基于模拟退火算法的曲面最短路径求解

通过对路径的节点序列内在关联性的分析,提出了适合曲面最短路径问题的邻域结构,使整段路径的优化问题能够通过局部调整得以实现．将模拟退火算法的框架引入路径寻优中,提出了解决曲面最短路径的随机搜索算法．最后给出了数值仿真实例．     

基于遗传算法的静态环境全局路径规划

静态环境中移动机器人全局路径规划一直是路径规划中的一个重要问题.作者提出了基于遗传算法的静态环境下机器人全局路径规划方法.该方法首先提出机器人工作空间中环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人免碰撞路径与神经网络输出的关系,然后将需规划的路径的二维编码简化成一维编码,并把免碰撞要求和最短路径要求融合成一个适应度函数.通过对算法进行实验仿真表明,提出的全局路径规划方法是正确和有效的.     

基于加权流量介数中心性的路网脆弱性分析——以无锡市为例

针对当前路网脆弱性研究中缺乏对真实交通状况考量的问题，在复杂网络理论的基础上，结合交通流量信息，提出了基于加权流量介数中心性的路网脆弱性分析方法。首先计算路网拓扑抽象图中各节点的最短路径介数中心性，然后使用流量数据对相应区域最短路径介数中心性加权，综合得到最终的脆弱性指标结果。以无锡市为例，对其实际交通路网脆弱性进行了计算，结果表明，该方法能综合反映静态全局路网结构与动态局部通行信息和现实交通情景下的路网脆弱性。     

改进的K最短路径算法在通信网络中的应用

经典的K最短路径算法是最短路径算法中一个重要分支,它在交通网络的实时路径选择中起到了很重要的作用,为了将经典的K最短路径算法应用于通信网络中,我们对经典的K最短路径算法进行了改进.在求解K最大期望容量路径算法时,先对其进行权重转换,然后使用MPS算法;在求解K最大容量路径算法时,选取每个弧段源点,终点和弧段对应3个容量值最大的来进行标号;在求解K最大期望容量路径时,建立一系列的子网络,在每个子网络中先求出K最大可靠路径,对其容量进行排序,选出最小的,将大于该最小容量的所有弧集构成的网络定义为它的子网络,以此类推直到源点到目标点没有路径为止,对每个子网络中选取的K最大期望容量路径进行统一排序得到原网络中的K最大期望路径.通过网络通信实例,验证了算法的正确性和可行性.     

考虑多方式换乘的公交网络最优路径算法

摘要：在传统的公交网络最优路径算法中,往往只考虑了原地换乘,这样就导致了部分出行路径的缺失.例如,在现实生活中,乘客常常可以通过步行或骑自行车到相邻站点再换乘公交车的方式来实现最优出行.通过对换乘方式的分析,描述了乘客出行的完整路径;根据公交线路的关联情况和公交站点的空间位置关系,抽象出了关键换乘点;并依据关键换乘点的定义对公交网络进行了变换,继而建立起公交网络通达矩阵;最后在此基础上计算出考虑多方式换乘的换乘次数最少、所需时间最短的公交出行路径,为乘客提供更灵活的出行选择.     

GMPLS网络中约束最短路径优先算法研究

针对GMPLS网络中求解最短路径问题，提出了一种具有共享风险链路约束的启发式约束最短路径优先路由算法，对该算法的有效性和可靠性进行了比较全面的仿真测试，仿真结果显示此算法提高了网络资源的利用率，减少了网络的阻塞，同时降低了链路失效时的风险，提高了网络的强壮性和可靠性．     

一种非刚性医学图像点匹配方法

提出了一种非刚性点匹配的算法并把其运用于医学图像配准．该算法采用信号滤波的方法来获得点集间的匹配信息，并运用松弛标记法将各点邻域关系对模糊的匹配信息进行迭代获得明确的匹配关系．在此基础上，利用高斯径向基函数来描述点模式间的弹性形变，在基本的迭代框架下实现问题的求解．实验结果显示在形变程度为5％、出格点比率50％和噪声标准差为5％的情况下该算法的匹配误差能控制在0．13以下，表明了该算法的鲁棒性和有效性，较好地解决了医学非刚性形变的点匹配问题．     

一种网格参数化的优化算法

网格参数化是数字几何处理(Digital Geometry Processing)中的一个基本问题.作者利用Floater的具有保形权或均值权的凸线性组合参数化引入一种新的参数化的扭曲度量--点密度,以及网格上的最短切割路径来优化原来的参数化.切割路径由网格上的一内点和网格上的一边界点连接而成,内点位于参数区域上最密集区域,也是扭曲最严重的区域.具有最短切割路径的网格模型,被重新参数化成为一个具有较小扭曲的参数化.最后给出实例说明了此方法是可行和有效的,并且是优于原来的参数化的.     

应用于城市道路网的启发式深度优先有向搜索算法

针对具有大量道路节点的大型交通网络,提出了一种改进的深度优先算法.该算法在搜索过程中,首先对节点进行方向性选择,缩小了搜索的范围,同时引入启发式搜索函数,优先选择权值较低的点进行扩展,降低了深度优先的盲目性.因此,算法不仅能够在搜索早期找到最短路径,还能够提供多条备选路径.     

度量空间不可析的一个充要条件

关于离散度量空间的概念,我们采用较普通离散度量空间更广的定义。即:一个度量空间中,如果任何两个不相同的点之间的距离恒大于一个正的常数,则称这个度量空间是离散的。在研究离散度量空间的性质和作用的过程中,我们得到如下的结果。     

基于效用的机会网络缓存替换策略

机会网络具有节点流动性较大、数据时延长、资源有限等特点,如何合理和高效地使用节点提供的缓存资源、增加节点间的协作来减少机会网络时延、节省带宽、防止拥塞是一个关键问题.通过对机会网络缓存策略研究,提出了基于效用的概率缓存替换策略,该策略分别计算数据的流行度和最短机会路径的权重,得出节点的效用值,通过比较效用值确定了节点要缓存的数据.实验结果表明提高了节点获取资源的成功率并减少了协作缓存资源请求的平均响应时间.     

求结点最少的最短路的一个算法

本文在Dijkstra算法(最短路算法)的基础上,提出了求结点最少的最短路的DD算法。本算法的运行时间阶为O(n~2)。     

基于演化计算的动态最短路问题

提出了一类基于时间变权的动态最短路的问题,给出了其详细的数学描述,扩展了图论中关于最短路问题的概念,并设计了适合该问题的编码方式和杂交,变异方式,给出了基于演化计算的求解框架,其主要特点是染色体变长,且首尾基因固定,最后针对一个简单实例进行了仿真和分析,研究结果表明,该算法可以获得良好的效果。     

混沌模拟退火最短路由算法的事后处理技术

基于混沌模拟退火神经网络的最短路径路由算法，虽然能有效地克服Hopfield神经网络易陷入局部最小值的缺点，但对节点数较多的网络，仍有缺陷。引进了一种事后修正机制，即在结果修正时，结合具体问题，充分考虑解的合法性，根据神经网络的输出矩阵，依次找到该行的最大值，确定与该节点相连的下一个最短路径节点。仿真结果显示既使网络节点数较多，这一算法仍运行良好且能以较大的概率找到全局最优解。     

一种基于WebGIS的导航系统的设计与实现

设计并实现了一种基于万维网地理信息系统(webGIs)的电子导航系统．该系统选用Maphfo作为Gls开发平台,并将最短路径椭圆算法运用到电子导航的路径选取当中．由于使用GIS技术,系统不仅能够方便地以图形方式输出导航路线,而且增添了对地理图形和空间数据进行管理的若干功能．     

一种基于多普勒效应的拟牛顿室内定位算法

针对现有室内定位方法,根据目标节点在运动过程中与参考信标节点间产生的多普勒效应,得到一种距离差测量方法,避免了对目标节点与信标节点间时钟同步的要求.为实现此距离差定位,提出了一种基于拟牛顿法的室内定位算法.随机选取初始猜测值,得到一个测量点的距离差信息,由此迭代得到单个测量点坐标,再将所有测得的相对位置坐标进行整体迭代并调整初始位置,直到得到稳定的初始位置,实现定位.Matlab仿真结果表明,在信噪比SNR=10时,定位误差不超过0.5m.同时,为提高定位速度和成功率,尝试用粒子群算法求初始猜测值,进一步提高算法的性能.