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最短路径分配法

最短路径分配法是指按所有出行者都选取出行最短的路线从出发点到目的地的原则分配交通量。“非平衡分配模型”的一种,是其他各种交通分配方法的基础。随着道路建设的发展,最短出行距离被最短交通阻抗取代,最常用的是出行时间。基本假定是车辆的行驶车速和交叉口延误都不受路段及交叉口交通量的影响,即每一路段长度(两交叉口之间的距离)上的出行时间均为常数。 

最短路径分配法简介

最短路径分配法是指按所有出行者都选取出行最短的路线从出发点到目的地的原则分配交通量。“非平衡分配模型”的一种,是其他各种交通分配方法的基础。随着道路建设的发展,最短出行距离被最短交通阻抗取代,最常用的是出行时间。基本假定是车辆的行驶车速和交叉口延误都不受路段及交叉口交通量的影响,即每一路段长度(两交叉口之间的距离)上的出行时间均为常数。

其步骤为:①选定连通各对起讫点的最短路径。②将各对起讫点交通量分配到相应的最短路径上。③每个路段上每次被分配到的交通量的总和即为最后的分配交通量。由于交通量集中在最短路径上致使某些路径上的交通量可能为零,为此开发了容量限制分配法和多路径概率分配法,以求提髙对实际情况的模拟精度。又称“全有全无分配法”。

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最短路径分配法造价信息

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短路

  • JB10-2
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短路

  • JB5-2
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  • 2022-12-07
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短路

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短路

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  • 2022-12-07
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短路

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总线短路保护、隔离器

  • LD3600E
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总线短路隔离器

  • HJ-1751
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总线短路隔离器

  • HJ-1751
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  • 建筑工程
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总线短路隔离器

  • HJ-1751
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总线短路隔离器

  • HJ-1751
  • 江门市2015年6月信息价
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临床路径生成

  • 主要功能:针对已经导入了路径的病人按照该路径制定的诊疗项目生成对应的路径项目
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  • 2018-09-25
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临床路径完成

  • 主要功能:路径结東是指病人整个路径项目正常执行完成,或者是由于评估变异情况而退出路径,路径完成分为正常完成和变异完成两种
  • 1套
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标准路径参考

  • 主要功能:根据卫生部标准路径参考
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临床路径导入

  • 主要功能:对于在院病人若病情满足某临床路径的条件则可以通过导入路径的操作使病人在院期间的诊治计划按照路径内制定的项目进行治疗
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  • 2018-09-25
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临床路径跟踪

  • 主要功能:对临床路径进行跟踪是为了让路径办人员可以从整体和细节上了解各个临床路径的执行和评估情况,进行差异分析以便及时进行完善
  • 1套
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  • 中档
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  • 2018-09-25
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最短路径分配法常见问题

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最短路径分配法文献

基于最短路径算法的PCB板插接优化 基于最短路径算法的PCB板插接优化

基于最短路径算法的PCB板插接优化

格式:pdf

大小:265KB

页数: 未知

在印刷电路板(PCB)上插接端子时,为减少设备空转,提高设备利用率,针对不同种类的端子,提出贪心算法(GA)和蚁群算法(ACO)相结合的优化算法,对插接机头的行走路径优化。此路径优化属多项式复杂程度的非确定性问题,文章针对问题复杂度随指数规模增大的特点,先化全局问题为局部问题,在非同类端子间用贪心算法,再在同种类端子间用蚂蚁算法,从而得到近似的最优解。

WebGIS技术中最短路径算法在旅游决策支持系统中的应用研究 WebGIS技术中最短路径算法在旅游决策支持系统中的应用研究

WebGIS技术中最短路径算法在旅游决策支持系统中的应用研究

格式:pdf

大小:265KB

页数: 3页

分析了WebGIS技术中最短路径的两种算法,一种是经典的Dijkstra算法,另一种是启发式算法中蚁群算法;并从方便用户,建立更合理的基于WebGIS的城市旅游决策支持系统出发,通过算法分析和算法的改进讨论了它们在旅游决策支持系统中的旅游线路设计和旅游信息的分析应用。

最短路径树相关算法

最短路径树Dijkstra算法

设置两个定点的集合T和S,集合S中存放已找到最短路径的定点,集合T中存放当前还未找到的最短路径的定点。初始状态时,集合S中只包含源点v0然后不断从集合T中选取到定点v0路径长度最短的顶点u加入集合S,集合S中每加入一个新的顶点u,都要修改定点v0到集合T中剩余顶点的最短路径长度值,集合T中每个顶点新的最短路径长度值为原来的最短路径长度值与定点u的最短路径长度值加上u到该顶点的路径长度值中的较小值。此过程不断重复,直到集合T的顶点全部加入到集合S为止 。

最短路径树Floyd算法

从代表任意两个节点

距离的带权邻接矩阵D(0)开始,首先计算D(1),即计算Vi到Vj经过一次经转的所有可能路径,经过比较后选出最短路,代替D(0)中对应的路径,迭代列出距离矩阵D(1),D(1)中各元素表示通过一次迭代后网络中任意两点间最短路,也即网络中任意两点之间直接到达或只经过一个中间点时的最短路。在此基础上依次计算D(2),D(3),…,D(k),D(k)中对应的元素表示任意两点间不经过中间点或最多允许经过2k 1个中间点时的最短路。当D(k 1)=D(k)时,表明得到的带权邻接矩阵D(k)就反映了所有顶点对之间的最短距离信息,成为最短距离矩阵。

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最短路径树定义

考虑一个连通无向图

,一个以顶点
为根节点的最短路径树
是图
满足下列条件的生成树——树
中从根节点
到其它顶点
的路径距离,在图
中是从
的最短路径距离。

在一个所有最短路径都明确(例如没有负长度的环)的连通图,我们可以使用如下算法构造最短路径树:

使用Dijkstra算法或Floyd算法计算图 G 从根节点 v 到 顶点 u 的最短距离

对于所有的非根顶点

,我们可以给
分配一个父顶点
连接至u且
。当有多个
满足条件时,选择从v到
的最短路径中边最少的
。当存在零长度环的时候,这条规则可以避免循环。

用各个顶点和它们的父节点之间的边构造最短最短路径树。

上面的算法保证了最短路径树的存在。像最小生成树一样,最短路径树通常也不只有一个的。在所有边的权重都相同的时候,最短路径树和广度优先搜索树一致。在存在负长度的环时,从

到其它顶点的最短简单路径不一定构成最短路径树。

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空间分析算法最短路径算法

由图论的知识可知,地图上的点构成一带权无向图(有向图可视为特例的一种),要找出任意两地间的最短路径,对地图中的所有点,首先要建立一个邻接矩阵,它表示图中任意两地间的邻接关系及其权值(若两地间无任何连接关系则设为无穷大),易知该矩阵为对称矩阵。从该矩阵出发,可以利用图论中的迪杰斯特拉(Dijkstra)算法、弗洛伊德(Floyd)算法等求出最短路径。

Dijkstra算法

Dijkstra算法的基本思路是:首先,引进一个辅助向量Dist,它的每个分量Dist [i]表示当前找到的从始点V到每个终点Vi 的最短路径的长度。它的初始值为:若从V到Vi有弧,则Dist [i]为弧上的权值;否则置Dist[i]为无穷大。显然,长度为Dist[i]=Min{Dist[i]|Vi

V}的路径就是从V出发的长度最短的一条路径。此路径为(V, V j )。一般情况下,假设S为已求得最短路径的终点的集合,则可证明:下一条最短路径(设其终点为X)或者是弧(V, X),或者是中间只经过S中的顶点而最后到达顶点X的路径。因此,下一条长度次短的最短路径的长度为:Dist[i]=Min{Dist[i]|Vi
S},其中Dist[i]或者是弧(V, Vi)上权值,或者是Dist[k] (Vk
S)和弧(Vk, Vi)上的权值之和。

Dijkstra算法描述为:

(1) 假设用带权的邻接矩阵Cost来表示带权有向图,Cost[i,j]表示弧(Vi , V j)上权值。若(Vi,Vj)不存在,则置Cost[i,j]为无穷大。S为已找到从V出发的最短路径的终点的集合,它的初始状态为空集。

(2) 选择Vj,使得Dist [i] =Min {Dist [i] |Vi 不

S, Vi
V} , Vj就是当前求得的一条从V出发的最短路径的终点。令S=S U { j}(标记j)。(3) 修改从出发到集合V-S上所有顶点Vk可达的最短路径长度。如果Dist[j] Cost[j, k]

(4) 重复操作(2) , (3)共N-1次。由此求得从V到图上其余各顶点的最短路径是依路径长度递增的序列。

弗洛伊德算法

弗洛伊德算法能够求得每一对顶点之间的最短路径,其基本思想是:假设从顶点Vi到Vj的最短路径。若从Vi到Vj有弧,则从Vi到Vj存在一条长度为COST [ i, j]的路径,该路径不一定是最短路径,尚需进行n次试探。首先考虑路径(Vi, V1, Vj)是否存在(即判别弧(Vi, V1)和弧(V1, Vj)是否存在)。如果存在,则比较(Vi, Vj)和(Vi, V1, Vj)的路径长度,较短者为从Vi到Vj的中点顶点的序号不大于1的最短路径。假如在路径上再增加一个顶点V2,也就是说,若(Vi,…,V2)和(V2,...,Vj)分别是当前找到的中间顶点的序号不大于1的最短路径,那么(Vi,...,V2,...,Vj)就有可能是从Vi到Vj的中间顶点的序号不大于2的最短路径。将它和已经得到的从Vi 到Vj的中间顶点的序号不大于1的最短路径相比较,从中选出中间顶点的序号不大于2的最短路径之后,再增加一个顶点V3,继续进行试探。依次类推,在经过n次比较之后,最后求得的必是从Vi 到Vj的最短路径。按此方法,可同时求得各对顶点间的最短路径。算法共需3层循环,总的时间复杂度是O(

) 。 2100433B

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