一、带限制条件的最短路径算法与实现（论文文献综述）
严沛[1]（2019）在《基于k-shell的多维网络最短路径近似算法研究》文中研究表明随着社会的发展和研究的深入,对复杂网络的研究逐渐从单维网络转向多维网络,多维网络节点之间的连边包含多个维度的权值,多维网络最短路径的计算需要综合考虑多个维度上的权值,通过给定的评分函数计算得到路径的具体代价。单维网络最短路径的计算方法都基于Dijkstra算法的子路径性质,而若多维网络的评分函数是非线性函数,子路径性质并不适用,因此单维网络最短路径算法并不适用于多维网络。目前对多维网络最短路径的研究依然较少,现有方法的适用性较差,计算效率和准确率不能满足大规模多维网络最短路径计算的需求。本文在现有研究的基础上,提出了一种基于k-shell的多维网络最短路径近似算法。算法根据节点k-shell值将网络分为高层和低层区域,搜索过程中使用双向搜索树进行搜索,利用节点k-shell值控制搜索方向以及两棵搜索树的切换,从低层向着高层方向交替搜索节点对之间的最短路径,当搜索队列都为空或者都到达高层区域时搜索过程结束,并选择一条评分函数下代价最小的路径作为近似最短路径。算法向着当前节点的高k-shell值邻居节点方向进行搜索,同时综合考虑节点k-shell值以及邻居节点k-shell值对节点的影响,提出了节点回退值来衡量节点在最短路径搜索过程中的重要性,通过节点回退值进行适当的回退搜索提高算法的准确率,并且通过调节回退阈值,使算法满足不同的计算效率和准确率的需求,使算法适用于不同类型的网络。在最短路径搜索过程中给出一种快速计算初始搜索阈值的方法,并且基于双向搜索过程给出一种适合本文算法的双向剪枝策略,更加快速准确地剪除不可能出现在最短路径上的子路径,提高算法的计算效率。本文首先在相同网络上验证了在最短路径搜索过程中根据节点回退值进行回退搜索可以有效地提高算法的准确率,然后在不同类型的复杂网络上验证了本文算法对不同类型的复杂网络有很好的适用性,最后将本文算法与同类算法进行对比实验分析,验证了本文算法在多维网络最短路径计算中具有较高的计算效率和准确率。
崔凯凯[2]（2017）在《视频卫星多目标凝视成像任务规划问题研究》文中进行了进一步梳理视频卫星近年来在国内外迅速发展并且取得了丰硕的成果,其作为一种新型的对地观测成像卫星,能够对某一目标区域进行凝视成像,从而获得目标区域内的动态视频信息。在整个视频卫星成像系统中,卫星地面管控及任务规划系统对于成像任务的完成效率有着重要的作用。同时视频卫星作为一种典型的敏捷卫星,其任务规划问题与传统成像卫星相比更加困难。本文从视频卫星对地凝视任务规划问题切入,针对不同的场景需求,对该问题的模型建立、求解算法设计以及应用价值等进行了讨论和研究,力图进一步提高视频卫星在不同场景下的成像观测效率。本文主要从以下方面进行了研究:从视频卫星凝视成像的基本原理及工作过程出发,对凝视成像任务规划问题进行了较为系统的描述,讨论了任务规划问题中所涉及的问题要素、基本假设和约束条件等影响因素,分析了该问题中存在的难点及其形成原因。给出了一种具体的凝视成像姿态机动时间的估算方法,为后续任务规划问题的建模及求解提供了基础。针对视频卫星在应急观测中的任务规划问题,通过对该问题特点的分析并结合视频卫星对地凝视工作机理,建立了针对应急观测任务规划问题的连续时间约束满足模型,并基于对蚁群算法的改进设计了一种带禁忌列表的改进蚁群算法（Tabu-ACO）对该问题进行求解,获得了满意的规划求解结果。通过与传统的时间离散模型及复杂网络算法的求解结果相对比,验证了Tabu-ACO算法的在求解效果上的优势。基于分布式成像卫星系统的日常自主规划需求,对多星长周期任务规划的快速求解问题进行了研究。针对多星长周期任务规划问题进行了分析与建模,之后利用了构造解的思想以及启发式求解思想,根据所建模型设计了一种基于启发式规则的快速求解算法,最后给出了多种情景下的仿真算例。仿真结果表明,当任务规模小于100时,本文所设计的启发式快速求解算法可在0.1秒内实现规划求解计算,通过对比星载计算机与个人计算机的计算速度,验证了该求解算法应用于星上计算的可行性。考虑任务执行过程中任务属性发生变化的情况,研究了视频卫星的动态任务规划问题。分析了视频卫星动态任务规划的问题来源和特点,并基于问题的特点以及两个重要的规划目标给出了任务改动比例限制条件下的动态任务规划模型,将多目标优化问题转化为带限制条件的单目标优化问题,并针对所建模型提出了一种基于“退出-插入”操作的启发式动态任务规划求解算法。通过仿真计算给出了不同任务变化率限制条件下的优化收益增量,并分析了文中所建模型对动态任务规划决策工作的重要意义。
赵玮丹[3]（2017）在《街道景观的吸引力评估与路径优选方法研究》文中研究表明现有地图服务中的路径规划大多以效率至上为主旨,逐渐不能满足出行场景和出行需求的多样化。近年来,研究者在路径推荐时更加关注出行者的心理需求,满足公众出行心理需求的路径能提高出行过程的愉悦感和舒适度,为出行者带来更好的出行体验。本文研究了公众出行过程中的行为规律,提出了一种基于街道景观吸引力的路径优选方法,主要包括以下几个方面内容:（1）研究了现有地图服务和学术研究领域在路径规划时常用的指标和方法,总结了各自的特点和应用场景,并分析了其优缺点,为下一步研究打下了坚实的理论基础。（2）归纳总结了路径规划的分类体系,介绍了常用的路径规划算法和街道景观评估方法,确定了基于街道景观进行最具吸引力路径优选的方案。（3）设计了基于街道景观吸引力的路径优选方法:第一,从景观签到、点赞、搜索和等级四个维度对景观吸引力进行了定量评估;第二,通过视域分析,将景观吸引力展开到路网上,得到各路段的吸引力;第三,分析了公众对最具吸引力路径的认知,确定了以路径距离（时间）作为约束,以路段吸引力为权的路径规划思路;第四,设计和实现了带约束的最具吸引力路径优选算法。（4）以武汉市为例,根据街道景观选取原则选取了 26个街道景观进行吸引力评估,并通过视域分析将其投影到矢量路网上,得到的路段吸引力直接参与路径规划,在实验区域内随机选择起点和终点进行路径规划,通过对结果进行对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。
李宇飞[4]（2016）在《基于时间依赖网络的军事物流配送路径优化问题研究》文中提出深化国防和军队改革意见对我军的后勤保障的结构体系和组织流程提出了新的要求。军事物流作为军事后勤保障的重要组成,在我军后勤保障体系中起着关键作用,而军事物流配送是军事物流活动的主要环节,建立一个完善高效的军事配送网络则是军事物流配送活动的主要任务。在战时条件下,由于军事配送线路极易遭受打击,线路周边的战场环境恶劣,而且物资配送任务往往比较紧急,因而军事配送网络的相关问题研究具有重要的理论价值和实践意义。本文从战时军事物流配送网络路径优化问题入手,综合考虑战时军事运输路径优化涉及到时间性、经济性、可靠性等诸多目标,总结归纳了战时军事物流配送活动多目标、多约束、多要求、动态性等特点。根据战时影响军事配送的主要因素,构建了基于时间-风险-费用的军事物流配送网络综合阻抗的计算模型,即综合考虑敌袭的道路通行时间阻抗、道路可靠性的风险阻抗、阻断复通的费用阻抗。在充分考虑战时军事配送影响因素的情况下,结合军事配送网络特点,建立了基于时间依赖网络（Time Dependent Network）的军事配送网络路径优化模型；在时间依赖网络最短路算法（TDN算法）中加入因道路遭敌袭扰中断产生的等待时间,提出了考虑等待风险的时间依赖网络最短时算法（TDN-T算法）以及考虑等待风险的时间依赖网络综合最优算法（TDN-Z算法）,较好地解决了时间依赖网络条件下的军事配送最短路问题；上述算法在以等待风险作为前提,对目标函数从单因素优化到多因素综合优化进行全面考量,解决战时军事物流配送网络优化的多种类型的目标最优问题,即时间短、能耗少、可靠性高、综合最优等优化目标。最后,以B战区军事物流配送任务为例,建立了基于时间依赖网络的B战区主要城市的军事物流配送网络路径优化模型。结合战时运输任务作业想定一建立了以时间为边权的B战区军事配送网络,并运用TDN-T算法求得了配送任务的时间最短路；结合战时运输任务作业想定二,考虑战时必经、禁行的情况下,建立了基于时间-风险-费用综合边权的B战区军事配送网络,并运用TDN-Z算法求得配送任务综合最优最短路,为决策者提供了多个备选方案,并为战时军事配送路径方案选择提供了决策依据。
梁娟[5]（2015）在《网络最短路径问题的研究与应用》文中指出最短路径问题是图论和网络优化理论研究的主要问题,用于求解网络中任意两点之间的最短路径。随着科技的发展,最短路径问题在计算机科学、地理信息科学、通信与军事运筹学等领域发挥越来越大的作用。因此,研究最短路径问题意义重大。首先,通过分析Bellman-Ford算法,针对其求解最短路长重复计算量大,寻找最短路径繁琐的问题,本文提出Ford算法的改进算法。改进算法通过引入路权数组有效降低了算法的时间复杂度,同时借助前点标号数组增强了寻路直观性。编写MATLAB程序,并在大型随机网络中仿真实验,结果显示Ford算法的改进算法更为有效。其次,对Floyd算法进行深入研究,通过引进迭代矩阵和下标标注法对其进行改进。Floyd改进算法提高了计算最短路长的效率,简化了寻找最短路径的步骤。给出算法复杂度、可行性分析和具体实例,并用Floyd改进算法与原算法计算大型网络最短路,理论分析和仿真结果都说明了改进算法的准确性和高效性。再次,本文提出用三个值标记一个节点的拓扑排序法的修正算法,修正算法通过增加前点标号改善了拓扑排序法求解最短路径繁琐的问题,通过只更新与出弧相连节点的标记,简化了计算量,提高了计算效率。最后,简单介绍最短路径问题在通信中的应用及其推广应用。
苏艳[6]（2014）在《带限制条件的车辆路径问题的现代启发式算法研究》文中提出车辆路径问题（VRP）是运筹学、应用数学和计算机等领域研究的热点问题之一，其研究宗旨是设计合理的车辆行驶路线以达到降低运输成本的目的，经过五十多年的发展，已被广泛应用于通讯、生产、国防及生物等领域。车辆路径问题是组合优化中典型的NP-hard问题，当问题规模较大时，求解所需的计算时间会随问题规模的增大而成指数级的增长，将很难得到问题的精确解。由于NP问题求解的复杂性，目前车辆路径问题的求解方法主要使用启发式算法。本文主要对两类车辆路径问题的模型和算法进行了研究，主要工作如下：1.针对带有容量限制的车辆路径问题，提出了一种混合离散人工蜂群算法。该算法给出了食物源位置的离散编码方法，利用邻域搜索生成候选食物源，引入局部搜索来增强开采能力。最后通过数值实验，验证了该算法的性能优于其他算法。2.针对带时间窗的车辆路径问题，提出了改进的萤火虫算法：设计了一种离散机制把个体的连续编码形式转化为车辆位置的离散编码方式，从而使算法能够求解离散问题；采用局部搜索算子增强局部寻优性能。实验结果分析表明，该改进算法可以更有效地求出最优解。
吴先锋[7]（2013）在《基于结构元理论的路径综合优化矩阵算法研究》文中研究表明路经优化问题是图与网络研究中的重要问题之一，也是多个学科的研究热点。关于交通网络路径优化问题的研究提出了很多计算最优路径的方法，但是在现实的交通运输过程中，由于受到天气、道路状况、车辆故障等一些突发状况的影响，交通网络中车辆在各边运行的时间、风险和费用等呈现模糊性特征。针对以上问题,文章对交通网络中各路段不同属性的权值采用模糊数表示，建立了带条件限制的最优路径矩阵算法模型和最安全路径矩阵算法模型，并利用结构元理论和模糊矩阵迭代进行求解,快速地求出交通网络中最优路径。这样不仅能够快速地求出两节点间的最优路径的权值，而且能够对最优路径上的所有点进行快速搜索，大大提高了交通分配的效率。
董惠[8]（2012）在《数字化救援系统的设计与实现》文中研究指明随着科学技术和人民生活水平的不断提高,群众对于生命财产安全有了更高的要求。可是火灾却时时刻刻威胁着人民群众的生命财产安全。尤其是涉及到危险化学品的火灾。以前,人们利用原始的信息传递方式救助遇险的人员。而数字化时代的到来,为涉及危险化学品的火灾援救提供了更为科学有效的方式。火情发生时,一套数字化的救援系统可以为相关人员提供既明确又科学的依据。危险化学品火灾发生时,为相关人员指出正确的路径是救援方案最主要目标。需要考虑到火灾发生以后会产生大量的有害物质,这些有害物质严重影响人员的生命安全。另外,救援系统必须能够拥有即时准确的地理数据,以便对路径选择和污染物扩散进行模拟分析计算。因此本文设计实现了一个数字化救援系统,该救援系统基于Google Earth平台,采用C/S模式,主要分为四个模块,即交通信息管理模块,Google Earth基本操作模块,最短路径分析模块和污染物扩散模拟计算模块。本文对于实现系统功能的关键技术问题进行了分析。结合最短路径问题的相关技术,本系统实现了一种限制条件下的最短路径算法。本文研究了污染物扩散模型的相关技术,选用了高斯烟羽扩散模型,利用Excel的计算功能,对污染物扩散进行数据分析。系统可以针对逃生人群和救援人群分别进行有针对性的路径选择。本系统旨在为救援和逃生人员提供一条可选择地路径。该系统的特点是综合考虑了地理交通情况和污染物扩散的因素,为相关人员选择最佳路径。最后,该系统经过实验,显示在一些小城镇地区具有较好的实用性。
孟岩斌[9]（2011）在《装甲兵沿道路机动线路选择问题研究》文中指出空间信息与地图自古以来就在战争中扮演重要角色。上世纪80年代以来,地理信息系统飞速发展,并且与数据库技术、卫星遥感技术、GPS技术、网络技术融合,在军事领域的应用不断深化,推动战争机械化以后朝着信息化的方向发展。同时,包括战场环境信息在内的空间数据呈指数级数增长,人们所拥有的数据已经达到了极大的丰富,并且继续呈现加速度增长的趋势。而如何利用好这些信息并且在各个领域发挥更大的作用将成为我们面临的新问题,空间分析技术就成为地理信息系统研究领域的一个长期的热点问题。空间分析在军事领域的应用起始于上世纪六十年代,经过几十年的飞速发展已经广泛的应用于各个领域,我国自八十年代开始在该领域也投入很大的技术力量,与国际差距也在不断缩小。本文从地形分析出发,提出装甲兵沿道路机动线路选择这一军事上的具体问题,探讨解决这一问题上的方法和步骤。本文的主要研究内容如下:（1）介绍战争与空间信息的关系,介绍了问题的主要研究背景,提出了装甲兵沿道路机动线路选择问题。（2）在深入分析线路选择问题的基础上,利用基于图论的道路网描述方式,构建了线路选择问题模型和基本实现实现过程。（3）介绍图论的基本概念和基本性质,对比几种经典最短路径算法,并总结出战场环境下线路选择的三个重要指标:通过时间、安全性和隐蔽性,建立了三个数学模型:时间最优通行线路选择模型:结合地形对装甲兵通行时间的多种影响因素,提出了阻碍强度的概念,作为综合各种因素的一个变量,并且作为图中弧段的唯一权值。地形对线路隐蔽性影响模型:分为光学侦查和雷达侦察两种侦查方式,针对其通视条件判断侦查盲区,并以此确定弧段的隐蔽性能。顾及敌火力条件地形对线路安全性影响模型:考虑敌侦查时间和火力探测时间计算装甲车辆能够安全通过的行驶时间。（4）从战场指挥员的思维出发,对沿道路机动线路进行优化,不同的路段根据其被最短路径经过的概率进行配色,通过可视化的方法挖掘机动线路中的越野“捷径”。
况超[10]（2011）在《求图中每对顶点间的所有最短路径算法的分析与研究》文中研究指明最短路径算法的研究是计算机科学研究的热门话题,它有着广泛的应用领域,比如在交通运输系统、应急救助系统、电子导航系统等研究领域。对最短路径问题的研究不仅具有重要的理论意义,而且具有重要的实用价值。目前比较经典的最短路径算法是Dijkstra、Floyd等算法,这些算法求解的是某对顶点间的一条最短路径和每对顶点间的一条最短路径。随着科技的发展,这类算法已经无法解决实际应用中出现的很多问题了,比如在应急救助系统中心、货物运输调度中心等领域,我们需要的不仅仅是某对顶点间的一条最短路径,而是全方位的信息,以供调度中心使用。本文针对这种情况,对最短路径问题进行了分析研究,提出了求图中每对顶点间的所有最短路径问题,同时提出了带限制条件的每对顶点间的所有最短路径问题。解决此类问题的算法在货物运输系统、应急救助系统等领域有着重大的实用价值。本文首先介绍了最短路径问题的研究现状、研究意义等。其次介绍了图的相关知识以及常用算法的相关知识。接着对最短路径算法进行了分析研究并提出了本文的算法。本文主要内容集中在第四章。第四章一共提出了三种相关算法。1.提出了求图中每对顶点间的所有最短路径的基本算法。该算法基于边序列,通过逐步加入图中的每条边,判断加入该边后,图中每对顶点间的当前最短路径是否有更新,进行边松弛操作,记录图中每对顶点间的最新最短路径长度,并保存直接后继结点信息,直至所有的边都处理完。然后根据直接后继结点链表遍历生成每对顶点间的所有最短路径。该算法的时间复杂度为max{O（n3*e）, O（n*Shpath（G））}（其中n为图中的顶点数,e为图中的边数,Shpath（G）为所生成的最短路径的数目总和）。2.提出了求图中每对顶点间的所有最短路径的改进算法。该算法采用逆拓扑顺序从出度为0的结点开始,更新该结点的逆邻接点到该结点,以及到从该结点出发有路可通的其他结点的最短路径长度,将该结点的逆邻接点的出度减1,并记录直接后继结点信息。对所有的出度为0的结点进行同样的操作,直至无出度为0的结点。再根据直接后继结点链表,从后往前生成每对顶点间的所有最短路径。算法的时间复杂度为max{O（n3）,O（n*allSH（G））}（其中n为图中的顶点数,a11SH（G）为图中每对顶点间的所有最短路径的数量总和）。3.提出了求图中受顶点数限制的每对顶点间的所有最短路径的算法。该算法也是采用逆拓扑顺序,更新每对顶点间的最短路径树结点信息（包括最短路径长度以及经过的顶点数）,最后根据最短路径树结点信息遍历生成受顶点数限制的每对顶点间的所有最短路径。该算法的时间复杂度为max{O（e*n*Dsh（G））,O（K* AllCfSh（G））}（其中K为受限的顶点数,n为图中的顶点数,e为图中的边数,Dsh（G）为生成的最短路径森林中,具有最大度的树的度值,Dsh（G）最大为n,All CfSh（G）为每对顶点间满足限制条件的所有最短路径的数目总和）。
二、带限制条件的最短路径算法与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、带限制条件的最短路径算法与实现（论文提纲范文）
（1）基于k-shell的多维网络最短路径近似算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 相关工作 |
| 2.1 复杂网络 |
| 2.1.1 复杂网络概述 |
| 2.1.2 多维网络 |
| 2.2 复杂网络节点重要性特征度量 |
| 2.2.1 复杂网络常用特征度量 |
| 2.2.2 复杂网络节点重要性指标k-shell |
| 2.3 复杂网络最短路径研究现状 |
| 2.3.1 最短路径相关定义 |
| 2.3.2 单维网络最短路径 |
| 2.3.3 多维网络最短路径 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多维网络最短路径计算预处理 |
| 3.1 多维网络抽象表示 |
| 3.2 基于k-shell的节点回退值 |
| 3.2.1 k-shell引导搜索方向局限性 |
| 3.2.2 节点回退值算法 |
| 3.3 预处理算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多维网络最短路径近似算法 |
| 4.1 快速计算初始搜索阈值 |
| 4.2 优化剪枝策略 |
| 4.2.1 支配路径剪枝策略 |
| 4.2.2 双向剪枝策略 |
| 4.3 基于k-shell的多维网络最短路径近似算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验与分析 |
| 5.1 实验环境与数据集 |
| 5.2 本文算法不同回退阈值的计算结果分析 |
| 5.2.1 相同网络不同回退阈值的计算结果分析 |
| 5.2.2 不同网络不同回退阈值的计算结果分析 |
| 5.3 与同类算法对比分析 |
| 5.3.1 预处理结果对比分析 |
| 5.3.2 计算效率与准确率对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 |
（2）视频卫星多目标凝视成像任务规划问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 视频卫星 |
| 1.2.2 非敏捷卫星任务规划 |
| 1.2.3 敏捷卫星任务规划 |
| 1.2.4 动态任务规划 |
| 1.3 论文主要内容与特色 |
| 1.3.1 论文主要内容与结构安排 |
| 1.3.2 论文特色与创新 |
| 第二章 视频卫星对地凝视任务规划问题分析 |
| 2.1 视频卫星凝视成像工作原理及实施过程 |
| 2.1.1 卫星凝视成像基本工作原理 |
| 2.1.2 卫星凝视成像工作实施过程 |
| 2.2 凝视成像任务规划问题描述 |
| 2.2.1 凝视成像任务规划问题要素分析 |
| 2.2.2 对地凝视任务规划的基本约束条件 |
| 2.2.3 任务规划问题的假设与简化 |
| 2.2.4 凝视成像任务规划问题难点 |
| 2.3 姿态机动时间计算 |
| 2.3.1 凝视姿态控制模型简介 |
| 2.3.2 快速姿态机动控制率设计 |
| 2.3.3 任务规划问题中姿态机动时间估算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 应急观测任务规划问题研究 |
| 3.1 应急任务规划问题建模 |
| 3.1.1 卫星应急成像任务规划问题特点 |
| 3.1.2 连续时间约束满足模型建立 |
| 3.2 带禁忌列表的蚁群求解算法设计 |
| 3.2.1 禁忌列表设计 |
| 3.2.2 基于蚁群算法的寻优策略设计 |
| 3.2.3 信息素更新 |
| 3.3 算法仿真算例 |
| 3.3.1 仿真条件设计 |
| 3.3.2 仿真结果及分析 |
| 3.3.3 算法求解性能评价 |
| 3.4 算法性能分析及提升 |
| 3.4.1 权重系数的组合优化 |
| 3.4.2 启发式因素的选取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多星长周期任务规划快速求解问题 |
| 4.1 多星长周期任务规划问题分析与建模 |
| 4.1.1 问题分析 |
| 4.1.2 符号含义 |
| 4.1.3 模型建立 |
| 4.2 基于启发式规则的多星长周期任务规划快速求解算法设计 |
| 4.2.1 启发式求解思想简介 |
| 4.2.2 启发式规则设计 |
| 4.2.3 求解算法设计 |
| 4.2.4 可见窗口更新策略 |
| 4.3 算法仿真算例及分析 |
| 4.3.1 区域分布目标任务规划仿真 |
| 4.3.2 全球目标任务规划仿真 |
| 4.3.3 算法性能的进一步讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 视频卫星动态任务规划问题 |
| 5.1 动态任务规划问题特点及建模 |
| 5.1.1 视频卫星任务规划的不确定性分析 |
| 5.1.2 动态任务规划的基本原则 |
| 5.1.3 动态任务规划模型建立 |
| 5.2 基于启发式思想的动态任务规划求解方法 |
| 5.2.1 动态规划问题求解方法讨论 |
| 5.2.2 基于“退出-插入”操作的启发式规则设计 |
| 5.2.3 算法求解流程 |
| 5.3 计算实例 |
| 5.3.1 仿真算例及结果 |
| 5.3.2 算法的工程意义 |
| 5.4 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（3）街道景观的吸引力评估与路径优选方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 街道景观评估方法研究现状 |
| 1.2.2 路径规划方法研究现状 |
| 1.3 研究目标与主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 路径规划与街道景观理论研究 |
| 2.1 路径规划发展体系 |
| 2.1.1 传统出行路径 |
| 2.1.2 个性化路径 |
| 2.1.3 顾及出行情绪的路径 |
| 2.2 路径规划算法 |
| 2.2.1 传统路径规划算法 |
| 2.2.2 智能仿生学算法 |
| 2.3 街道景观评估理论与方法 |
| 2.3.1 街道景观与出行路径 |
| 2.3.2 街道景观评估方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 街道景观吸引力评估模型 |
| 3.1 城市街道景观评估界定 |
| 3.1.1 评估对象界定 |
| 3.1.2 评估角度界定 |
| 3.2 指标体系建立 |
| 3.2.1 公众出行规律 |
| 3.2.2 景观和指标选取原则 |
| 3.2.3 指标体系 |
| 3.3 数据采集与预处理 |
| 3.3.1 数据采集 |
| 3.3.2 数据标准化处理 |
| 3.4 定量评估模型 |
| 3.4.1 模型建立与优化 |
| 3.4.2 顾及视域的动态评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 路径优选算法设计 |
| 4.1 指标合并与降维 |
| 4.2 数学表达模型 |
| 4.3 算法设计与实现 |
| 4.3.1 算法设计思路 |
| 4.3.2 算法流程 |
| 4.3.3 算法的伪代码描述 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验与结果分析 |
| 5.1 实验区域与数据 |
| 5.1.1 实验区域介绍 |
| 5.1.2 数据采集 |
| 5.1.3 数据预处理 |
| 5.2 实验技术流程 |
| 5.3 实验实施与结果分析 |
| 5.3.1 街道景观吸引力评估 |
| 5.3.2 路径优选结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于时间依赖网络的军事物流配送路径优化问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文框架 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关基础理论 |
| 2.1 军事物流 |
| 2.1.1 军事物流基本概念 |
| 2.1.2 军事物流的基本特点 |
| 2.1.3 军事物流基本体系 |
| 2.2 军事物流配送 |
| 2.2.1 物流配送及军事物流配送定义 |
| 2.2.2 军事物流配送基本特点 |
| 2.2.3 军事物流配送分类 |
| 2.3 路径优化基础理论 |
| 2.3.1 最短路问题 |
| 2.3.2 时间依赖网络的基础理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 军事配送网络边权研究 |
| 3.1 军事配送网络的基本特点 |
| 3.1.1 动态性 |
| 3.1.2 多目标 |
| 3.1.3 多要求 |
| 3.2 军事配送网络各动态边权计算 |
| 3.2.1 军事配送网络动态边权确定依据 |
| 3.2.2 考虑敌袭的道路通行时间阻抗 |
| 3.2.3 基于道路可靠性的风险阻抗 |
| 3.2.4 基于时间依赖网络的费用阻抗 |
| 3.3 军事配送网络综合边权计算 |
| 3.3.1 基于时间-风险-费用的综合阻抗计算方法 |
| 3.3.2 各阻抗指标的当量阻抗值计算 |
| 3.3.3 运用排序熵权法确定权重系数 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 军事配送时间依赖网络路径优化模型及算法 |
| 4.1 战时军事配送时间依赖网络模型 |
| 4.2 战时考虑等待的时间依赖网络路径优化算法 |
| 4.2.1 算法基本思想 |
| 4.2.2 算法流程及伪代码 |
| 4.2.3 算法适应性验证 |
| 4.2.4 算例分析 |
| 4.3 多要求时间依赖网络路径优化模型及算法 |
| 4.3.1 含必经点(必经路段)路径优化 |
| 4.3.2 含禁行点(禁行路段)路径优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实例分析 |
| 5.1 B战区军事配送网络结构分析 |
| 5.1.1 B战区基本情况概述 |
| 5.1.2 B战区主要城市节点间路网概述 |
| 5.2 基于时间依赖网络的B战区军事物流配送网络时间最短路径的选择 |
| 5.2.1 战时运输任务作业想定一 |
| 5.2.2 各节点间道路通行时间计算 |
| 5.2.3 运用TDN-T算法求得配送网络的时间最短路径 |
| 5.3 含有禁行点、必经点的B战区军事物流配送网络综合最优路径的选择 |
| 5.3.1 战时运输任务作业想定二 |
| 5.3.2 考虑时间-风险-费用的B战区军事配送网络综合阻抗计算 |
| 5.3.3 运用TDN-Z算法求得配送网络的综合最优路径 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）网络最短路径问题的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.3 主要创新与章节安排 |
| 1.3.1 主要创新 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 最短路算法分析 |
| 2.1 最短路径问题 |
| 2.2 相关概念及定理 |
| 2.2.1 相关概念 |
| 2.2.2 相关定理 |
| 2.3 最短路径的相关算法 |
| 2.3.1 Dijkstra算法 |
| 2.3.2 Bellman-Ford算法 |
| 2.3.3 Floyd算法 |
| 2.3.4 拓扑排序法 |
| 2.3.5 算法的分析比较 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Ford算法的改进算法 |
| 3.1 基本概念 |
| 3.2 算法思想 |
| 3.3 算法步骤 |
| 3.4 算法的复杂度分析 |
| 3.5 算法的可行性分析 |
| 3.6 算法实例 |
| 3.7 仿真结果 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 最短路问题的Floyd改进算法 |
| 4.1 相关定理 |
| 4.2 算法思想 |
| 4.3 算法步骤 |
| 4.4 算法的复杂度分析 |
| 4.5 算法的可行性分析 |
| 4.6 算法实例 |
| 4.7 仿真结果 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 拓扑排序法的修正算法 |
| 5.1 基本概念 |
| 5.2 算法思想 |
| 5.3 算法步骤 |
| 5.4 算法的复杂度分析 |
| 5.5 算法的可行性分析 |
| 5.6 算法实例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 最短路问题的应用 |
| 6.1 最短路问题在通信中的应用 |
| 6.2 最短路问题的推广应用 |
| 6.2.1 带有顶点附加值的最短路问题 |
| 6.2.2 背包问题 |
| 6.2.3 选址问题 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（6）带限制条件的车辆路径问题的现代启发式算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 车辆路径问题及分类 |
| 1.3 车辆路径问题的国内外研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 组合优化问题 |
| 2.2 人工蜂群算法的概述 |
| 2.2.1 人工蜂群算法的生物模型 |
| 2.2.2 人工蜂群算法的基本原理及算法流程 |
| 2.3 萤火虫算法的概述 |
| 2.3.1 算法的相关数学描述 |
| 2.3.2 萤火虫算法的基本原理及算法流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的混合离散人工蜂群算法 |
| 3.1 模型的建立 |
| 3.2 混合离散人工蜂群算法(HDABC)求解 CVRP |
| 3.3 数值算例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 带时间窗车辆路径问题(VRPTW)的改进萤火虫算法 |
| 4.1 问题及模型 |
| 4.2 VRPTW 的改进萤火虫算法（IFA） |
| 4.3 数值算例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士期间研究成果 |
（7）基于结构元理论的路径综合优化矩阵算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 中国城市道路交通中存在的问题 |
| 1.2 最优路径选择算法的研究背景与意义 |
| 1.3 最优路径选择算法的研究现状 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 基本知识 |
| 2.1 图和网络的基本概念 |
| 2.2 模糊结构元理论 |
| 2.2.1 模糊结构元 |
| 2.2.2 模糊数的结构元表示 |
| 2.2.3 由模糊结构元线性生成的模糊数 |
| 2.2.4 模糊数排序 |
| 3 带条件限制的最优路径矩阵算法 |
| 3.1 最短路径模糊数矩阵算法模型 |
| 3.1.1 模糊数矩阵算法模型 |
| 3.1.2 路径矩阵迭代搜索 |
| 3.2 单一条件限制下的矩阵算法模型应用 |
| 3.2.1 最小时间路径矩阵算法 |
| 3.2.2 危险品运输最小风险路径选择 |
| 3.3 多条件限制下路径综合优化矩阵算法 |
| 3.3.1 多条件限制下路径综合优化问题的发展 |
| 3.3.2 多条件限制下矩阵算法模型 |
| 3.3.3 危险品运输路径综合优化矩阵算法 |
| 4 最安全路径矩阵算法 |
| 4.1 最安全路径矩阵算法模型 |
| 4.2 最安全路径矩阵搜索 |
| 4.3 模型应用 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）数字化救援系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 地理信息系统研究现状 |
| 1.2.2 基于Google Earth的地理信息系统研究现状 |
| 1.2.3 大气污染物扩散模型研究现状 |
| 1.2.4 最短路径算法研究现状 |
| 1.3 研究思路和内容 |
| 1.4 论文的内容组织 |
| 第二章 关键技术 |
| 2.1 最短路径问题 |
| 2.1.1 Floyd算法 |
| 2.1.2 A~*算法 |
| 2.2 火灾污染物扩散 |
| 2.2.1 污染物扩散的气象因素 |
| 2.2.2 污染物扩散的下垫面因素 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数字化救援系统的设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统用例图 |
| 3.1.2 角色描述 |
| 3.1.3 用例描述 |
| 3.2 系统总体设计和详细设计 |
| 3.2.1 系统总体框架 |
| 3.2.2 应急救援处理流程 |
| 3.2.3 系统功能设计 |
| 3.2.4 系统数据分析 |
| 3.3 系统平台的技术方案 |
| 3.3.1 Google Earth |
| 3.3.2 KML简介 |
| 3.3.3 KML文档设计 |
| 3.4 关键模块技术方案 |
| 3.4.1 带限制条件的地杰斯特拉算法 |
| 3.4.2 高斯烟羽扩散模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数字化救援系统实现 |
| 4.1 系统实现模式 |
| 4.2 Google Earth操作模块的实现 |
| 4.3 系统数据的设计实现和转化 |
| 4.3.1 系统数据的设计实现 |
| 4.3.2 Excel数据转为KML数据 |
| 4.4 火灾污染物扩散模拟计算模块的实现 |
| 4.5 限制条件下的最短路径搜索模块的实现 |
| 4.6 系统模拟结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文小结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）装甲兵沿道路机动线路选择问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 空间信息与战争 |
| 1.1.1 古代战争中地图的应用 |
| 1.1.2 现代战争中空间信息的应用 |
| 1.1.3 战争中的空间分析技术 |
| 1.2 装甲兵机动线路选择问题 |
| 1.2.1 装甲兵机动影响要素 |
| 1.2.2 装甲兵沿道路机动问题分析 |
| 1.2.3 装甲兵机动问题已有的研究成果 |
| 1.3 论文的主要内容和结构 |
| 第二章 装甲兵沿道路机动问题基本理论与方法 |
| 2.1 基于图论的道路网表达 |
| 2.1.1 基于图论的道路网分析 |
| 2.1.2 GIS 中的数据结构 |
| 2.1.3 基于图论的路网表达 |
| 2.1.4 图的存储结构比较 |
| 2.2 空间拓扑关系的构建 |
| 2.2.1 拓扑空间关系表示方法分析 |
| 2.2.2 拓扑关系自动生成 |
| 2.3 最短路径分析 |
| 2.3.1 基于图论的搜索策略 |
| 2.3.2 最短路径算法介绍 |
| 2.3.3 装甲兵沿道路机动线路选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多约束条件装甲兵机道路机动线路选择 |
| 3.1 战场环境下的机动线路选择 |
| 3.1.1 地形对装甲兵沿道路机动的影响因素 |
| 3.1.2 装甲兵沿道路机动线路选择实现模型 |
| 3.2 装甲兵沿道路机动线路选择模型构建 |
| 3.2.1 通行时间分析 |
| 3.2.2 通行隐蔽性分析模型 |
| 3.2.3 通行安全性分析 |
| 3.3 约束条件下装甲兵机动线路选择模型 |
| 3.3.1 路网的建立 |
| 3.3.2 单一路段分析 |
| 3.3.3 多约束条件最短路径搜索 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 装甲兵沿道路机动中的越野捷径挖掘 |
| 4.1 沿道路机动与越野机动的关系 |
| 4.1.1 沿道路机动是装甲兵机动的主要形式 |
| 4.1.2 两者之间线路选择实现技术途径异同点 |
| 4.1.3 沿道路机动中的越野捷径 |
| 4.2 道路网中的越野捷径挖掘 |
| 4.2.1 空间数据可视化 |
| 4.2.2 路段配色等级体系模型 |
| 4.2.3 区域越野机动最短路径搜索 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 装甲兵沿道路线路选择系统实现 |
| 5.1 开发方式与开发环境 |
| 5.2 图的生成 |
| 5.3 路径搜索 |
| 5.3.1 Boost Graph Library 简介 |
| 5.3.2 Boost Graph 库中的范型 |
| 5.3.3 对Boost Graph Library 调用 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 程序基本功能 |
| 5.4.2 拓扑数据的生成 |
| 5.4.3 路径分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文的主要内容 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 进一步研究的工作 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（10）求图中每对顶点间的所有最短路径算法的分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作内容 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 第二章 图论和最短路径算法基础 |
| 2.1 图论中的基本概念 |
| 2.2 最短路径问题 |
| 2.3 基本的最短路径算法 |
| 2.3.1 DIJKSTRA算法 |
| 2.3.2 BELLMAN-FORD算法 |
| 2.3.3 FLOYD算法 |
| 2.3.4 JOHNSON算法 |
| 2.4 常用算法 |
| 2.4.1 启发式搜索法 |
| 2.4.2 穷举搜索法 |
| 2.4.3 分支界限法 |
| 2.4.4 动态规划法 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 最短路径算法研究现状 |
| 3.1 求图中某一对顶点间带限制条件的最短路径算法 |
| 3.1.1 求带单一限制条件的单源最短路径算法 |
| 3.1.1.1 受顶点数限制的单源单权最短路径算法 |
| 3.1.1.2 受其他单一限制的单源多权最短路径算法 |
| 3.1.2 求带多个限制条件的最短路径算法 |
| 3.2 单源点所有最短路径算法 |
| 3.3 全源点最短路径算法 |
| 3.4 其它相关算法 |
| 3.5 本文提出的最短路径算法 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 本文提出的最短路径求解算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 求图中每对顶点间的所有最短路径的基本算法 |
| 4.2.1 数据结构 |
| 4.2.2 算法思想 |
| 4.2.3 算法实现 |
| 4.2.4 算法分析 |
| 4.2.5 实例 |
| 4.2.6 小结 |
| 4.3 求图中每对顶点间的所有最短路径的改进算法 |
| 4.3.1 数据结构 |
| 4.3.2 算法思想 |
| 4.3.3 算法实现 |
| 4.3.4 算法分析 |
| 4.3.5 实例 |
| 4.3.6 小结 |
| 4.4 求图中受顶点数限制的每对顶点间的所有最短路径的算法 |
| 4.4.1 数据结构 |
| 4.4.2 算法思想 |
| 4.4.3 算法实现 |
| 4.4.4 算法分析 |
| 4.4.5 实例 |
| 4.4.6 小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 本文的工作总结 |
| 5.2 对未来发展方向展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、带限制条件的最短路径算法与实现（论文参考文献）
- [1]基于k-shell的多维网络最短路径近似算法研究[D]. 严沛. 辽宁大学, 2019(01)
- [2]视频卫星多目标凝视成像任务规划问题研究[D]. 崔凯凯. 国防科技大学, 2017(02)
- [3]街道景观的吸引力评估与路径优选方法研究[D]. 赵玮丹. 武汉大学, 2017(06)
- [4]基于时间依赖网络的军事物流配送路径优化问题研究[D]. 李宇飞. 北京交通大学, 2016(12)
- [5]网络最短路径问题的研究与应用[D]. 梁娟. 南京邮电大学, 2015(05)
- [6]带限制条件的车辆路径问题的现代启发式算法研究[D]. 苏艳. 西安电子科技大学, 2014(10)
- [7]基于结构元理论的路径综合优化矩阵算法研究[D]. 吴先锋. 辽宁工程技术大学, 2013(07)
- [8]数字化救援系统的设计与实现[D]. 董惠. 南京大学, 2012(10)
- [9]装甲兵沿道路机动线路选择问题研究[D]. 孟岩斌. 解放军信息工程大学, 2011(07)
- [10]求图中每对顶点间的所有最短路径算法的分析与研究[D]. 况超. 华东师范大学, 2011(07)