一种基于双向搜索的K则最优路径算法

提出了一种基于双向搜索策略的K则最优路径算法,以改进的Dijkstra最优路径算法为基础,从起点和终点同时搜索,分别构造正序和逆序最优路径树,计算网络中两点之间的多条参考K则最优路径。详细描述了算法设计思想和运行过程,分析了算法的时间复杂度,并通过实际路网验证了算法的效率和精度。

K则最短路径算法效率与精度评估

精度和效率是决定最短路径算法实用价值的重要依据。对于K则最短路径问题,各种理论严密算法和有损算法的实用性分析是目前研究的薄弱环节。理论严密算法的实际运行效率比较及其有损算法的精度损耗与效率提高幅度的定量化一直未得到深入研究。针对这一问题,在对K则最短路径算法进行系统分类的基础上,分析了各种经典的理论严密算法和精度有损算法的特征与时间复杂度,结合实际城市路网数据对各种K则最短路径算法的运行效率和精度进行了测试和比较。结果显示,与有损算法相比,理论严密的K则最短路径算法普遍缺乏实用性,只有多重标号算法适合于某些要求精度无损的应用;而一些有损K则最短路径算法以较小的精度损失换取了较大幅度的效率提高,尤以双向搜索算法最具应用推广价值。

基于综合运输网络的客流分配优化模型与算法

以综合运输网络条件下的客流分配为研究对象,提出更适合表现旅客出行需求和各种运输方式相互竞争关系的运输细分方式,采用可量化表征综合运输网络当前客流状态的区间饱和度和径路饱和熵,并结合旅客出行广义费用函数,构造旅客出行阻抗函数,给出以综合运输网络中旅客出行总阻抗最小为目标的客流分配优化模型。基于k条最短路算法和混沌优化算法,在径路选择时考虑当前综合运输网络的旅客出行阻抗因素,设计客流分配迭代优化的动态求解算法。算例表明,利用给出的模型和算法能够得到可行和更为细分的综合运输网络客流分配方案。

求解无回路有向连通图中的k阶最短路问题

针对如何在无回路有向连通图中求解k阶最短路问题,提出了新的思路,即先求出某路径与最短路的长度之差,再利用该差值求得该路径。在该思路的指引下,提出了新的参数概念,如点参数N、弧参数A以及终点的特征参数θ,并给出了这些参数的计算方法;揭示了这些参数与图中相应路径之间的关系,推导出点参数N定理和弧参数A定理;利用这些参数和定理,设计出在无回路有向连通图中求解k阶最短路问题的多项式算法,证明了算法的正确性,并且经过分析,该算法的复杂度为O(km),m表示弧数;最后,通过应用举例对该算法进行了演示。

基于货运时间和成本的运输方式组合方法

在货物起运地和目的地之间构建运输方式组合虚拟网络有向图,并将各种可选运输方式的总成本赋予在相应的虚拟网络图的有向路径上,将运输方式组合问题转化成该虚拟网络的最短路问题,然后通过集成运用Dijkstra启发式算法和k最短路算法,搜索检验出满足运输总时间要求的第k最小总成本,以实现运输总成本和运输总时间的最佳统一,可得出运输时间限定条件下的运输总成本最低的运输方式组合方案。