GIS环境下的最短路径规划算法

合集下载

基于GIS的城市道路网最短路径分析

基于GIS的城市道路网最短路径分析

基于GIS的城市道路网最短路径分析摘要运用GIS网络分析功能,针对城市道路网的特点,建立了基于路段连接的道路网络模型,并选择可达性作为道路权重对道路网进行了最短路径分析。

对经典的Dijkstra算法加以改进,提出了求解道路网任意两点间最短路径的算法,该算法搜索速度快,具有较强的适用性。

关键词最短路径;可达性;道路网0 引言随着计算机和地理信息科学的发展,地理信息系统因其强大的功能得到日益广泛和深入的应用。

网络分析作为GIS最主要的功能之一,在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要的作用,通用的网络分析功能包括路径分析、资源分配、连通分析、流分析等。

网络分析中最基本和最关键的问题是最短路径问题,它作为许多领域中选择最优问题的基础,在交通网络分析系统中占有重要地位。

从道路网络模型的角度看,最短路径分析就是在指定道路网络的两节点间找出一条阻碍强度最小的路径。

根据阻碍强度的不同定义,最短路径不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其它的度量,如时间、费用、线路容量等。

相应地,最短路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。

因此,城市道路网作为一种大型网络设施有其本身的特征。

它一方面包含网络本身的拓扑特征;另一方面还包含了大量反应地理位置特征的几何数据。

本文根据道路网的特点,运用GIS网络分析功能对道路网络模型、道路的权重选择以及快速寻求路网中两节点间的最短路径算法分别进行了研究。

1 道路网模型及权重设置1.1 道路网模型建立城市道路网主要由众多道路相交、相连构成。

在纵横交织、错综复杂的道路网络中,道路间的地理位置关系相当复杂,一条道路可能与若干条道路相交相连,且其相交相连的模式复杂。

为了避免过多地考虑道路间的拓扑关系,抽取道路网中道路交叉路口作为分析对象,并对道路以交叉路口为结点进行分割,成为路段。

这样,整个网络图将由交叉路口点和路段组成,并定义交叉路口点为网络的结点,路段为网络的弧。

GIS中使用改进的Dijkstra算法实现最短路径的计算

GIS中使用改进的Dijkstra算法实现最短路径的计算

第5卷(A 版) 第12期2000年12月中国图象图形学报Jou rnal of I m age and Grap h icsV o l .5(A ),N o.12D ec .2000收稿日期:2000201214;改回日期:2000204220G IS 中使用改进的D ijkstra 算法实现最短路径的计算唐文武 施晓东 朱大奎(南京大学海岸与海岛开发国家试点实验室海洋地理信息系统室,南京 210093)摘 要 地理信息系统中的空间网络分析有最短路径分析、资源分配分析、等时性分析等等,而最短路径分析是其中关键的环节,因而对其算法进行优化很有必要,为此在传统的最短路径算法,即D ijk stra 算法的基础上,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了该算法的分析效率.讨论了地理网络数据的组织结构和最短路径的具体实现过程,并引入了相关概念.通过具体案例分析表明,改进算法在提高网络系统空间分析效率方面是可行的.关键词 D ijk stra 算法 优先级队列 二叉堆中图法分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:100628961(2000)1221019205The Ca lcula tion of the Shortest Pa th Usi ng M od if iedD ijkstra A lgor ithm i n GISTAN G W en 2w u ,SH I X iao 2dong ,ZHU D a 2ku i(M a rine G IS L abora tory of S ta te P ilot L abora tory of Coast and Island D evelopm en t ,N anj ing U n iversity ,N anj ing 210093)Abstract In G IS it is necessary to op ti m ize the analysis functi on of the sho rtest path as the h inge of spatial netw o rk analysis ,w h ich includes sho rtest path analysis ,resource allocati on and isoch rone ,and so on .H erederived from the traditi onal calculating m ethod ,i.e .D ijk stra algo rithm ,the analysis p rocedure of the sho rtest path is i m p roved by adop ting the data structure of binary heap to comp lete the operati on of p ri o rity queue .Initializati on ,Extracti on ,and R elzxzti on .T he topo logical structure of geograph ical netw o rk data and the detailed i m p lem enting step s of the sho rtest path are also discussed .Further mo re ,the visualizing calculati on of the sho rtest path is comp leted by COM (Component O bject M odel )techniques ,and the calculating p rocedure is encap sulatedinto the component of the geograph ic netw o rk class.T he comp lexity analysis and the case of th is algo rithm show es that the modified algo rithm is app licable to i m p rove the efficiency of spatial analysis of the net system .Keywords D ijk stra algo rithm ,P ri o rity queue ,B inary heap0 引 言近些年来,随着国际学术界加强了对G IS 基础理论中空间关系的研究,地理网络分析的研究也有了极大的发展[1].网络分析包括最短路径分析、资源配置、等时性问题等等,但在进行网络分析时,还要根据不同的网络,建立起相应的网络分析模型.这里,所谓网络模型,是指将现实中的地理网络实体,抽象化为网络图论理论中的网络图,并通过图论中的网络分析来实现地理网络的最优化问题.在网络分析中,最短路径问题的分析是最基本的,也是最关键的,如今,解决最短路径分析问题的方法虽然已经很成熟,例如以D ijk stra 算法为代表的宽度优先搜索方法、动态规划方法等等,但作为网络分析的关键环节,由于网络分析的存储量和计算量过于庞大,算法的效率将直接影响到整个系统的性能.因此对该算法效率的改进历来是人们研究的热点[2~5].本文针对上述问题,在最短路径分析的经典算法(即D ijk stra算法)的基础上,对网络的数据结构和计算方法作了一系列的改进,改进的D ijk stra算法较之D ijk stra算法,效率得到一定提高,系统的性能也有相应的优化,并实现了最短路径的可视化计算.1 网络最优路径分析的实现方法1.1 网络数据的优化组织大家知道,空间网络数据是网络模型的基础,而由于空间网络数据具有空间数据基本的属性特征和空间特征,因而在G IS中,常将空间事物抽象成点、线、面等几何要素,并在点、线之间建立拓扑关联关系.例如,地理道路网络空间特征中的交叉路口坐标和道路位置坐标,是在地图上借助图形来识别和解释的,而在计算机中,则按照拓扑结构加以定义;而其属性特征有道路名称、道路距离、交通流量等等.在实际工作中,尽管已拥有了空间数据,关键还要建立起空间数据结构.地理网络数据结构使用的是“弧段和结点”的数据结构,该数据结构乃是建立在图论的基础上的,即将地理网络表现为“由线串联而成的点群”,如今,一般向量式G IS均采用这种数据结构.在此结构下,结点可用来定义弧段之间的连接关系.在地理网络中,由于大多数弧段与弧段之间的交点是具有拓扑性的交点,因而由此建立起来的地理网络具有明显的拓扑特征.另外,由于拓扑结构是明确定义空间结构关系的一种数学方法,因此在G IS中,它不但用于空间数据的组织,而且在空间分析和应用中都具有重要的意义.一般具有了拓扑结构,就可以很快地确定一种地理实体相对于另一种地理实体的空间位置关系.由此可见,具有拓扑结构也是进行网络分析的必要条件[5].对于网络数据的存储,传统的是采用图论中的邻接矩阵方法,其存储量为N×N(N为网络中结点数).通常的地理网络,尽管结点很多,但与结点相关联的结点数目并不多,一般都为稀疏图,这样,该存储方法将浪费大量的空间,而且在计算时亦要花费大量的时间遍历无意义的数据,故本文采用了邻接表的链式存储结构,其存储量为E(E为结点列表中,同结点关联的所有弧段数目),一般用邻接表表示图比用邻接矩阵法能节省大量的存储空间,尤其是在表示与结点和边相关信息较多的地理网络时. 1.2 最短路径分析的思想基础在最短路径算法中,是利用了以下性质,即两结点间的最短路径包含了其内部其它的最短路径,而算法实现的主要技术是松弛技术,而这种技术的实质是反复减小每个结点实际路径权值的上限,直到该上限等于最短路径的权值[7]为止.在图论中,最短路径的求法采用了同图的宽度优先搜索方法类似的思想,如D ijk stra就提出了按路径长度递增的次序来产生最短路径的算法.此算法(设网中权值均为非负)首先是把网中的所有顶点分成两个集合,即一个是将以StartPo in t 为源点的已经确定了最短路径的所有终点都并入S 集合,S集合的初态应只包含StartPo in t;另一个集合T则是尚未确定最短路径的顶点的集合,T集合的初态则包含除源点StartPo in t外的网中所有顶点,然后按各顶点与源点StartPo in t间的最短路径长度递增的次序,来设置优先级队列Q,再通过优先级队列Q的相应操作,逐个把T集合中的顶点加入到S集合中去,并使得从StartPo in t到S集合中各顶点的路径长度始终不大于从StartPo in t到集合T 中各顶点的路径长度.1.3 最短路径的具体实现步骤这里要实现的最短路径属于单源最短路径的问题.其实现过程如下:输入:网络中进行路径分析的两个结点StartPo in t,EndPo in t;输出:两个结点StartPo in t,EndPo in t之间的最短路径树(Sho rtPathT ree),即最短路径;实现步骤为:(1)选择要进行计算的StartPo in t和EndPo in t 两个结点;(2)对StartPo in t和EndPo in t两个结点进行连通分析,即采用宽度优先搜索方法,来快速判断这两个结点之间是否连通,也就是确定是否存在计算最短路径的必要.若连通,则进行(3),否则,退出计算;(3)使用改进的D ijk stra算法,计算StartPo in t 和EndPo in t两个结点之间的最短路径(改进的D ijk stra算法的计算过程将在下面具体介绍和讨论);(4)经过对计算出来的最短路径树进行优化处理之后,生成最终的最短路径树(Sho rtPathT ree),输出并退出.2 改进的D ijkstra算法在D ijk stra算法的计算过程中,通过设置优先0201中国图象图形学报第5卷(A版)级队列Q 的操作,将集合S 中的结点加入到集合T 中,一般的D ijk stra 算法是采用线性数组来实现优先级队列Q ,而这里采用二叉堆这种数据结构来实现优先级队列Q 的一系列操作.2.1 二叉堆实现优先级队列的有关操作W illi om s 在1964年提出了堆排序方法,该方法引入了堆这种特定的数据结构.这里二叉堆结构可以被视为一棵完全二叉树,而且其含义表明,完全二叉树中所有非终端结点的值均不大于(或不小于)其左、右子结点的值.除了用于堆排序之外,二叉堆最常见的应用是作为高效的优先级队列.该优先级队列是一种用来维护由一组元素构成集合S 的数据结构,而且这一组元素中的每一个都有一个关键字key .在分时计算机上,进行作业调度和进行事件驱动的仿真器都要用到优先级队列,而且通常采用二叉堆结构来实现优先级队列.一般作用于优先级队列上的二叉堆的相应操作有:H eap ify (S ):即首先将集合S 调整成二叉堆,并设定其根结点具有最小关键字;然后该操作从堆的根结点开始,通过对当前结点的左右子树关键字的比较,来调整相应结点在堆中的正确位置,即通常所谓的“筛选”过程,而且此操作为维持堆性质的关键.H eap 2In sert (x ,S ):S ∪{x }←S ,即将元素x 插入集合S ,并调用H eap ify 将其调整成二叉堆.该操作是首先将堆加以扩展,即在树的最后一层加一片叶子,然后遍历由新加的结点叶子到根的路径,以找到放新元素的合适位置.H eap 2Ex tract 2M in (S ):即抽取具有最小关键字的元素,并调用H eap ify 将其调整成二叉堆.该操作可通过对堆的H eap ify 操作来实现.其运行时间主要花费在调整成二叉堆的操作上.2.2 改进D ijkstra 算法的面向对象实现方法对改进的D ijk stra 算法的实现,采用了面向对象的方法,对网络分析所用到的地理实体进行面向对象封装,并实现最短路径的可视化计算.2.2.1 最短路径分析对象的面向对象封装面向对象的程序设计(OO P )是结构化语言的自然延伸.由于OO P 先进的编程方法,会产生清晰而又容易扩展及维护的程序,且一旦为程序建立了一个对象,就可以在其它的程序中使用这个对象,完全不必重新编制繁复的代码,因而对象的重复使用可以大大地节省开发时间和切实地提高工作效率.一个对象有3个突出特征,即封装性、继承性、多态性.这里构建了进行最短路径分析时所用到的地理对象类T GEON ET 、TNOD EL IST 、TA RCL IST 、TNOD E 、TA RC 、SHOR T PA TH TR EE .地理网络类之间的继承关系如图1所示:T GEON ETSHOR T PATH TR EETNOD EL IST TNOD ETA RCL IST TA RC图1 最短路径分析类示意图图中,T GEON ET 为进行计算的地理网络类,最短路径的计算过程就在其中实现;TNOD EL IST 为地理网络中的结点列表,它存储了网络结点TNOD E 的信息;TA RCL IST 为地理网络中的弧段列表,它存储了网络弧段TA RC 的信息.其中,TNOD E 类封装网络中结点的信息,包括顶点的标识I D 、顶点的X 、Y 坐标、同顶点连接的弧段列表ADJA RCL IST ,以及在求最短路径时用到的用来存放当前所求最短路径点的列表Cu rPath ;TA RC 类封装弧段的信息包括弧段的标识I ND EX 、弧段的长度L EN GTH 、起始点NOD EFROM 、终结点NOD ETO 、组成弧段的节点坐标XYS 及其节点数PO I N TCOUN T ;SHOR T PA TH TR EE 为源点StartPo in t 至EndPo in t 之间的最短路径树,其中存储的是最短路径树中的结点信息.2.2.2 改进的D ijk stra 算法流程框图改进的D ijk stra 算法流程框图如图2所示.1201第12期唐文武等:G IS 中使用改进的D ijk stra 算法实现最短路径的计算2.2.3 改进的D ijk stra算法具体实现步骤(1)初始化操作 首先搜索与源结点StartPo in t关联的结点A dj[StartPo in t],然后初始化结点列表N odeL ist中所有结点的权值co st [N ode i],调用H eap2In sert方法实现初始化In itialize操作,来初始化优先级队列H eap,同时创建堆H eap中结点与结点列表N odeL ist中结点相互关联的索引Index.(2)抽取最短距离结点操作 即对优先级队列H eap的操作,通过调用H eap2Ex tract2M in,选择结点N ode[j],使得co st[j]=m in{co st[I]∈N ode[i]∈N odelist}其中,N ode[j]为当前求得的从StartPo in t出发的最短路径终点.(3)松弛操作 对从N ode[j]出发的结点N ode[k]进行松弛操作,松弛操作是通过D ecrease2 Key方法来实现,即若co st[j]+co st[j,k]<co st [k],则修改co st[k]=co st[j]+co st[j,k];同时,将结点N ode[k]通过H eap2In sert加到优先级队列H eap中,并相应更新索引表Index.而索引表中记录的是结点列表N odeL ist与二叉堆中结点之间的相对位置索引.(4)重复步骤2、3,直至N ode[j]=EndPo in t.(5)结束.2.3 改进的D ijkstra算法复杂性分析及相关优化讨论D ijk stra算法同宽度优先搜索算法相似,要遍历从每一结点出发的所有结点,最终生成的不仅是起点到终点的最短路径,而且还求出起点到网络图中其它所有结点的最短路径,实际上生成的是其它结点到起点的最短路径树.由于传统D ijk stra算法是使用线性数组结构,因此每次操作都要遍历整个结点列表N odeL ist,即顺序遍历整个最短路径树,其整个算法的运行时间仅为O(N2);而使用二叉堆结构的改进D ijk stra算法则仅仅遍历二叉堆,即仅遍历最短路径树中从根结点到当前进行操作的结点,即遍历次数仅仅是二叉堆H eap的高度lg(N),故算法的执行效率大为提高,整个算法的运行时间为O(E lg N).表1中列出了线性数组与二叉堆实现优先级队列的各种操作的最坏情况紧凑时间界.从该表中可见,采用二叉堆来实现优先级队列要比使用线性数组节省时间.虽然采用二叉堆实现的优先级队列较之使用线表1 线性数组与二叉堆实现优先级队列的各种操作的最坏情况紧凑时间界列表线性数组二叉堆Initialize O(N)O(N)Extract2M in O(N2)O(E lg N)D ecrease2Key O(N)O(lg N)To tal T i m e O(N2)O(E lg N)性数组结构要优秀得多,但在对结点进行松弛操作的时候,要用到二叉堆的查找Search操作,然而二叉堆不能有效地支持查找操作.针对这一点,本文创建了二叉堆H eap中的结点位置与结点列表N odelist中结点位置之间的索引Index,通过索引表Index,能够快速地对二叉堆中的结点在N odelist 中的位置进行定位,这就大大减少了对结点进行定位时所花费的时间,同时也进一步优化了算法.3 最短路径的案例分析本文在进行案例分析时所选用的开发平台为D elph i410、W indow s98,并采用控件化编程的思想,首先将最短路径分析过程封装到非可视化控件GeoN et中,然后同其它G IS功能控件,如M apV iew er,GeoV iew等连接,快速组装成最短路径分析系统(见图3).本文实验所采用的数据是美国某一地区的道路网络数据,文件中一共有4788条地理实体记录,经初始化,对所有记录构建网络所用时间为10s左右,网络共有2964个结点,而在计算最短路径时,使用改进的D ijk stra算法所花费的时间通常只有几秒钟,而采用传统的D ijk stra算法,计算最短路径一般要用10s多的时间.由此可见,改进的D ijk stra算法效率较高.4 总 结G IS网络分析中,最短路径分析过程在众多的地理网络最优化模型分析中扮演着重要的角色,但由于过去的分析算法较复杂,花时较多,因而本文通过对传统的D ijk stra算法的改进,即使用二叉堆结构来实现优先级队列的操作,在一定程度上优化了最短路径的计算过程,并降低了算法的时间复杂度,使时间复杂度达到O(E lg N),而案例中实际数据测试也表明了该算法的可行性.致 谢 由衷感谢侯玉国先生给予的无私指导2201中国图象图形学报第5卷(A版)图3 最短路径分析系统界面参考文献1 陈军,赵仁亮.G IS 空间关系的基本问题与研究发展.测绘学报,1999,28(2):95~101.2 M ichael Kuby et a l .A m ini m ax m ethod fo r finding the k bestdifferentiated path s .Geograph ical A nalysis .1997,29(4):298~313.3 M iller H arbey J .M easuring spacing 2ti m e accessibility benefits w ith in transpo rtati on netwo rk s :Basic theo ry and computati onalp rocedures .Geograph ical A nalysis ,1999,31(1):1~26.4 Stefanakes E ,Kavouras M .O n the deter m inati on of the op ti m um path in space .In Spatial Info r m ati on theo ry :Atheo retical basis fo r G IS .In :P roceedings of Internati onalConference CO S IT ’95.Berlin :Sp ringer ,1995:241~257.5 宫鹏.城市地理信息系统:方法与应用,伯克利:中国海外地理信息系统协会,1996.6 潘金贵等.现代计算机常用数据结构和算法.南京:南京大学出版社,1994.7 王树禾.图论及其算法.合肥:中国科学技术大学出版社,1990.8 M arco Cantu .D elph i 410从入门到精通.北京:电子工业出版社,1999. 唐文武 1976年生,硕士生.主要研究领域为空间分析理论、W eb G IS 、组件式G IS .施晓东 1967年生,工程师.主要研究领域为计算机应用和同位素分析.朱大奎 1935年生,教授,博士生导师.主要研究领域为海洋G IS 应用、海洋地质.3201第12期唐文武等:G IS 中使用改进的D ijk stra 算法实现最短路径的计算。

gis计算最短路径的Dijkstra算法详细讲解

gis计算最短路径的Dijkstra算法详细讲解

最短路径之Dijkstra算法详细讲解1最短路径算法在日常生活中,我们如果需要常常往返A地区和B 地区之间,我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中,那一条路径的路途最短。

最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图(由结点和路径组成的)中两结点之间的最短路径。

算法具体的形式包括:(1)确定起点的最短路径问题:即已知起始结点,求最短路径的问题。

(2)确定终点的最短路径问题:与确定起点的问题相反,该问题是已知终结结点,求最短路径的问题。

在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同,在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。

(3)确定起点终点的最短路径问题:即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径。

(4)全局最短路径问题:求图中所有的最短路径。

用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”,有时被简称作“路径算法”。

最常用的路径算法有:Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法。

本文主要研究Dijkstra算法的单源算法。

2Dijkstra算法2.1 Dijkstra算法Dijkstra算法是典型最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。

主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。

Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。

Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等。

2.2 Dijkstra算法思想Dijkstra算法思想为:设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U 表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。

第五章地理信息系统-最短路径算法

第五章地理信息系统-最短路径算法

物流信息管理
大连海事大学
第五章 地理信息系统
最短路径原理与算法
1. 数学模型 2. 标号法 3. 程序流程
最短路径问题
(一)最短路径的含义
二、最短路径问题
(一)最短路径的含义
“纯距离”意义上的最短路径
例如,需要运送一批物资从一个城市到另 一个城市,选择什么样的运输路线距离最短?
“经济距离”意义上的最短路径
标号法例子
标号法例子
最小生成树
v y
节点
u v
前溯节点
u u u v w w x yxBiblioteka uzw y x
t w s
s t z
marked(N) = false stpdis(N) = OO preid(N) = -1
‘标记数组 ‘最短距离 ‘前溯节点号
startid
crtid
endid
tmpid crtid = startid ‘设置当前节点 while crtid <> endid ‘搜索直到终点 for linkid = 1 to L ‘搜索所有链接 if link.o = crtid then ‘如果与当前节点邻接 tmpid = link.d ‘并且另一端点的最短距离较大 if stpdis(crtid) + link.dis < stpdis(tmpid) then stpdis(tmpid) = stpdis(crtid) + link.dis preid(tmpid) = crtid ‘修改另一端点的最短距离和前溯节点 end if end if next
标号法具体计算步骤
开始,先给v1标上P标号P(v1)= 0,其余各点 标上T标号T(vj)=+∞(j≠1)。 ① 如果刚刚得到P标号的点是vi,那么,对于 所有这样的点 v j vi , v j E , 而且 v j的标号是 T标号 将其T标号修改为:min[T(vj),P(vi)+wij]。 v j0 ② 若G中没有T标号,则停止。否则,把点 的T标号修改为P标号,然后再转入①。 v j0 满足 T (v j0 ) minT (v j ) 其中,

GIS中最短路径算法的改进实现

GIS中最短路径算法的改进实现

文章编号:049420911(2004)0920040203中图分类号:P208 文献标识码:BGIS 中最短路径算法的改进实现夏 松,韩用顺(武汉大学遥感与信息工程学院,湖北武汉430079)An Improved Implementation of Shortest Path Algorithm in GISXIA S ong ,HAN Y ong 2shun摘要:针对GIS 中网络拓扑图的一般特点和对网络分析实时性的要求,以Di jkstra 最短路径算法为理论基础,采用快速排序和插入排序相结合的方式,使用地址排序的方法,改进原有最短路径算法中对最小权值的顶点的搜索策略,提出一种高效的实用的Di 2jkstra 最短路径算法的实现方法。

关键词:最短路径算法;地理信息系统;快速排序;拓扑关系 收稿日期:2004204212作者简介:夏 松(19762),男,湖北武汉人,博士生,主要从事RS 和GIS 的研究与开发。

一、引 言随着计算机科学和信息科学的发展,地理信息系统(GIS )在人们生产和生活中的应用日益广泛。

最短路径分析是GIS 中空间分析的主要功能之一,广泛应用于电子导航、城市规划、管网设计、紧急疏散等方面。

GIS 中管理海量的空间数据,传统的Di 2jkstra 算法实现的单源最短路径计算的效率较低,不能满足许多对网络分析的实时性要求较高的应用系统。

基于Dijkstra 算法的理论基础,针对GIS 路径分析的特点,对该算法提出了一种高效率的改进实现方法。

二、对经典Dijkstra 算法研究状况目前提出的最短路径分析算法有很多种。

有3种效果比较好,它们分别是:TQQ (Graph Growth with Two Queues ),D KA (Dijkstra ’s Algorithm Im 2plemented with Approximate Buckets ),以及D K D (Dijkstra ’s Algorithm Implemented with Double Buckets )。

最短路径算法在GIS中的应用与分析

最短路径算法在GIS中的应用与分析
图 2 公交线路的线路情况图
如果有直达车, 且只有一种线路, 则可不用考虑最短路径问题; 若 有 多 种 线 路 时 可 从 中 选 出 最 短 线 路 出 行 。若 无 直 达 车 且 只 有 一 种 转 车 方法, 则线路也唯一, 不用考虑最短路径问题; 若有几种转车方法( 图 2(4)) , 则需要确定那种转车方法的路程是最短的。
4.结束语 按 照 以 上 思 路 , 笔 者 选 择 了 ESRI 公 司 的 AE ( Arc Engine DeveloperKit) 软件并结合 VB.NET 编程开发环境实现了以上二种情况 下的交通线路最短路径的 GIS 算法, 成功地将传统的算法和 GIS 技术
有机地结合, 为信息的图形化处理提供了一个参考。但在非公共交通 线路选择时, 当数据量很大时, 查询的速度较慢, 不适合用于交通线路 非常复杂的大城市; 而公交线路的查询可以在短时间内完成。科
最短路径的方法中, 目前国内外一致公认的较好算法有迪杰斯特拉
(Dijkstra)及 弗 罗 伊 德(Floyd)算 法 。这 两 种 算 法 中,网 络 被 抽 象 为 一 个 图
论中定义的有向或无向图,并利用图的节点邻接矩阵记录点间的关联
信 息 。在 进 行 图 的 遍 历 以 搜 索 最 短 路 径 时 以 该 矩 阵 为 基 础 不 断 进 行 目
摘要: 本文通过对几种常见的最短路径及其算法的分析, 给出常用的最短路径算法不能实现的公共交通路线的查询分析, 提出更适合公交 查询的最短路径算法并加以实现。
关键词: 最短路径; Dijkstra; 算法; AE Abstr act: This paper presents the normal shortest path and its algorithm, explains the former shortest path algorithm cannot realize the bus route query, puts forward the algorithm which is fit to the bus line query, and aford a more applicably way to bus line query and make it come to true. Key wor ds: shortest path; Dijkstra; Algorithm; AE

arcmap 最短路径计算

arcmap 最短路径计算

arcmap 最短路径计算ArcMap是地理信息系统(GIS)中最常用的软件之一,它提供了一整套丰富的地图制图、空间分析和数据管理等工具,而其中最独特和实用的功能之一就是最短路径分析。

本文将介绍ArcMap最短路径计算的相关知识和应用。

1. 最短路径定义在ArcMap中,最短路径指的是从一个地理位置到另一个地理位置的最短距离或最短路线,即使在大地曲率和地形起伏复杂的情况下,也可以计算出其中的最优路径。

最短路径计算主要用于寻路、行车导航、道路规划等领域,可以快速计算出从起点到终点的最优路径,帮助用户减少时间、成本和资源浪费。

2. 最短路径计算方法在ArcMap中,最短路径计算方法有两种:基于网络数据集(Network Dataset)的最短路径计算和基于地表数据的最短路径计算。

2.1 基于网络数据集的最短路径计算网络数据集是ArcMap中用于路网和路径分析的一个重要概念,它可以将地图上的道路网络和交通设施等要素构建成一个典型的网络结构,方便进行最短路径计算。

基于网络数据集的最短路径计算是通过网络分析工具实现的,其中包括了三种方法:(1)朴素最短路径:该方法是一种基于Dijkstra算法的最短路径计算,通过计算道路网格之间的距离和速度等信息,计算最短路径。

(2)全局最短路径:该方法是一种基于Floyd算法的最短路径计算,能够考虑道路网格的交叉和环路,计算出整个网络中的最短路径。

(3)受限最短路径:该方法是一种根据用户设定的条件进行路径规划的最短路径计算,例如最小出行时间、最小距离和最少节点等。

基于网络数据集的最短路径计算具有准确、快速和灵活等优点,适合于处理中大型的道路网络和公共交通系统等。

2.2 基于地表数据的最短路径计算基于地表数据的最短路径计算适用于区域较小、地形复杂等情况下的跨越,由于这类分析通常基于高程数据计算,因此也被称为高程路径分析。

它通过三维分析工具实现,包括了以下方法:(1)距离分析:该方法根据地形高程信息计算最短路径,可以计算起点和终点之间的直线距离、欧几里得距离和沿地形走的最短距离等。

ArcGIS网络分析(最短路径问题分析)

ArcGIS网络分析(最短路径问题分析)

ArcGIS网络分析(最短路径问题分析)第一篇:ArcGIS网络分析(最短路径问题分析)网络分析(最短路径问题分析)一、实验目的:理解最短路径分析的基本原理,学习利用arcgis软件进行各种类型的最短路径分析的操作。

二、实验准备1、实验背景:最短路径分析是空间网络分析中最基本的应用,而交通网络中要素的设置对最短路径的选择有着很大的影响。

实验要求根据不同的权重,给出到达指定目的地的路径选择方案,并给出路径长度。

λ在网络中指定一个超市,要求分别求出在距离、时间限制上从家到超市的最佳路径。

λ给定访问顺序,按要求找出从家经逐个地点达到目的地的最佳路径。

2、实验材料:软件:ArcGIS Desktop 9.x,实验数据:文件夹ex6中,一个GeoDatabase地理数据库:City.mdb,内含有城市交通网、超市分布图,家庭住址以及网络关系。

三、实验内容及步骤首先启动ArcMap,选择ex6city.mdb,再双击后选择将整个要素数据集“city”加载进来,然后将“place”点状要素以“HOME”字段属性值进行符号化,1值是家,0值是超市。

第1步无权重最佳路径的选择λ加载“设施网络分析”工具条(“视图”>>“工具条”,勾选“设施网络分析”),点选旗标和障碍工具板下拉箭头,将旗标放在家和想要去的超市点上。

第2步加权最佳路径选择λ在设施网络分析工具条上,点选旗标和障碍工具板下拉箭头,将旗标放在家和想去的某个超市点上。

λ选择“分析”下拉菜单,选择“选项”按钮,打开“分析选项”对话框,选择“权重”标签页,在“边权重”上,全部选择长度“length”权重属性。

λ点选“追踪任务”下拉菜单选择“查找路径”。

单击“执行”键,则以长度为比重为基础的最短路径将显示出来,这条路径的总成本将显示在状态列。

λ上述是通过距离的远近选择而得到的最佳路径,而不同类型的道路由于道路车流量的问题,有时候要选择时间较短的路径,同样可以利用网络分析进行获得最佳路径。

GIS中最短路径的实现-Read

GIS中最短路径的实现-Read

GIS中最短路径的实现-ReadGIS中最短路径的实现张燕,付仲良,黄庆彬1 引言随着地理信息产业的建立和数字化信息产品在全世界的普及,地理信息系统将深入到各行各业甚至各家各户,成为人们生产、生活学习和工作中不可缺少的工具和助手。

地理信息系统中网络分析功能的主要目的是对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行地理分析和模型化。

最短路径问题是地理信息系统网络分析中的最基本最关键的问题,在交通网络结构的分析,交通运输线路的选择,通讯线路的建造与维护,运输货流的最小成本分析,城市公共交通网络的规划等,都有直接应用的价值。

关于最短路径问题,目前为人们所公认的最好求解方法,是1959年由E.W.Dijkstar 提出的标号法,但具体实现中在存储空间及运行效率上还存在着一定的问题。

本文从图形数据的存储结构及最短路径顶点的搜索策略两个方面对Dijkstra算法进行了改进,提出了一种基于矢量角度的最短路径搜索算法。

2 道路网络数据结构构造类似于面向对象的数据结构存储网络图:Public Type Mynode(点结构)Dim NodeID As Integer '节点ID,唯一标识节点Dim AdjoinNum As Integer '邻接弧段数量Dim AdjoinArcID() As Integer '邻接弧段IDDim AdjoinNodeID() As Integer '邻接节点IDDim AdjoinClamp() As Double '指向邻接节点的矢量的角度End TypePublic Type MyArc(弧结构)Dim ArcID As Integer '弧段ID,唯一标识弧段Dim Length As Double '弧段长End Type其中节点对象中的三个数组大小在初始化时利用邻接弧段数量设置大小,因此对应不同的节点对象其大小是不固定的,使用此种结构,对于有向图不会造成数据的冗余,而对应于无向图也仅多存储了一倍的弧段ID,邻接节点ID及矢量角度,相对于经典Dijkstra算法来说,需要的存储空间仍较小。

Arcgis操作 实验十五:最短路径分析

Arcgis操作 实验十五:最短路径分析

实验十五:最短路径分析一、实验目的1、掌握各种类型的最短路径分析;2、理解网络分析原理。

二、实验准备数据准备:City.mdb软件准备:ArcGIS Desktop9.x,ArcCatalog三、实验内容根据不同的要求,获得到达指定目的地的最佳路径,并给出路径的长度;找出距景点最近的某设施的路径。

1、在网络中指定一个商业中心,分别求出在不同距离、时间的限制下从家到商业中心的最佳路径;2、给定访问顺序,按要求找出从家出发,逐个经过访问点,最终到达目的地的最佳路径;3、研究阻强的设置对最佳路径选择的影响。

四、实验步骤启动ArcMap ,打开city. mdb ,双击city数据库,加载数据。

对点状要素place符号化:以HOME字段,1值为家,0值为商业中心。

具体步骤见操作视频:最短路径分析.exe图1 无权重参照的最短路径显示(1)无权重最佳路径的生成1)在网络分析工具条上,选择旗标工具,将旗标放在“家”和想要取得“商业中心”点上。

2)选择Analysis/Options命令,打开Analysis Options对话框,确认Weights和Weight Filter 标签项全部是None,这种情况下进行的最短路径分析是完全按照这个网络自身的长短来确定。

3)在Track Task文本框中选择Find path。

单击solve按钮。

显示最短路径(图1),这条路径的总成本显示在状态栏中。

(2)加权最佳路径生成1)在设施网络分析工具条下,点选旗标工具,将旗标分别放在“家”和想去的某个“商业中心”的位置上。

2)选择Analysis/Options命令,打开Analysis Options对话框(图2)进入Weights标签页,在边的权重上,全部选择长度权重属性。

图2 长度权重属性设置3)在Track Task文本枢中选择Find path,单击solve按钮,则以长度为比重的最短路径将显示出来(图3),这条路径的总成本显示在状态栏中。

ArcGIS中最短路径的实现(二)-电脑资料

ArcGIS中最短路径的实现(二)-电脑资料

ArcGIS中最短路径的实现(二)-电脑资料上次介绍了用几何网络实现的“最短路径”,这次用网络数据集实现真正的最短路径功能,跟上次一样,先处理下数据,。

1、先打开ArcCatalog,连接到目标文件夹,假定该文件下有一个名为road的道路图层。

2、在road图层上右键新建一个网络数据集,并按照其默认设置直至完成。

3、打开该地图的工作空间,把刚才新建的网络数据集添加工作空间中。

4、在网络分析菜单中选择新建最近设施点。

这时在工作空间里,可以看到多了一个名为“Closest Facility”的图层。

它下面还有4个子图层,名字分别为“Facilities”,“Incidents”,“Barriers”,“Routes”。

“Facilities”就是设施点图层,也就是目的点,“Incidents”的意思就是出发点,“Barriers”是障碍点,意思就是地图某条道路附近有一个障碍点,如果障碍点与道路距离在容限范围内,则表示此道路不通,“Routes”就是最终的结果。

这样我们编程实现最短路径的思路就出现了:1、添加出发点。

2、添加目的点。

3、生成最优路径,获取结果。

这里的添加出发点或者目的点,是往“Facilities”或“Incidents”图层上添加元素。

获取结果也是从“Routes”中获取Polyline。

往“Facilities”或“Incidents”图层上添加元素用到的主要方法是INALocator的QueryLocationByPoint函数,生成路径主要接口是INASolver和它的Solve方法。

获取结果是按属性查找,因为“Routes”类其实就是一个图层类,只不过只是存在于内存。

1 CMapControlDefault m_map;2 IPointCollectionPtr m_ipPointCollection;34 ILayerPtr ipLayer = m_map.GetLayer(0); // 网络数据集5 INALayerPtr ipNaLayer = ipLayer;6 if (NULL == ipNaLayer)7 {8 return;9 }1011 INAContextPtr ipNaContext;12 HRESULT hr = ipNaLayer->get_Context(&ipNaContext);13INAClassLoaderPtr ipNAClassLoader(CLSID_NAClassLoader);14 INALocatorPtr ipNALocator = NULL;15 hr = ipNaContext->get_Locator(&ipNALocator);16 ipNALocator->put_SnapToleranceUnits(esriMeters);17 ipNALocator->put_SnapTolerance(200);18 ipNaContext;19 hr = ipNAClassLoader->putref_Locator(ipNALocator);2021 INamedSetPtr ipNamedSet = NULL;22 ipNaContext->get_NAClasses(&ipNamedSet);2324 CString szName = "Facilities";25 BSTR bstrName = szName.AllocSysString();26 INAClassPtr ipNAFacilitiesClass = NULL;27hr = ipNamedSet->get_ItemByName(bstrName, (IUnknown**)&ipNAFacilitiesClass);28 szName = "Incidents";29 bstrName = szName.AllocSysString();30 INAClassPtr ipNAIncidentsClass = NULL;31hr = ipNamedSet->get_ItemByName(bstrName,(IUnknown**)&ipNAIncidentsClass);32 szName = "CFRoutes";33 bstrName = szName.AllocSysString();34 INAClassPtr ipNARoutesClass = NULL;35hr = ipNamedSet->get_ItemByName(bstrName, (IUnknown**)&ipNARoutesClass);3637 INALocationPtr ipNALocation1(CLSID_NALocation);38 INALocationPtr ipNALocation2(CLSID_NALocation);39 ipNAClassLoader->get_Locator(&ipNALocator);40 IPointPtr ipBeginPoint(CLSID_Point);41 m_ipPointCollection->get_Point(0, &ipBeginPoint);42 IPointPtr ipEndPoint(CLSID_Point);43 m_ipPointCollection->get_Point(1, &ipEndPoint);44 IPointPtr ipPoint1(CLSID_Point);45 IPointPtr ipPoint2(CLSID_Point);46 double dbLVal = 0.0;47ipNALocator->QueryLocationByPoint(ipBeginPoint, &ipNALocation1, &ipPoint1, &dbLVal);48ipNALocator->QueryLocationByPoint(ipEndPoint, &ipNALocation2, &ipPoint2, &dbLVal);4950 INALocationObjectPtr ipNALocationObject = NULL;51 IFeatureClassPtr ipFeatureClass = ipNAIncidentsClass;52 IFeaturePtr ipFeature = NULL;53 ipFeatureClass->CreateFeature(&ipFeature);54 IRowSubtypesPtr ipRowSubtypes = ipFeature;55 ipRowSubtypes->InitDefaultValues();56 ipFeature->putref_Shape(ipBeginPoint);57 ITablePtr ipTable = NULL;58 ipFeature->get_Table(&ipTable);59 long nIndex = 0;60 szName = "Sequence";61 bstrName = szName.AllocSysString();62 ipTable->FindField(bstrName, &nIndex);63 VARIANT var_int;64 var_int.intVal = 1;65 var_int.vt = VT_INT;66 ipFeature->put_Value(nIndex, var_int);67 szName = "Name";68 bstrName = szName.AllocSysString();69 ipTable->FindField(bstrName, &nIndex);70ipFeature->put_Value(nIndex, COleVariant("Start Point"));71 ipNALocationObject = ipFeature;72 ipNALocationObject->put_NALocation(ipNALocation1);73 ipFeature->Store();74 IFieldsPtr ipFields(CLSID_Fields);75 hr = ipTable->get_Fields(&ipFields);76 long nFieldCount = 0;77 hr = ipFields->get_FieldCount(&nFieldCount);78 for (int k = 0; k < nFieldCount; k++)79 {80 IFieldPtr ipField(CLSID_Field);81 ipFields->get_Field(k, &ipField);82 BSTR bstrFieldName;83 ipField->get_Name(&bstrFieldName);84 CString szFieldName = bstrFieldName;85 }8687 ipFeatureClass = ipNAFacilitiesClass;88 ipFeatureClass->CreateFeature(&ipFeature);89 ipRowSubtypes = ipFeature;90 ipRowSubtypes->InitDefaultValues();91 ipFeature->putref_Shape(ipEndPoint);92 ipTable = NULL;93 ipFeature->get_Table(&ipTable);94 nIndex = 0;95 szName = "Sequence";96 bstrName = szName.AllocSysString();97 ipTable->FindField(bstrName, &nIndex);98 var_int.intVal = 2;99 ipFeature->put_Value(nIndex, var_int);100 szName = "Name";101 bstrName = szName.AllocSysString();102 ipTable->FindField(bstrName, &nIndex);103ipFeature->put_Value(nIndex, COleVariant("End Point"));104 ipNALocationObject = ipFeature;105ipNALocationObject->put_NALocation(ipNALocation2);106 ipFeature->Store();107108 INAClosestFacilitySolverPtr ipNACFSolver = NULL;109 INASolverPtr ipNASolver = NULL;110 ipNaContext->get_Solver(&ipNASolver);111112 IGPMessagesPtr ipGPM(CLSID_GPMessages);113 ITrackCancelPtr ipTrackCancel(CLSID_TrackCancel);114 VARIANT_BOOL bIsPartialSolution;115ipNASolver->Solve(ipNaContext, ipGPM, ipTrackCancel, &bIsPartialSolution);116117 szName = "CFRoutes";118 bstrName = szName.AllocSysString();119 ipNARoutesClass = NULL;120hr = ipNamedSet->get_ItemByName(bstrName, (IUnknown**)&ipNARoutesClass);121122IFeatureClassPtr ipFeatureClassRoutes = ipNARoutesClass;123 IFeatureCursorPtr ipFCursor = NULL;124 IQueryFilterPtr ipQueryFilter(CLSID_QueryFilter);125 CString szQueryFilter("ObjectID > 0");126 BSTR bstr_QueryFilter = szQueryFilter.AllocSysString();127 ipQueryFilter->put_WhereClause(bstr_QueryFilter);128 VARIANT_BOOL bCycle = VARIANT_FALSE;129 try130 {131 ipFeatureClassRoutes->Search(ipQueryFilter, bCycle, &ipFCursor);132 }133 catch (CException* e)134 {135 CString szErrorMsg;136e->GetErrorMessage(szErrorMsg.GetBuffer(MAX_PATH),MAX_PATH);137 szErrorMsg.ReleaseBuffer();138 e->Delete();139 szErrorMsg += "\n";140 OutputDebugStr(szErrorMsg);141 }142 catch ()143 {144OutputDebugStr("An Unknowned Exception Occurred!\n");145 }146147 IFeaturePtr ipLineFeature = NULL;148 hr = ipFCursor->NextFeature(&ipLineFeature);149 while (ipLineFeature != NULL)150 {151 IGeometryPtr ipGeometry = NULL;152 IPolylinePtr ipPolyLine = NULL;153 ipLineFeature->get_Shape(&ipGeometry);154 esriGeometryType type;155 ipGeometry->get_GeometryType(&type);156 if (type == esriGeometryPolyline)157 {158 ipPolyLine = ipGeometry;159 AddPolyline(ipPolyLine, 4);160 }161 hr = ipFCursor->NextFeature(&ipLineFeature);162 }163 IActiveViewPtr ipActiveView = NULL;164 ipActiveView = m_map.GetActiveView();165 ipActiveView->Refresh();。

arcgis 最短路径 原理

arcgis 最短路径 原理

ArcGIS 最短路径原理ArcGIS是一款专业的地理信息系统(GIS)软件,最短路径是ArcGIS中的一个重要功能之一。

最短路径是指在一个网络中,从一个起点到达目标点所需经过的路径中,总距离最短的路径。

在地理空间分析中,最短路径可以用于解决很多问题,比如交通规划、物流配送、紧急救援等。

最短路径算法是基于图论的算法,主要包括两个重要的概念:图和路径。

图在最短路径算法中,图是由节点和边组成的数据结构。

节点表示位置或者地点,边表示节点之间的连接关系,也可以表示节点之间的距离或者权重。

在ArcGIS中,图可以通过矢量数据或者栅格数据来表示,比如道路网络、河流网络等。

图中的节点可以是离散的点,也可以是连续的线或面。

每个节点都有一个唯一的标识符,可以是一个ID号或者一个坐标值。

节点之间的边可以是无向边或者有向边,有向边表示只能从一个节点到另一个节点,而无向边表示可以双向通行。

边可以有不同的权重,表示节点之间的距离或者代价。

在最短路径算法中,边的权重通常用于计算路径的总距离或者代价。

路径路径是指从一个起点到达目标点所需经过的一系列节点和边。

路径可以是一条简单路径,即不经过重复节点的路径,也可以是一条环路,即起点和目标点相同的路径。

在最短路径算法中,路径可以用于计算路径的总距离或者代价。

最短路径算法会根据边的权重来选择最短路径,即总距离或者代价最小的路径。

最短路径算法最短路径算法是用于计算最短路径的一种算法。

常用的最短路径算法有Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法和A*算法等。

Dijkstra算法Dijkstra算法是一种单源最短路径算法,用于计算从一个起点到其他所有节点的最短路径。

算法的基本思想是通过不断更新起点到其他节点的最短距离来找到最短路径。

具体步骤如下:1.初始化起点到其他节点的距离为无穷大,起点到自身的距离为0。

2.选择一个距离最小的节点作为当前节点,标记该节点为已访问。

3.更新当前节点的邻居节点的距离,如果经过当前节点到达邻居节点的距离小于已知的最短距离,则更新最短距离。

GIS领域最短路径算法的改进与实现

GIS领域最短路径算法的改进与实现

收稿日期:2008212210 基金项目:吉林省科技发展计划资助项目(20080319) 作者简介:张池军(1972-),女,汉族,吉林长春人,长春税务学院副教授,吉林大学博士研究生,主要从事计算机网络和GIS 应用方向研究,E 2mail :cjzhang6@.第30卷第1期 长春工业大学学报(自然科学版) Vol 130No.12009年02月 Journal of Changchun University of Techonology (Natural Science Edition ) Feb 12009GIS 领域最短路径算法的改进与实现张池军1, 王 菲2(1.长春税务学院信息系,吉林长春 130117; 2.吉林省隆源供水集团有限公司,吉林四平 136000)摘 要:在Dijkst ra 改进算法中,提出了在弧的权值中加入路径惩罚因子,解决了光纤专线路由选择对节点的数目限制问题。

在光纤网络路由优化实际测试中,取得了较为满意的效果。

关键词:GIS ;最短路径;Dijkstra 算法;路径依赖中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:167421374(2009)0120068205An improved algorithm to get the shorte st path in GIS fieldZHAN G Chi 2jun 1, WAN G Fei 2(1.Depart ment of Information ,Changchun Taxation College ,Changchun 130117,China ;2.Siping City Longyuan Water Supply Co.Ltd ,Siping 136000,China )Abstract :The pat h p unishment factors are added to t he weight of arcs in t he imp roved Dijkst ra algorit hm to solve t he problem t hat t he numbers of node in special fiber t ransmision are limited.In t he experiment of fiber 2optic network optimization ,good result s are obtained.Key words :GIS ;t he shortest pat h ;Dijkst ra algorit hm ;pat h 2dependent.0 引 言 随着计算机技术的普及以及地理信息科学的发展,GIS 因其强大的功能得到日益广泛和深入的应用。

Arcgis_网络分析中文版_最短路径、最短路径、服务区选择

Arcgis_网络分析中文版_最短路径、最短路径、服务区选择

实验十、网络分析(道路网络分析)一、实验目的网络分析是GIS空间分析的重要功能分。

有两类网络,一为道路(交通)网络,一为实体网络(比如,河流、排水管道、电力网络)。

此实验主要涉及道路网络分析,主要内容包括:●最佳路径分析,如:找出两地通达的最佳路径。

●最近服务设施分析,如:引导最近的救护车到事故地点。

●服务区域分析,如:确定公共设施(医院)的服务区域。

通过对本实习的学习,应达到以下几个目的:(1)加深对网络分析基本原理、方法的认识;(2)熟练掌握ARCGIS下进行道路网络分析的技术方法。

(3)结合实际、掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力。

二、实验准备软件准备:ArcMap, 要求有网络分析扩展模块的许可授权数据准备:Shape文件创建网络数据集(高速公路:Highways, 主要街道:Major Streets, 公园:Parks,湖泊:Lakes,街道:Streets)Geodatabase网络数据集:NetworkAnalysis.mdb:包含:街道图层:Streets 仓库图层:Warehouses 商店图层:Stores在ArcMap中加载启用NetWork Anylyst网络分析模块:执行菜单命令[工具Tools]>>[Extensions], 在[Extensions]对话框中点击[Network Analyst] 启用网络分析模块,即装入Network Analyst空间分析扩展模块。

道路网络分析步骤1. 创建分析图层2. 添加网络位置3. 设置分析选项4. 执行分析过程显示分析结果三、实验内容及步骤(一) 最佳路径分析根据给定的停靠点,查找最佳路径(最省时的线路)1.1 数据准备(1).双击ArcMap 工程,或从ArcMap 中打开工程EX10_1.mxd.(2).如果网络分析扩展模块(Network Analyst Extension )已经启用(参考实验准备中的步骤)(3) 如果网络分析工具栏没有出现,则在工具栏显区点右键打开或执行菜单命令[View-视图]>>[Toolbars-工具栏],并点击[Network Analyst ]以显示网络分析工具栏。

GIS最短路径分析中的Dijkstra算法及其优化

GIS最短路径分析中的Dijkstra算法及其优化

GIS最短路径分析中的Dijkstra算法及其优化摘要:现在的⼯程项⽬中客户对系统的要求越来越⾼,尤其是要做到及时响应和智能化。

⽬前提出的求取最短路径的算法很多,⽽Dijkstra算法是⼈们公认的最好的求解⽅法。

本⽂采⽤⾯向对象的思想设计存储结构,将⽹络分析中的空间实体进⾏⾯向对象的封装。

对象具有封装性、继承性、多态性特征,有利于清晰地表达多个不同类型的数据域,⽤⼀个对象可以描述结点、结点的相邻边、结点的相邻结点、起点到该结点的最短路径长度等多种信息,⽽且对象具有可重⽤性,可以避免代码重复编制,⼤⼤节省了存储空间,便于程序维护和扩展,提⾼了程序执⾏效率。

关键字:最短路径,Dijkstra算法,存储结构1 引⾔GIS中最短路径的求解⽆论是在地图搜索服务,智能交通系统,还是在其他各种各样的商业应⽤上,都是⼀个⾮常重要的核⼼问题,对这个领域进⾏研究的意义不⾔⽽喻。

近⼏年来,随着社会信息的不断膨胀,越来越复杂的实际问题不断涌现,对最短路径算法的研究提出了更⾼的要求。

最短路径算法是图论中的⼀个经典问题,其研究起源于20世纪50年代末期。

经典的图论与不断发展完善的计算机数据结构及算法的有效结合使得新的最短路径算法不断涌现。

针对不同的⽹络特征、应⽤需求及具体的软硬件环境,各种最短路径算法在空间复杂度、时间复杂度、易实现性及应⽤范围等⽅⾯各具特⾊。

⽽Dijkstra算法是⼀种较好的求解⽅法。

随着数据结构及计算机科学的发展,Dijkstra算法的各种改进算法应运⽽⽣。

为提⾼求解最短路径问题的效率,节省计算时间提供了有效的途径。

本⽂从数据结构的⾓度出发,提出了⼀种⾯向对象的Dijkstra算法的改进算法。

2 经典Dijkstra 算法的主要思想Dijkstra算法的基本思路如下:设S为最短距离已确定的顶点集,V—S是最短距离尚未确定的顶点集。

(1)初始化S初始化时,只有源点s的最短距离是已知的(SD(s)=0),故S={s}。

最短路径 算法

最短路径 算法

最短路径算法在计算机科学和图形学中,最短路径算法是一种用于找到一组节点之间最短路径的算法。

这些算法广泛应用于路由算法、GIS系统、模拟导航系统等领域。

在许多实际应用中,最短路径算法提供了许多实用的功能,如确定两点之间的距离和导航路径等。

下面将介绍几种最短路径算法的基本原理和实现方法。

一、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种基于贪婪策略的最短路径算法,适用于图中不含负权边的图。

该算法的基本思想是从一个源节点开始,逐步计算源节点到其他节点的最短路径。

算法的核心思想是每次选择当前已知最短路径的节点,并更新其邻居节点的距离。

实现步骤如下:1. 初始化:将源节点的距离设为0,将所有其他节点的距离设为无穷大。

2. 遍历所有与源节点相邻的节点,并更新其到源节点的距离。

3. 对于每个相邻节点,如果通过源节点到达该节点的距离小于当前距离,则更新该节点的距离。

4. 重复步骤2和3,直到所有节点的距离都得到更新。

二、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种适用于包含负权边的图的最短路径算法。

该算法通过多次迭代来更新节点的距离,并使用松弛操作来检测负权环。

该算法的时间复杂度为O(n),其中n是图中节点的数量。

实现步骤如下:1. 初始化:将源节点的距离设为0,并将所有其他节点的距离设为可能的最长距离(例如正无穷)。

2. 对于每个相邻节点u,从图中移除边(u, v),并更新v的距离(如果存在)。

3. 在没有剩余边的情况下,重新初始化所有节点的距离。

4. 重复步骤2和3,直到所有边的长度被增加到所有v的权重的加和+ε或被更改为新权重的节点变为可达状态。

如果某个节点的权重减小或为负数(因此没有负权环),那么就从结果集中移除它,并将邻居的权重减小对应的数量到其它节点中对应邻居的权重处(对权重相同的情况仍然可采用轮转机制确保统一更新)以优化该点下一步的可能选择空间和对应的下一个邻居的可能状态下的可能性一致。

基于GIS的城市道路网最短路径算法探讨

基于GIS的城市道路网最短路径算法探讨
(D ep a rtm en t of E lectron ics and A u tom a tion, Z hej iang Institu te of S cience and T echnology , H ang z hou 310033)
Abstract T h is a rt icle d iscu sses a new a lgo rithm w h ich get s the sho rtest p a th betw een tw o po in t s in a city’s road net. T h is a lgo rithm is ba sed on the geog rap h ic relevance rela t ion sh ip a2 m ong road s in the road net. T he p resen ted a lgo rithm ’s com p lex ity is ju st p ropo rt ion to the num 2 ber of nodes in the road net w h ile conven t iona l sho rtcu t a lgo rithm ’s com p lex ity is p ropo rt ion to the pow er of the num ber of nodes. A t the end of the a rt icle, it p rovides som e in stance w h ich p rove tha t the a lgo rithm is app lied and reliab le.
a lgo rithm ) 在求解时都有可能准备搜索所有的网络 节点, 在网络节点数较大情况下, 其算法的时间花费 成倍甚至幂次增长, 很难满足实际运算的需要.

GIS环境下的最短路径规划算法

GIS环境下的最短路径规划算法

GIS 环境下的最短路径规划算法―――此处最短路理解为路径长度最小的路径02计算机1班刘继忠学号:20023741171.整体算法说明:将图的信息用一个邻接矩阵来表达,通过对邻接矩阵的操作来查找最短路进,最短路径的查找采用迪杰斯特拉算法,根据用户给出的必经结点序列、起点、终点进行分段查找。

2.各函数功能及函数调用说明。

1).void Welcome() 程序初始化界面,介绍程序的功能、特点及相关提示2) void CreatGraph(MGraph *G,char buf[]) 把图用邻接矩阵的形式表示,并进行初始化。

3).int ShortestPath(MGraph *G,int jump,int end,int avoid[],int P[MAXSIZE][MAXSIZE],intDist[],int ShPath[])根据用户给出的起点、终点、必经结点、避开结点进行最短路径的分段查找。

4).void Print(int jump,int end,int Dist[],int ShPath[]) 输出找到的最短路径所经的结点和路径长度。

函数调用图:3.各函数传入参数及返回值说明:1).void Welcome() 无传入和返回值2) void CreatGraph(MGraph *G,char buf[ ])MGraph *G为主函数中定义的指向存放图的信息的指针变量。

char buf[ ]为主函数中定义的用来存放在图的相关信息录入时的界面信息的数组,以便以后调用查看各结点的信息。

无返回值。

3).int ShortestPath(MGraph *G,int jump,int end,int avoid[],int P[MAXSIZE][MAXSIZE],intDist[ ],int ShPath[ ])MGraph *G指向存放图的信息的指针变量。

int jump起点,int end终点,int avoid[ ] 避开结点序列。

地理信息系统中的路径规划算法设计与性能优化

地理信息系统中的路径规划算法设计与性能优化

地理信息系统中的路径规划算法设计与性能优化地理信息系统(Geographical Information System,简称GIS)是一种能够有效管理、分析和展示地理数据的应用系统。

在GIS中,路径规划算法是其中的重要组成部分,用来寻找地图上两个地点之间的最短路径或者最优路径。

本文将重点介绍地理信息系统中的路径规划算法的设计与性能优化。

一、路径规划算法的设计路径规划算法的设计目标是在给定的地理信息系统中,找出最短路径或者最优路径。

常见的路径规划算法有Dijkstra算法、A*算法、Floyd-Warshall算法等。

1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法,主要应用于有向带权图中。

该算法的基本思想是从起点开始,逐步扩展搜索范围,直到找到终点为止。

Dijkstra算法通过维护一个距离表,记录起点到每个节点的最短路径长度,并根据距离表来选择下一个要扩展搜索的节点。

2. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法,常用于解决路径规划问题。

该算法利用启发函数估计从起点到终点还有多远,通过不断选择估计值最小的节点进行搜索,直到找到终点。

A*算法结合了广度优先搜索和Dijkstra算法的思想,可以更快地找到最优路径。

3. Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种多源最短路径算法,主要用于解决所有节点之间的最短路径问题。

该算法通过构建一个距离矩阵,记录了任意两节点之间的最短路径长度。

通过不断更新距离矩阵,最终得到所有节点之间的最短路径。

二、路径规划算法的性能优化在实际应用中,路径规划算法的性能优化对提高地理信息系统的交互体验至关重要。

以下是一些常见的路径规划算法的性能优化方法。

1. 数据预处理路径规划算法通常依赖于地图数据,对地图数据进行预处理可以降低算法的时间复杂度。

数据预处理包括建立路网图、计算节点之间的距离和权重等。

通过建立数据索引,可以加速路径规划的过程。

GIS最短路径分析中关键算法的研究

GIS最短路径分析中关键算法的研究

文章编号:1672-8262(2007)04-68-04 中图分类号:P208,TP30116 文献标识码:A GI S 最短路径分析中关键算法的研究黄登峰33 收稿日期:2006—11—14作者简介:黄登峰(1974—),男,工程师,主要从事软件工程及地理信息系统开发研究。

(福州市勘测院,福建福州 350003)摘 要:网络分析是GI S 系统的一个重要功能,而其中的一个关键是最短路径分析问题。

本文结合GI S 数据和平台的特点,进行了GI S 环境下网络数据模型的分析和设计,并基于D ijkstra 的经典算法,提出了一种实用且高效的GI S 最短路径分析。

关键词:地理信息系统;网络分析;最短路径分析;算法1 前 言网络空间分析作为GI S 系统的核心功能,是区别于其他信息系统的主要特征。

空间分析赖以进行的基础是地理空间数据,运用各种数学手段,最终解决人们所关心的地理空间的实际问题,提取地理空间数据中隐含的有用信息,以达到辅助决策的目的。

GI S 空间分析的内容很多,包括:空间查询与量算;缓冲区分析;叠加分析;网络分析;空间插值运算分析等。

作为空间分析的一个重要方面,GI S 网络分析功能的主要目的是对地理网络(如交通网络)、城市基础设施网络(如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等)进行模型化和地理分析。

其主要内容是依据网络拓扑关系(线性实体之间、线性实体与结点之间、结点与结点之间的联结、连通关系),并通过考察网络元素的空间、属性数据,对网络的性能特征进行多方面的分析计算。

在各种GI S 网络分析中,最基本最关键的问题是最短路径问题。

最短路径不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其他的度量,如时间、费用、线路容量等。

相应的,最短路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。

其实,无论是距离最短、时间最快还是费用最低,它们的核心算法都是最短路径算法。

2 网络数据模型分析网络是由若干线性实体互连而成的一个系统,资源由网络来传输,实体间的联络也由网络来达成。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

GIS 环境下的最短路径规划算法
―――此处最短路理解为路径长度最小的路径
02计算机1班刘继忠
学号:2002374117
1.整体算法说明:
将图的信息用一个邻接矩阵来表达,通过对邻接矩阵的操作来查找最短路进,最短路径的查找采用迪杰斯特拉算法,根据用户给出的必经结点序列、起点、终点进行分段查找。

2.各函数功能及函数调用说明。

1).void Welcome() 程序初始化界面,介绍程序的功能、特点及相关提示
2) void CreatGraph(MGraph *G,char buf[]) 把图用邻接矩阵的形式表示,并进行
初始化。

3).int ShortestPath(MGraph *G,int jump,int end,int avoid[],int P[MAXSIZE][MAXSIZE],int
Dist[],int ShPath[])根据用户给出的起点、终点、必经结点、避开结点进行最短路径的分段查找。

4).void Print(int jump,int end,int Dist[],int ShPath[]) 输出找到的最短路径所经的
结点和路径长度。

函数调用图:
3.各函数传入参数及返回值说明:
1).void Welcome() 无传入和返回值
2) void CreatGraph(MGraph *G,char buf[ ])
MGraph *G为主函数中定义的指向存放图的信息的指针变量。

char buf[ ]为主函数中定义的用来存放在图的相关信息录入时的界面信息的数组,以便以后调用查看各结点的信息。

无返回值。

3).int ShortestPath(MGraph *G,int jump,int end,int avoid[],int P[MAXSIZE][MAXSIZE],int
Dist[ ],int ShPath[ ])
MGraph *G指向存放图的信息的指针变量。

int jump起点,int end终点,int avoid[ ] 避开结点序列。

int P[MAXSIZE][MAXSIZE]用来记录各点当前找到的最短路径所经过
的结点。

int Dist[ ] 记录各结点的当前找到的最短路径的长度。

int ShPath[ ]用来存放用户需要的最短路径所经的各结点。

返回最短路径查找是否成功的信息。

(return SUCCEED;return ERROR)4).void Print(int jump,int end,int Dist[],int ShPath[])
int jump起点,int end终点。

int Dist[ ] 记录各结点的当前找到的最短路径的长度。

int ShPath[ ]用来存放用户需要的最短路径所经的各结点。

无返回值。

4.用户说明:
①源程序经编译连接后运行,出现程序的初始化界面,其内容为介绍程序的
功能、特点及相关提示。

如下:
Welcome to shortest path searching system.
Instructions
Function:
1. Personal travelling route choosing.
2. Assistan helper in city's traffic design.
3. Shortes path choose in the comlicated traffic net of the city. Characteristic:
It is convient,you could set vital point you must travel,and the
point you must avoid.
Prompt:
If the condition is too secret ,maybe there will have no path available. Designer: Liu jizhong.
Complate-data: 2004. 3. 21
CopyRight: Shared program,welcome to improve it.
Press anykey to enter the program...
②按任意键进入图的信息录入界面根据提示即可完成图的信息的录入。

③当图的相关信息录入完成后进入最短路径搜索界面如图,输入起始结点、
④当录入完成后,程序便转入最短路径的分段查找过程,当查找成功程序将
输出满足用户要求的最短路径和最短路径的长度(权值),若失败将给出
⑤当用户信息读取完后按任意键将询问询问用户是否重新定义起点、终点、
必经结点、避开结点并进行再次查找。

按y或Y继续新一轮的查找,程序返回步骤①,若按n或N退出程序。

5.程序测试:
1) 测试用例一(重在对有关出错的处理):
①当用户输入了自定义的结点只有为:-1
当用户输入了自定义的结点为:1 2 3 5 1 -1
重新录入结点数据:
Customize codes for the vexs(end up by -1):1 2 3 4 5 -1
按任意键将清楚出错的该行,重新输入数据即可。

③当要处理的图的相关信息正确录入后,输入起始结点、终点、必经结点和要避开的结点后,开始最短路径的搜索。

当输入如下的起始和终点时:1 9
将出现如下的提示信息:
④要求再次输入起始结点和终点:(当起始结点错误时将出项类似的错误提示)
1 5 ,但但输入的必经结点,要避开的结点非法时出现一下的提示(以出现非法的必经结点为例,当然程序中也由对要避开的结点非法的处理)。

但输入以下的必经结点时:4 7 8 9 4
2 3
程序错误处理如下:
按任意键查看结果:
2) 测试用例二:(重在处理结果正确性的判断):
①输入图的对应信息,起始及终点为:1 4
必经结点:5
避开结点:无
运行结果与预测结果一致:
②输入图的对应信息,起始及终点为:2 4
必经结点:无
避开结点:无
预测结果:
运行结果与预测结果一致:
3) 测试用例三:(重在处理结果正确性的判断):
①输入图的对应信息,起始及终点为:1 11
必经结点:无
避开结点:无
预测结果:
运行结果与预测结果一致:
②输入图的对应信息,起始及终点为:1 11
必经结点:5 9
避开结点:2
运行结果与预测结果一致
4) 测试用例四:(重在处理按用户的条件无法找到路径的情况):
①输入图的对应信息,起始及终点为:7 11
必经结点:5 6
避开结点:3
预测结果:
运行结果与预测结果一致
②输入图的对应信息,起始及终点为:7 3必经结点:2 5 6 9 1
避开结点:11
运行结果与预测结果一致
华南农业大学信息学院设计性、综合性实验。

相关文档
最新文档