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关于最短路径并行算法的综述

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简介:
本文综述了最短路径问题中的并行算法研究进展,涵盖了多种图模型下的高效解决方案,并探讨了未来的研究方向。 最短路径的并行算法综述——介绍几种基本的最短路并行算法及其概念。

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    本文综述了最短路径问题中的并行算法研究进展,涵盖了多种图模型下的高效解决方案,并探讨了未来的研究方向。 最短路径的并行算法综述——介绍几种基本的最短路并行算法及其概念。
  • 前k条(KSP)文献
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    本篇文献综述聚焦于前K条最短路径(KSP)算法的研究进展,涵盖多种经典与新兴算法,并对其在不同应用场景中的性能进行对比分析。 本段落档包含25篇文献(其中23篇英文文献及2篇中文文献),所有算法均基于Yen先生的Delete算法和Martin先生的Devation算法进行研究和发展。
  • Dijkstra
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    本研究探讨了在分布式计算环境中应用并行化技术优化经典的Dijkstra最短路径算法的方法,旨在提高大规模网络中的路径查找效率。 并行Dijkstra最短路径算法附有测试文件。
  • 改进Dijkstra
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    本研究提出了一种改进的并行Dijkstra算法,旨在有效减少大型网络中最短路径计算的时间。通过优化多线程处理和负载均衡策略,显著提升了算法在大规模图数据集上的性能表现。 为了实现并行最短路径计算算法Dijkstra,需要解决以下几个关键问题: 1. 数据获取:通过随机函数生成大约2000个节点及其之间的距离数据。程序采用邻接矩阵来存储带权有向图的信息,该矩阵大小为2000*2000,其中每个元素表示两个地点间的距离。 2. 并发性分析:最外层的执行顺序不变,但内层的两个循环通过并行处理实现并发。 3. 线程处理:创建n个线程来管理整个计算过程。在这些线程中,有(n-2)/2个用于寻找最近顶点,另外(n-2)/2个则用来更新最短路径数组;剩下的两个线程负责读取下一对起点和终点,并开始新的最短路径计算。 4. 结果分析:通过观察不同数量的线程以及不同的矩阵大小所导致的不同运行速度,可以找出最优条件。
  • 模糊神经网络研究论文.pdf
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    本文探讨了基于并行模糊神经网络的最短路径算法,通过结合模糊理论与神经网络技术,旨在提高复杂网络环境下路径规划的效率和准确性。 提出了模糊网络期望最短路径问题的定义,并提出了一种并行模糊神经网络最短路径(PFNNSP)算法来解决此类问题。该算法通过模拟对网络中边权进行估计,利用脉冲波在神经元之间的并行传播和相互激活机制,在任意一对节点之间寻找最优路径。PFNNSP算法不仅能够输出具体的路径表示及其长度,而且实验表明其性能优于传统Dijkstra算法以及A*搜索算法。 具体而言,在小规模数据集上的仿真测试中,PFNNSP算法在边权遵循三角模糊分布的网络环境中表现出更优的时间效率;而在大规模路网信息的数据集中进行测试时,该算法同样展示了高效的路径求解能力,并且在迭代次数和收敛速度方面也优于Dijkstra算法与A*搜索法。
  • Dijkstra
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    Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出的求解图中单源最短路径的经典算法。 输入节点数量,随机生成网孔型网络拓扑,并为每条链路随机分配度量值。计算并绘制任意两点之间的最短路径以及以任一点为根节点的最短路径树。用于画树形图的功能函数是在ilovematlab网站上找到的,在此向作者表示感谢。
  • Floyd
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    Floyd最短路径算法是一种用于计算图中所有节点对之间最短距离的经典算法。它通过动态规划方法更新每一对顶点之间的最小距离,广泛应用于网络路由、交通系统等领域。 某公司在六个城市中有分公司,分别标记为c1, c2,...c6。从ici到cj的直接航程票价记录在一个矩阵中的(I,j)位置上。(∞表示无直接航线)。请帮助该公司设计一张从城市c1出发到达其他城市的最便宜路线图。
  • Floyd_MATLAB__
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    Floyd_MATLAB_最短路径算法_是一篇关于使用MATLAB实现弗洛伊德算法(Floyd-Warshall算法)计算图中所有点对之间最短路径的技术文档。该文章详细介绍了算法原理、代码实现以及应用场景,适合编程和算法爱好者学习参考。 佛洛依德算法用于求解加权图中的最短路径问题。该算法可以直接调用使用。
  • Matlab中
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    本文章探讨了在MATLAB环境中实现和优化多种最短路径算法的方法,包括Dijkstra算法和A*搜索算法等,并提供了实例代码。 最短路径算法可以用来解决两点之间的距离最小的问题。