| 410 | 6 | 66 |
| 下载次数 | 被引频次 | 阅读次数 |
为了解决复杂网络条件下带权最短路径问题,提出了基于压缩图的禁忌搜索算法。通过基于约束条件的图压缩算法,将复杂约束条件下的带权最短路径问题转化为旅行家问题(TSP),并通过优化禁忌搜索算法来求解复杂约束条件下带权最短路径问题。仿真结果显示,基于压缩图的禁忌搜索算法具有求解快、时间复杂度低、收敛快、对图规模和约束条件不敏感的优点。
Abstract:In order to solve the problem of the shortest path with weight under complex network conditions,a tabu search algorithm based on compression graphs was proposed. With the constraint-based graph compression algorithm,the weighted shortest path problem under complex constraints was transformed into travelling salesman problem(TSP),and the optimization of the tabu searchalgorithm was used to solve the weighted shortest path problem under complex constraints. Thesimulation results showed that the tabu search algorithm based on compression graph had the advantages of fast solution,low time complexity,fast convergence,and insensitivity to graph scale and constraint conditions.
[1]唐静.基于动态状态树的回溯算法分析[J].信息与电脑(理论版),2015(13):59-60.
[2]徐成司,董树锋,孙洲,等.基于网络简化和深度优先遍历的配电网路径搜索算法[J].电力系统自动化,2017,41(24):170-176.
[3]黄海威,邓开发.改进的A*算法在游戏地图寻路中的应用[J].信息技术,2015(4):188-191.
[4]林澜,闫春钢,辛肖刚,等.基于稳定分支的变权网络最优路径算法[J].电子学报,2006,34(7):1222-1225.
[5]曹政才,韩丁富,王永吉.面向城市交通网络的一种新型动态路径寻优方法[J].电子学报,2012,40(10):2062-2067.
[6]郑年波,陆锋,李清泉,等.顾及转向延误的时间依赖A*最短路径算法[J].测绘学报,2010,39(5):534-539.
[7]夏正冬,卜天明,张居阳.SPFA算法的分析及改进[J].计算机科学,2014,41(6):180-184,213.
[8]王进宗,文中华,唐杰,等.不确定规划领域中带权值的观察信息约简[J].计算机工程与应用,2016,52(3):55-58.
[9]姚博,冯宏伟,高原,等.过必经节点集的动态剪枝搜索算法[J].计算机工程与应用,2017,53(15):57-62.
[10]钱红昇,葛文锋,钟鸣,等.基于分层的改进A*算法在路径规划中的应用[J].计算机工程与应用,2014,50(7):225-229.
[11]袁亚博,刘羿,吴斌.改进蚁群算法求解最短路径问题[J].计算机工程与应用,2016,52(6):8-12.
[12]赵礼峰,于汶雨.求解k最短路径问题的混合遗传算法[J].计算机技术与发展,2016,26(10):32-35.
[13]刘惠民.图划分在路网最短路径查询中应用的研究[D].合肥:中国科学技术大学,2016.
[14]段凡丁.关于最短路径的SPFA快速算法[J].西南交通大学学报,1994,29(2):207-212.
[15]DORIGO M,MANIEZZO V,COLORNI A.Ant system:optimization by a colony of cooperating agents[J].IEEE Transactions on Systems Man&Cybernetics:Part B,1996,26(1):29-41.
基本信息:
DOI:10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2018.04.008
中图分类号:TP391.3
引用信息:
[1]杨澜,段卓辉,邓宏涛.复杂约束条件下求解带权最短路径方法[J].江汉大学学报(自然科学版),2018,46(04):331-336.DOI:10.16389/j.cnki.cn42-1737/n.2018.04.008.
基金信息:
湖北省教育厅科学研究计划项目(B2017265)
2018-08-31
2018-08-31
2018-08-31