基于Dijkstra算法的地下物流配送路径优化研究

电商产业的崛起带动了物流行业的发展,虽然如今的物流行业已有了质的提升,但由此带来的问题也日益凸显,路上的车辆越来越多,越来越拥堵.地下物流系统的发展能有效解决此类问题,同时也符合社会可持续发展的需求.该文主要使用Dijkstra算法,对物流配送路径及节点的选择进行建模分析,求解出配送结点至各需求点的最短路径及所经结点,...     

专业搜索引擎的实现与研究--中文分词算法

为实现专业信息查询的中文搜索引擎，首要的问题就是中文分词。本文首先介绍了分词用词典数据结构的组织以及使用二分查找的查询算法，然后提出了一种基于最短路径的改进分词算法。实验证明，利用该算法，可以消除大量歧义，取得较好的分词效果。     

基于Dijkstra算法的场面滑行路径优化研究

分析表明,滑行道是机场机动区的重要组成的部分,对机场滑行道的优化可以提高机场运行效率,降低航空公司运营成本。阐述优化航空器滑行路径。在利用迪杰斯特拉算法研究过程中,首先对所选机场停机坪的道面承载强度进行分析,解释航空器在机场的运行限制,建立一种最短路径的仿真模型。结合航空器冲突点避让原则将最短路径选出,将航班运行数据运用于仿真模型。利用迪杰斯特拉算法进行航空器滑行路径规划。     

基于PCNN的迷宫最短路径求解算法

本文根据脉冲耦合神经网络(PCNN)并行运行的特点,提出了基于PCNN模型的迷宫最短路径搜索算法。从理论上对该算法进行了分析和讨论,并给出了具体的算法和实验结果,验证了该方法的有效性。与其他算法相比,该方法可以在最短的时间内完成最短路径的搜索。     

基于路径优化的A~*算法与Dijkstra算法的性能比较

路径优化成为解决道路拥挤和阻塞的重要途径。传统单源最短路径的Dijkstra算法可以找到从起始点到其他点的最短路径信息,在地图障碍物较多的情况下,其搜索时间较长。人工智能领域带启发式函数的A*算法由于本身就具有记忆性的功能,在路网中可以自主性的选择最优路径,并且随着障碍物信息和地理位置信息的增多,其搜索效率更高。通过实验将A~*算法与传统的Dijkstra算法进行仿真比较,对比它们的搜索速度和搜索效率,结果证明在实际路网中A~*算法的搜索效果更明显。     

机器人避障问题模型研究

研究机器人避障最短路径问题,主要研究1个区域存在12个障碍物,从点O出发避开障碍物分别到达目的地点A,B,C的最短路径。限定区域内的最短路径由2部分组成的：一部分是平面上的自然最短路径（即直线段）,另一部分是限定区域的部分边界（圆弧部分）,这2部分是相切且互相连接的。可以认为最短路径一定是由线段和圆弧构成,因此建立线圆结构。对于从出发点到目的地的路径采取2种方案：第1种方案,在拐点和节点都采用最小转弯半径的形式;第2种方案,适当扩大拐点处的转弯半径,使得机器人能够沿直线通过途中的目标点。然后建立了最优化模型对比,最后对2种方案分别进行求解。因为区域面积很大而限定圆半径至少为10,通过近似比较估算得出较优的最短路线方案。结论：无论路径多么复杂,都可以将路径划分为若干个线圆结构来求解,利用数学几何运算、直线关系以及Mathematics工具,来分析在问题中出现的3种具体的线圆结构情形,从而得到最短路径。     

Dijkstra算法在物流配送中的应用研究

配送运输是物流系统中最重要的组成部分之一,正是通过配送运输,配送中心才得以最终完成货物从商户到用户的转移。由于配送中心每次配送活动一般都面对多个非固定用户,并且这些用户坐落地点各不相同,所以对于它们的配送路线十分重要。迪杰斯特拉算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。算法能得出物流配送中最短路径的最优解。     

城市物流配送系统的优化研究

随着我国经济社会的发展,物流行业进入高速发展期。物流已深入到人们的心中,但与此同时,物流业面临着一直难以解决的问题,就是城市配送。特别是近年来,城市变得越来越拥堵,城市配送的效率逐渐的降低。在这样的情况下,对城市物流配送系统进行优化就变得越来越重要。本文将从路径算法入手,提出一种优化的算法。     

一种Dijkstra优化算法的研究与实现

最短路径计算是地理信息系统应用中的重要功能之一,经典的最短路径算法是D ijkstra算法,但该算法由于结构过于复杂导致计算效率较低,无法满足实际应用需求。从实际应用需求出发,针对D ijkstra算法的不足,在拓扑存储结构、拓扑关系数据结构以及拓扑网中节点存储顺序三方面对算法进行优化,通过分析与实际应用表明提出的D ijkstra改进算法不仅结构简单易于实现,而且算法效率高,能够满足实际应用需求。     

对数据结构的最短路径算法的研究

文章主要研究蚁群算法实现对数据结构的最短路径优化。蚁群算法是群智能理论研究领域的一种主要算法,在求解复杂的离散优化问题方面有一定优势,这种优势在求解最短路径问题方面体现得非常明显。     

基于Dijkstra-ACO混合算法的应急疏散路径动态规划

现代建筑设计趋于多样化,内部结构和功能越来越复杂,而传统疏散系统逃生指示方向固定、人员疏散时间较长,火灾发生时,不能够及时改变指示方向,易将逃生人员导向危险区域,威胁被困人员生命安全。该文提出了一种Dijkstra-ACO混合路径动态规划算法,在Dijkstra算法获得全局最优路径的基础上再采用蚁群优化(ACO)算法对每个节点进一步优化以获取最优路径,并节省算法运行时间。通过实验仿真验证了混合算法的有效性,能够根据起火点动态规划疏散路径,及时调整疏散指示方向,为火场中人员疏散逃生赢得宝贵时间。

     

部分最优化动态规划轮廓检测算法

在研究动态轮廓模型原理及其求解算法的基础上提出了一种新的部分最优化动态规划轮廓检测算法,保留了动态规划算法的性能和优点,但综合运算复杂度降低,运算速度大大提高。     

一类游艇租金问题的动态规划算法

动态规划程序设计策略对许多具有最优解的实际应用问题的解决是灵活和有效的。本文首先对一类游艇租金问题进行了分析，并给出了该类问题的动态规划解法，最后对所给算法的复杂度进行了分析和讨论。实验结果验证了所提出方法的有效性。     

基于变步长约瑟夫遍历和DNA动态编码的图像加密算法

数字图像传输和存储的安全问题已成为信息安全研究的热点。该文提出一种基于变步长约瑟夫遍历和DNA动态编码的图像加密方法。首先将混沌映射产生的随机序列作为约瑟夫遍历的变步长,改进约瑟夫遍历问题,并采用改进的约瑟夫遍历对图像像素位置进行置乱;其次,动态选择DNA编码规则,对图像像素进行DNA编码,并与给定的DNA序列进行碱基运算;DNA编码规则的动态选择,很好地解决了DNA编码规则少所带来的安全隐患,提高了算法的安全性。最后通过密文反馈和混沌系统迭代来进一步增强算法的混淆和扩散特性。实验和安全性分析结果表明,该算法不仅对密钥的敏感性强,而且能有效抵御统计性分析和穷举分析等攻击操作。     

一种改进的多播路由算法

低代价最短路径树是一种广泛使用的多播树,它能够在保证传送时延最小的同时尽量降低带宽消耗。DDSP(Destination-Driven Shortest Path)算法是一个性能较好,计算效率较高的低代价最短路径树算法,在该算法基础上,通过改进结点的搜索过程,提出一种改进的快速低代价最短路径树算法。由算法分析和实验比较得出,改进算法的计算效率高于DDSP算法,且算法构造的最短路径树的性能也优于DDSP算法构造的树．     

基于矢量地图的路径寻优算法

文章介绍一种基于矢量地图的最优路径搜索算法。首先描述矢量地图库的存在结构,然后提出针对这种特定存储结构的最短路径搜索算法,并对算法的收敛性加以讨论。     

基于动态规划法的无线Mesh网络QoS路由算法和性能评价

该文针对时延敏感的多媒体业务吞吐率和传输可靠性的考虑,在无线Mesh网络中,引入动态规划和跨层设计方法设计QoS路由算法。在假设的网络模型上,提出了一个新的基于MAC层信息的综合凸规划路由准则,以及基于此实现的路由算法CPRMQS,详细给出了利用动态规划法解决路由优化问题的算法流程和样例分析。最后通过仿真验证了该算法的可行性,并给出了基于DSR扩展协议的性能评价,其中包括吞吐率和延时等性能。     

New Latency Model for Dynamic Frequency Scaling on Network-on-Chip

Modulating both the clock frequency and supply voltage of the network-on-chip （NoC） during runtime can reduce the power consumption and heat flux, but will lead to the increase of the latency of NoC. It is necessary to find a tradeoff between power consumption and communication latency. So we propose an analytical latency model which can show us the relationship of them. The proposed model to analyze latency is based on the M/G/1 queuing model, which is suitable for dynamic frequency scaling. The experiment results show that the accuracy of this model is more than 90%.     

基于动态规划的雷达检测前跟踪新算法

 为解决低信杂比下雷达检测前跟踪技术存在末级检测门限设置困难和动态规划算法对运动目标跟踪能力弱的问题,本文首先分析了两级检测门限的雷达检测前跟踪算法自身特点.在瑞利杂波条件下,对经过动态优化后的信号进行杂波置信检验和航迹检测和校正.该算法末级检测门限设置简单并且提高了跟踪概率.仿真验证了新方法的有效性.