具有最小跳数和开销的动态组播路由.仿真实验表明,在假定网络节点输出链路容量相等的情况下,与Greedy、LeastHop两种不考虑QoS的算法相比,DMRMQ能在满足多QoS约束的前提下建立动态组播路由,且路由请求平均成功率提高约10%,路由平均延迟降低约20%,路由平均跳数基本持平.

DMRMQ:基于多QoS的动态组播路由算法

提出了一种基于多QoS的动态组播路由算法-DMRMQ,该算法采用Bellman-Ford算法作为路径搜索算法,能在满足带宽、延迟、延迟抖动和丢包率的前提下确定具有最小跳数和开销的动态组播路由.针对音频和普通数据流的仿真实验表明,DMRMQ能在基于多QoS的前提下建立动态组播路由,算法在路由请求平均成功率、路由平均延迟和平均跳数等衡量指标上比不考虑QoS的动态组播路由算法具有更好的性能.

SPFA算法的分析及改进

SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法是一种对任意有向图求单源最短路径的算法。该算法实现简单,实际运行效果较好,在国内有着比较大的影响力。但遗憾的是,该算法一直缺少正确的理论分析。对该算法进行了分析,指出该算法在不存在源点可达负圈的有向图中,最坏情况运行时间为Θ(|V||E|);在存在源点可达负圈的有向图中,算法将无限运行下去。对此,给出了改进的SPFA算法,对于任意的有向图,该算法能够在O(|V||E|)内运行完毕。最后,从实际运行角度将SPFA算法与其它思想上同源的最短路径算法进行了一系列比较。

基于蚂蚁算法的移动机器人路径规划

蚂蚁算法是近几年问世并逐步引起重视的一种新的全局优化仿生算法 ,它模仿昆虫王国中蚂蚁搜索食物的行为特征 ,是一种通用型随机优化方法。移动机器人在进行工作时 ,往往要求根据某一准则 ,在工作空间沿一条最优 (或近似最优 )的路线行走。因此首先对移动机器人的规划空间进行链接图表示 ,然后采用Ford算法求出移动机器人的初始路径 ,最后运用蚂蚁算法对初始路径进行优化 。