路网最优路径算法总结

1 背景 前面介绍了关于双向及启发式的搜索,它们均可以实现了效率的倍增.但是应用到长距离(例如武汉——杭州大于500公里)的搜索时,平均效率存在100ms级甚至s级的耗时,显然这样一个面对广大用户群的互联网服务引擎效率是不可接受的,那么有没有优化的方向可以实现数量级的提升?      但人类对效率与正确的极致追求也是不止境的.关于双向及启发式搜索,它们的优化初衷均是一致的:缩短搜索范围.有人想到另一个路网搜索优化的方向:稀疏搜索路网密度——分层算法. 2 分层算法 假设有个长距离路径搜索的cas

本段程序的基本思想是利用蚁群算法中的蚁周模型,来对全局的迷宫图进行信息素的跟新 和为每一只蚂蚁选择下一个方格. 一共会进行RcMax = 2000轮模拟(理论上模拟的次数越多结果 会越接近真实值),而在每一轮中会排除 M = 10只蚂蚁进行探路.同时在算法的回溯思想上采用的 是栈的数据结构来实现的.当栈最终为空时则表示无解.但同时这段程序的一缺点就是:由于我没在 算法中对每一轮的每只探路蚂蚁采用多线程的模式,所以整体的运行效率还不是很高.如读者有好的 思想或建议,请留言. #include<io

Matlab实现Flyod求最短距离及存储最优路径 一.实际数据 已知图中所有节点的X.Y坐标. J01-J62:1-62; F01-F60:63-122; Z01-Z06:123-128; D01-D02:129-130. 二.Floyd求所有节点间的最小距离及通过矩阵存储最优路径的节点 1 function [ optimal,path,maxnum ] = Floyd( distance,liantong,num,p,q ) 2 %Author:ljy 3 %Date:20170919 4

关于<围住神经猫>的逃跑路径算法 <围住神经猫>是去年在微信上挺火的H5游戏,在学习unity3d的过程中我就想把这个游戏用我学习到的unity3d知识重新编写.神经猫的逃跑路径有6个方向,分别是左上,右上,左,右,左下,右下,如图A.当神经猫到达边界点(最左,最右,最上,最下的点)时,则神经猫成功逃脱. 图A 其中橙色圆点为不能到达点.如果在神经猫的逃跑路径上有橙色圆点,则称这条路径为不可通路径,反之为可通路径.逃跑算法的第一步是在6个逃跑方向寻找可通路径,再从可通路径中选择最短

package 数阵中的最优路径; import java.util.Scanner; public class Main { /** * 数值三角形中的最大路径 * 随机产生一个n行的点数值三角形(第k行有k个点,每个点都带有一个正整数,)寻找从顶点开始每一步可沿着左或者右向下的至底部的一条路径, * 使得该路径的和最大. * * 数值三角形中的最大路径的搜索 * 应用动态规划,采用逆推法从低向上逐行反推 * 随机产生的点数值三角形存储在一个二维数组中,同时赋值给b(n,n),这里的数组b(i

此算法适合带有负边权的和无负边权的有向图.算法会计算出所有可能的路径和每个路径的长度 1 ways={ 2 "A":{ 3 "B":5, 4 "C":2 5 }, 6 "B":{ 7 "C":4 8 }, 9 "C":{ 10 "D":5, 11 }, 12 "D":None 13 } 14 15 def findWay(ways,start,en

自己根据算法编写了两个简单的matlab代码,应用于例子中的数据取得了正确的解,这里并没有考虑速度优化的问题,请大家不吝指教: 1.模型评估 HMM模型如下,试根据前向算法计算产生观察符号序列O={ABAB}的概率. 状态转移概率矩阵 a = [0.4 0.6 0 ; 0   0.8 0.2; 0   0    1 ]; 观测矩阵: o= [0.7 0.3 0.7 0.3; 0.4 0.6 0.4 0.6; 0.8 0.2 0.8 0.2]; 初始概率矩阵: pi = [1 0 0]; 例题中的

原创博客,转载请联系博主! 前言:几天前华为的这个软件精英(算法外包)挑战赛初赛刚刚落幕,其实这次是我第二次参加,只不过去年只入围到了64强(32强是复赛线),最后搞到了一个华为的一顶帽子(感谢交大某妹纸快递寄过来!),今年小较了一把真,幸运地闯进了排行榜.(第17位的就是我们Team噢!耶鲁顾神很给力!)    所以呢,回到正题首先来看一下初赛赛题吧! 初赛赛题要求 已知有向图G的拓扑(结点V,边E)和V的一个子图V’,在G内求一条从start结点到end结点的路径,要求经过V’的所有结点并且

在动态规划问题中,我们经常会遇到以下问题,最优解倒是求出来了,但是最优解的路径呢?如何输出?这确实是一个问题,而且往往比较难哟.. 我这里说的路径是指,像在钢条切割问题中,从哪些地方切可以达到最优化,在矩阵链乘问题中,从哪些地方进行组合可以使效率最高? 在钢条切割问题中: for(j=1;j<=i; j++){ if(priceStore[i-j]+ironPrice[j-1]>price){ pathStore[i]=j; //意思为使是长度为i的钢条价格达到最优,需要从第j个位置进行截断,