基于arcgis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。
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。
基于arcgis最短路径分析
✓ 网络组成要素
结点(Node)：网络中任意两条线段的交点，属性如资源数 量等
链(Link)：连接两个结点的弧段。供物体运营的通道，链间 的连接关系由弧段-结点拓扑数据结构来表达。属性如资源 流动的时间、速度等
中心(Center)：网络中位于结点处，具有沿着链收集和发 放资源能力的设施，如邮局、电站、水库等
要素，如果代表天桥的两条弧段相交于一个
节点（高程为0），那么代表天桥下面的街
道的两条弧段就相交于另一节点（高程为1
）
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(1)网络数据集的连通性---（Connectivity）
连通性可在参与网络的要素类中定义
也可以在要素类子类（subtype）中定义
可以使用高程字段判断连通性
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连通组和连通策略
几何网络（Geometric networks）
用于定向网络分析 （如： 水流、电流等） 线 & 点 －> Geometric network ArcMap中使用 Utility Network Analyst 工具条
网络数据集（Network datasets）
用于非定向网络分析 （如：交通问题） 线,点&转弯（ turns）-> Network dataset 使用 ArcGIS Network Analyst扩展模块
为了实现供需关系，在网络中必然存在资源的运 输和流动。资源要么由供方送到需方，要么由需 需方到供方索取。
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关于Allocate的两个例子
Supply-To-Demand的例子：负荷设 计、时间与距离损耗估算
电能从电站产生，并通过电网传送到客户那 里去。在这里，电站就是网络模型中的 “Center”,因为它可以提供电力供应。电能的 客户沿电网的线路(网络模型中的Link)分布， 他们产生了“Demand”。在这种情况下，资源 是通过网络由供方传输到需方来实现资源分配 。可用来分析输电系统是否超载；停电的社会 、经济影响估计等。
ArcGISFlex+GP服务完成最短路径分析
ArcGISFlex+GP服务完成最短路径分析最近用arcgis GP服务做了几个Demo，为了不丢失自己的实践经验，我决定把过程记下来（一）最短路径分析以上为效果图，在此感谢/newOperate/html/5/51/514/15549.h tml博文给我的启发，我用自己的数据做了实验，并且汉化了路径描述（因为从英文直接汉化，因此可能有点Ehinese的不足），下面描述整个模型制作和程序实现过程：（1）数据准备这里必须是使用网络数据集，我从ShapeFile生成，在ArcCatalog里面操作，首先建立一个叫TestRouting的空文件夹，同时建立Scrach和ToolData子文件夹，Scrach用来存放模型生成的脚本结果，ToolData饱含制作模型的原数据，再建立一个叫TestRouting的工具箱，像下图这样子：在ToolData文件夹里放入我们的实验数据，并制作网络数据集，当然这个实验数据不是简单的道路数据，包括一些网络数据集必须的字段（zbcov.shp）,单击右键，选择New NetworkDataset...一些基本设置都是默认的，但是有一点必须注意,在下面这个窗口中，需要对elevation数据做以下设置，field要选择自己数据中对应的字段。
一路next，生成下面的两个数据，zbcov_ND和zbcov_ND_Junctions。
（2）模型制作在ArcMap中打开zbcov_ND，并在ArcToolBox中加入刚才新建的TestRouting,在TestRouting上点击右键，new一个model，命名为ShortestRoute,按照下面的pic制作最短路径分析的模型.制作模型需要注意很多，直接用Arcgis例子里的当然不是不行，但是制作模型本来也是一种乐趣，并且有助于理解ArcGIS的一些算法过程，由于我自己在这个过程碰到了很多问题，因此打算一步步把过程写下来。
首先要加入Network 的扩展模块，Tools->Extension，选择Network Analyst复选框。
ArcGIS网络分析[2.1]最短路径
![ArcGIS网络分析[2.1]最短路径](https://img.taocdn.com/s3/m/034262c8cf2f0066f5335a8102d276a200296001.png)
ArcGIS ⽹络分析[2.1]最短路径最短路径求解【如果看到此博客还没有⽹络数据集的，请参考第⼀章的内容，，看⽬录】最短路径，是什么最短？时间最短？距离最短？什么距离？路程距离？考虑到拥堵问题，限速问题，换乘问题，在现实的最短路径远远⽐计算机中的最短路径要复杂，因为要考虑的因素太多了。
这些因素就叫作最短路径求解过程中的“阻抗”，和电阻阻碍电流类似。
最短路径是后⾯⼏个分析类型的基础，只有求得了最短路径，才知道能覆盖多⼤地⽅（服务区）、事故点与最近设施的路径怎么⾛（最近设施）等。
在上⼀章，就已经有了最简单的路径分析：单⼀的道路⽹，阻抗仅仅为公路⽹的长度。
在这⾥不讨论最短路径的内部算法，似乎有⼤佛说过，ESRI是⽤的Dijkstra算法的变种算法。
最短路径中有什么元素呢？换句话说，最短路径要什么东西才能分析？途径点、障碍。
最短路径输出了什么？当然就是最短路径的那条线啊！换成图的形式，就是这样⼦。
输⼊必选参数[途径点]，可选参数：充当障碍的[点线⾯]，基于连通策略和阻抗，就能计算出最短路径。
什么是障碍呢？例如，某条路正在封闭施⼯，那施⼯的那个地⽅就是障碍，这⾥是不能通⾏的，就代表最短路径是不会⾛过障碍的。
路径分析常⽤设置在这⾥打开⽹络分析图层的属性窗⼝找到分析设置选项卡，就会有如下图：输⼊元素输出元素途径点障碍最短路径经常会使⽤到的设置是：阻抗、限制、⽅向、交汇点的U形转弯、这⼏个。
阻抗很简单，分析的时候经过这条路的花费成本，可以这么简单的理解。
可以是时间、平均消耗体⼒、道路长度等。
限制限制主要有两种：转弯限制和单⾏线限制。
有的⼗字路⼝会有禁⽌转向左边或者右边，或者⼗字路⼝等红绿灯的时间⽐较长的情况，这个就是转弯限制。
转弯限制怎么来的呢？当⽹络数据集中加⼊了转弯要素类的时候，这个复选列表就可以选择了。
有关如何制作转弯要素类，请跳到第四章。
单⾏线，有的道路只能⼀个⽅向⾛，不能来回⾛，这也是很常见的。
⽅向这个是导航设置。
最短路径分析
空间分析实习报告基于ArcGIS实现最短路径分析学院：** 专业：** 学号：** 姓名：*** 指导老师：*** 实现最短路径分析基于ArcGIS实现最短路径分析实现最短路径分析 一、实习题目：基于ArcGIS实现最短路径分析）了解最短路径的几种算法二、实习目的：（1）了解最短路径的几种算法）实现最短路径的分析（2）实现最短路径的分析）使用一种方法实现最短路径分析三、实习内容：（1）使用一种方法实现最短路径分析实现最短路径（2）用ArcGIS实现最短路径（3）掌握最短路径的算法）掌握最短路径的算法四、实习过程四、实习过程1、数据：DEM数据、startPot点数据、endPot点数据和river 河流数据河流数据2、要求：（1）新建路径成本最小）新建路径成本最小）路径最短（2）路径最短3、1）运行ArcMap，加载数据，如下图所示：，加载数据，如下图所示：图1记载数据记载数据2）坡度成本数据计算）坡度成本数据计算（1）选择SpatialAnalystToolsàSuferàSlope生成坡度数据集，记为slope （2）SpatialAnalystToolsàReclassàReclassify对slope进行重分类，分类原则：利用等间距分为12级，坡度最小的为一级，记为reslope 3)起伏度成本数据计算起伏度成本数据计算（1）选择SpatialAnalystTools àNeighborhood àFocalStaticals 工具，工具，其中其中Height 和Width 都设为11，点击OK ，记为QFD （2）选择重分类工具，对QFD 进行重分类，地形越起伏，级数越高，结果记为reQFD 4）河流成本数据集计算）河流成本数据集计算选择重分类工具对河流数据进行重分类，按照河流等级如下进行分类：4级赋值10，依次为8,5,1，结果记为reriver 5）加权合并单因数成本数据，生成最终成本数据集）加权合并单因数成本数据，生成最终成本数据集选择SpatialAnalystTools àMapAlgebra àRasterCalculator 工具合并数据集，计算式如下：具合并数据集，计算式如下：Cost=reriver+reslope*0.6+reQFD*0.4 6）计算成本权重距离）计算成本权重距离选择SpatialAnalystTools àDistance àCostDistance 生成的结果如下图：果如下图：图2成本距离图成本距离图最短路径图图4最短路径图。
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。
基于GIS的最短路径分析
塞 ，利 用该 方 法设 置 边 阻强 前 ４ ２ ，有 点 阻强 的距 离 加 ２ ５ｍ 权 最 佳 路 径 ４ ７ ，有 点 阻 强 的 距 离 加权 最 佳 路 ４ ９ ２ ５ｍ ３ １
ｍ 。
以 上 这 个 例 子 能 够 简 单 说 明 网络 分 析 中 的 最 短 路径 问 题 在 实 际 中 的应 用 。 并 且 例 子 也 表 明 了在 网络 中要 素 状 态 的 变 化 对 最 佳 路 径 的影 响 。 随着 考 虑 到 的 实 际 因子 的增 加 ，一 定
ｇｉ ｎ；ｓ ｃ ｎｄ￣ ｔ ｅ ｓ ｒｅ ｔｐａｈ ｆｏｍ ｔｒｉ ｖｅ ｅｏ ｌ ｈ ｈｏ ｓ ｔ ｒ ｔ ｓａ ｔｎｇ ｐｏｉｔｔ ｅ ｉｎａ ｅ ｏ ｒ ｐ ｃ ｃ ｎ ｅ ｎ ｎ ｔ ｎ ｏ ａ ｄ ｓｇ ｔ ｄ ｇｅ ｇ ａ ｈｉ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｗｏｒ ｓｇｉ ｎ ｒ ｓ ｃｉ ｌ ｋ ｉ ｖｅ ｅ ｐｅ ｔｖｅｙ
两 节 点 间找 出 一条 阻碍 强 度 最 小 的 路径 。 据 阻 碍强 度 的不 同 根 定 义 ， 短 路径 可 以指 一 般 意 义 上 的 距离 最 短 ， 可 以 引 申到 最 也
Ｏｐ ｉｎ 对 话 框 ，确 认 Ｗ ｅｇ ｔ 和 Ｗ ｅｇ ｔ ｉ ｅ ｔ ｓ ｏ ｉｈ ｓ ｉｈ ｌ ｒ标 签 项 Ｆｔ 全 部 是 Ｎｏ ｅ ｎ ，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 。 ④ 在 Ｔ ａ ｋ Ｔ ｓ 文 本 框 中 选 择 Ｆ ｎ ａｈ。单 击 ｒｃ ａｋ ｉｄ ｐ ｔ
（ ｎ ｔｓ ， 由于 道 路 车 流 量 的不 同 ，经 过 的 时 间 也 不 同 ， ｍｉ ｕ ｅ ） 因此 ，路 径 会 发 生 很 大 的变 化 ，最 短 路 径 总 共 花 费 的 时 间为
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。
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。
基于GIS的空间叠加分析最短路径分析分解
4.最短路径分析
最短路径分析就是寻找在空间或者网络中各种距离 最小的路径服务区基源自GIS的 空间叠加分析/最短路径分析
讲课老师: 周恺
1. 图层和数值
2. 空间叠加
空间叠加，也称为空间叠置或叠合，
主要用于多重专题图层的综合分析，是GIS 的区域性和多层次性特点所决定的传统空间 分析手段。可分为矢量和栅格两种类型，而 矢量型又可以分为点与多边形叠加、线与多 边形叠加以及多边形与多边形的叠加。
3. 距离和时间的测算
距离的测算
距离的类型
1. 欧式距离(Euclidean Distance) 2. 大地距离(Geodetic distance) 3. 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 4. 路网距离(Network Distance)
欧式距离(Euclidean Distance)
如果研究区域的地理范围较小(如一个城市或者一 个县级单元),执教坐标体系下的两个节点(x1,y1) (x2,y2)之间的欧式距离可以表示为:
d12=[(x1-x2)2+(y1-y2)2]1/2
大地距离(Geodetic distance)
如果研究去范围较大(一个州,一个国 家),需要计算大地距离(Geodetic distance) ,大地距离是假设地球是圆形 的时候,两点之间的最大圆弧长度,经 纬度(a,b) (c,d) :
d12=r*acos[sinb*sind+cosb+cosd+cos(c -a)]
r为地球平均半径
曼哈顿距离(Manhattan Distance)
曼哈顿距离(Manhattan Distance)是度量正南北方格 网下的两点之间的距离(棋盘状).两点(x1,y1)(x2,y2) 之间的距离:
arcgis 最短路径 原理
arcgis 最短路径原理
ArcGIS的最短路径分析原理基于图论和网络分析的概念。
最短路径分析是指从一个地理网络的起始点到目标点寻找最短路径的过程。
最短路径分析的算法通常使用最短路径算法，其中最常用的是Dijkstra算法和A*算法。
这些算法通过计算网络中每个节点的距离和路径来确定最短路径。
最短路径分析的基本原理如下：
1. 将地理空间数据转化为网络数据，通过将响应地理要素（如街道、河流等）转化为线状要素，节点表示要素连接点。
2. 通过计算网络中各节点之间的距离和连接关系，构建网络拓扑。
3. 根据用户指定的起始点和目标点，在网络上进行搜索，并计算每个节点的最短路径距离。
4. 使用最短路径算法来计算最短路径。
Dijkstra算法根据节点之间的距离和路径成本来计算最短路径。
A*算法在Dijkstra算法的基础上加入了启发函数，以增加搜索的效率。
5. 根据计算结果，生成最短路径线状要素，以可视化显示出从起始点到目标点的最短路径。
根据用户的需求和约束条件，最短路径分析还可以考虑其他因素，如拥堵、交通规则、权重等。
这些因素可以通过网络分析工具中设置的属性或权重来体现。
总的来说，ArcGIS的最短路径分析通过构建地理网络和应用
最短路径算法，找到从起始点到目标点的最短路径，并将结果可视化表示出来。
基于GIS的最短路径分析
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３０・ ２
科 技 前 沿
Ｋｅ ｉ ｉ Ｊ Ｑ ａｎＹａｎ
Ｊｉ ａｎ Ｚｈｕ Ｙｕ Ｆａ Ｚｈａｎ
基于 ＧＩ Ｓ的最短路径分析
郑 国华 李振萍 梁生甫
青海省水文地质 工程地质环境地质调查院 青海省 水文地质 工程地质环境地质调查院 青海省 国土资源厅
【 摘
最短 路径 问题 是网络优 化的基本科 学 问题之 一 ，并 已成 为城市道 路 交通 、作 战指 挥 自动 化 、网络通 信 、城 市规 划等许 多 网络优 化 问
题 的 子 问题 。 在 现 实 中 ， 最 短 路 径 的 求 取 问 题 是 可 以 拓 展 为 许 多 方 面
钮 。显示 最短 路径 ，这条 路径 的 总成本 显示 在状 态 栏中 。
的最 高效 率问题最 短路径不 仅指一般 意义上的距 离最短 ，还 可 以是 时 间 最 短 、 费 用 最 少 、 线 路 利 用 率 最 高 等 标 准 。 最 短 路 径 问 题 ， 通 常
指 的 是 带 权 图 上 的最 短 路 径 问题 。从 网络 模 型 的角 度 看 ，最 短 路 径 分
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图３ 网 络 分 析 工 具 条 （ ） 在 网 络 分 析 工 具 条 上 ， 选 择 旗 标 工 具 镳一， 将 旗 标 放 在 ２ “ ”和 想 要 去 的 “ 业 中 心 ”点 上 。 家 商
青海 青海 青海
西宁 ８０ ０ １０８ 西宁 ８００ １０８ 西宁 ８００ １０２
基于ArcGis的带补给点计算最短路径优化模型研究与实现
基于ArcGis的带补给点计算最短路径优化模型研究与实现为了满足后勤未来信息的要求，为运输保障提供路径规划的决策支持，本文提出了一种带补给点计算的最短路径规划模型，运用Dijkstra算法求解，与ArcGIS平台相结合，实现了在地图上的路径规划和补给点信息显示。
表明了该模型和系统能较好地为运输路径规划提供良好信息支撑，能达到未来军事运输的动态需求。
标签：路径优化；实现；补给点；最短运输最短路径问题是经典的组合优化问题。
除了经典的Dijkstra算法、Bellman-ford算法外，还有很多求解算法。
文本提出了一种带油料补给的最短路径优化模型，运用经典Dijkstra算法求解，可在地图上实现形象展示，并标明相关补给点加油站信息，能较好满足运输保障的路径规划，为后勤运输保障提供良好信息支撑，是未来后勤精准保障的较大突破。
1.数学模型求解带补给的最短运输路径其实就是求地图上任意两点间的最短路径问题。
我们将地图定义为一个无向简单连通赋权图G= （v，E），V为图上的任意顶点，E为任意两个顶点间所连接构成的边也dij，j=l，2，……，n）。
将各顶点间的最短路径距离定义为并写成距离矩陣。
所以要求解考虑补给因素的最短路径，就是求解附带补给权值的，最短路径加权和问题。
以各顶点的载荷加权，求每一个顶点至其他各顶点的最短路径长度的加权和s（vi）。
a（Vi）为具体某两个顶点间的权值，为两顶点间的最短路径距离。
可见要求出最短路径，就是要求解最小加权和。
综上可知，求解最短路径数学模型的的目标函数Y应该设定为：在确定了目标函数以及相应补给权值的求解方法后，接下来就要考虑其实运输中的约束条件。
①在一次运输中，如果是由一个车队完成运输任务，或者由多个车队同时完成任务，是完全不一样的路径规划问题，在这里我们研究的相当于一次临时配送问题，因此要确保其是由一个车队完成运输任务，就要设立约束条件。
②每次路径规划时，路径中都是由一些顶点构成，要保证路径是连贯的，形成一个完整的路径，如果车队在运输中在某个顶点停留不前，这个路径就没有完整，故应该有一个约束条件，确保路径的连贯性。
ArcGIS中最短路径的实现
最短路径分析属于ArcGIS的网络分析畴。
而ArcGIS的网络分析分为两类，分别是基于几何网络和网络数据集的网络分析。
它们都可以实现最短路径功能。
下面先介绍基于几何网络的最短路径分析的实现。
以后会陆续介绍基于网络数据集的最短路径分析以及这两种方法的区别。
几何网络是一种特殊的特征要素类，由一系列不同类别的点要素和线要素（可以度量并能图形表达）组成的，可在Feature Dataset下面创建，可进行图形与属性的编辑。
包括流向分析和追踪分析两大功能。
主要接口是ITraceFlowSolver。
我们先在一幅地图上做出一个几何网络才能进行最短路径分析。
下面是主要的一些步骤（ArcMap帮助中琐碎的说明有三四十项，被我省略很多）：1、打开ArcCatalog，连接到包含地图的文件夹。
2、在空白处，右键新建一个“Personal GeoDatabase”。
3、在生成的Personal GeoDatabase上右键新建一个featu re dataset。
4、双击Personal GeoDatabase进去，找到刚才new出的f eature dataset，右键Import导入Feature Class(Single)，选择要建立几何网络的图层或者shape文件。
5、然后再右键新建一个Geometric Network，选择从已存在的图元中建立几何网络。
6、打开ArcMap，把刚才建立的“Personal GeoDatabase F ea ture Class”添加到地图中，这样几何网络就建立好了。
这样我们就建立好一个几何网络了。
我们现在要通过编程来实现最短路径，用到的接口主要有INetworkCollection，IGeom etricNetwork，IPointToEID，ITraceFlowSolverGEN（它实现了ITraceFlowSolver的接口），INetSchema，IEIDHelper等。
GIS软件工程实习报告(最短路径分析)
AE开发之基于几何网络的最短路径分析1、实习目的本次实习目的在于熟练掌握ArcGIS Engine开发工具并能够通过C#语言在VS 2010开发环境中完成查询几何网络的最短路径分析的功能。
2、实习时间2015年5月23日星期六3、实习容3.1实验环境操作系统：Windows 2007二次开发平台：VS 2010开发环境、ArcGIS Desktop10.0、AE开发组件3.2实验任务完成基于几何网络分析的最短路径查询功能，即实现通过在几何网络地图中指定起始点，能够查询经过起始点的最短路线，并能够通过缩放功能在地图窗口居中显示。
3.3实验步骤3.3.1新建项目选择\文件\新建项目，如图选择项目类型中Visual C#，再选择Windows Application，记为“FindShortPath”，点击确定。
3.3.2添加控件3.3.3控件绑定因为添加的控件只是单独存在，但是程序需要各控件间协同工作，因此要进行控件绑定。
3.3.4创建几何网络1.在ArcCataLog中新建个人地理数据库—“甘地的个人地理数据库”，然后新建要素数据集“road”，接着，鼠标右键选择要素数据集“road”，选择“导入要素类”，导入需要创建几何网络的要素类“主要公路”，输出要素类的名字改为“road”，如下图所示:2.鼠标右键选择要素数据集“road”，选择新建“几何网络”，则出现“新建几何网络”对话框，作如下图所示的一系列设置，最终得到几何网络“road_Net”。
至此，得到几何网络“road_Net”，如下图所示:3.3.5代码实现最短路径分析①设置ToolStrip1②添加代码private IActiveView m_ipActiveView;private IMap m_ipMap;//地图控件中地图private IGraphicsContainer pGC;//图形对象private bool clicked = false;int clickedcount = 0;private double m_dblPathCost = 0;private IGeometricNetwork m_ipGeometricNetwork;private IPointCollection m_ipPoints;//输入点集合private IPointToEID m_ipPointToEID;private IEnumNetEID m_ipEnumNetEID_Junctions;private IEnumNetEID m_ipEnumNetEID_Edges;private IPolyline m_ipPolyline;private IMapControl3 mapctrlMainMap = null;private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){//对象初始化mapctrlMainMap = (IMapControl3)this.axMapControl1.Object;m_ipActiveView = axMapControl1.ActiveView;m_ipMap = m_ipActiveView.FocusMap;clicked = false;pGC = m_ipMap as IGraphicsContainer;}private void Findpath_Click(object sender, EventArgs e){mapctrlMainMap.CurrentTool = null;//设置鼠标样式axMapControl1.MousePointer = esriControlsMousePointer.esriPointerCrosshair;if (yerCount == 0){MessageBox.Show("请先加载几何网络数据！");return;}m_ipActiveView = axMapControl1.ActiveView;m_ipMap = m_ipActiveView.FocusMap;clicked = false;pGC = m_ipMap as IGraphicsContainer;ILayer ipLayer = m_ipMap.get_Layer(0);IFeatureLayer ipFeatureLayer = ipLayer as IFeatureLayer;IFeatureDataset ipFDS = ipFeatureLayer.FeatureClass.FeatureDataset;OpenFeatureDatasetNetwork(ipFDS);clicked = true;clickedcount = 0;pGC.DeleteAllElements();}private void SolvePath_Click(object sender, EventArgs e){axMapControl1.MousePointer = esriControlsMousePointer.esriPointerDefault;if (SolvePathGan("Weight"))//先解析路径{IPolyline ipPolyResult = PathPolyLine();//最后返回最短路径clicked = false;if (ipPolyResult.IsEmpty){MessageBox.Show("没有路径可到!!");}else{IRgbColor color = new RgbColorClass();color.Red = 255;color.Blue = 64;color.Green = 128;LineElementClass element = new LineElementClass();ILineSymbol linesymbol = new SimpleLineSymbolClass();linesymbol.Color = color as IColor;linesymbol.Width = 3;element.Geometry = m_ipPolyline;element.Symbol = linesymbol;pGC.AddElement(element, 0);m_ipActiveView.PartialRefresh(esriViewDrawPhase.esriViewGraphics, null, null);axMapControl1.FlashShape(element.Geometry);MessageBox.Show("路径经过" + m_ipEnumNetEID_Edges.Count + "条线" + "\r\n" + "经过节点数为" + m_ipEnumNetEID_Junctions.Count + "\r\n" + "路线长度为" + m_ipPolyline.Length.ToString("#######.##") + "\r\n", "几何路径信息");}}}//路径缩放功能private void SuoFang_Click(object sender, EventArgs e){if (m_ipPolyline == null){MessageBox.Show("当前没有执行路径查询！！！请确认！");}else{this.axMapControl1.Extent = m_ipPolyline.Envelope;}}#region 自定义路径查询函数public void OpenFeatureDatasetNetwork(IFeatureDataset FeatureDataset){CloseWorkspace();if (!InitializeNetworkAndMap(FeatureDataset))Console.WriteLine("打开network出错");}//关闭工作空间private void CloseWorkspace(){m_ipGeometricNetwork = null;m_ipPoints = null;m_ipPointToEID = null;m_ipEnumNetEID_Junctions = null;m_ipEnumNetEID_Edges = null;m_ipPolyline = null;}//初始化几何网络和地图private bool InitializeNetworkAndMap(IFeatureDataset FeatureDataset){IFeatureClassContainer ipFeatureClassContainer;IFeatureClass ipFeatureClass;IGeoDataset ipGeoDataset;ILayer ipLayer;IFeatureLayer ipFeatureLayer;IEnvelope ipEnvelope, ipMaxEnvelope;double dblSearchTol;INetworkCollection ipNetworkCollection = FeatureDataset as INetworkCollection;int count = ipNetworkCollection.GeometricNetworkCount;//获取第一个几何网络工作空间m_ipGeometricNetwork = ipNetworkCollection.get_GeometricNetwork(0);INetwork ipNetwork = m_work;if (m_ipMap != null){ipFeatureClassContainer = m_ipGeometricNetwork as IFeatureClassContainer;count = ipFeatureClassContainer.ClassCount;for (int i = 0; i < count; i++){ipFeatureClass = ipFeatureClassContainer.get_Class(i);ipFeatureLayer = new FeatureLayerClass();ipFeatureLayer.FeatureClass = ipFeatureClass;for (int j = 0; j < m_yerCount; j++){if (m_ipMap.get_Layer(j).Name.ToUpper() == .ToUpper()){continue;}}}}count = m_yerCount;ipMaxEnvelope = new EnvelopeClass();for (int i = 0; i < count; i++){ipLayer = m_ipMap.get_Layer(i);ipFeatureLayer = ipLayer as IFeatureLayer;ipGeoDataset = ipFeatureLayer as IGeoDataset;ipEnvelope = ipGeoDataset.Extent;ipMaxEnvelope.Union(ipEnvelope);}m_ipPointToEID = new PointToEIDClass();m_ipPointToEID.SourceMap = m_ipMap;m_ipPointToEID.GeometricNetwork = m_ipGeometricNetwork;double dblWidth = ipMaxEnvelope.Width;double dblHeight = ipMaxEnvelope.Height;if (dblWidth > dblHeight)dblSearchTol = dblWidth / 100;elsedblSearchTol = dblHeight / 100;m_ipPointToEID.SnapTolerance = dblSearchTol;return true;}//返回路径的几何体public IPolyline PathPolyLine(){IEIDInfo ipEIDInfo;IGeometry ipGeometry;if (m_ipPolyline != null) return m_ipPolyline;m_ipPolyline = new PolylineClass();IGeometryCollection ipNewGeometryColl = m_ipPolyline as IGeometryCollection;//引用传递ISpatialReference ipSpatialReference = m_ipMap.SpatialReference;IEIDHelper ipEIDHelper = new EIDHelper();ipEIDHelper.GeometricNetwork = m_ipGeometricNetwork;ipEIDHelper.OutputSpatialReference = ipSpatialReference;ipEIDHelper.ReturnGeometries = true;IEnumEIDInfo ipEnumEIDInfo = ipEIDHelper.CreateEnumEIDInfo(m_ipEnumNetEID_Edges);int count = ipEnumEIDInfo.Count;ipEnumEIDInfo.Reset();for (int i = 0; i < count; i++){string[] info;info = new string[count];ipEIDInfo = ipEnumEIDInfo.Next();ipGeometry = ipEIDInfo.Geometry;ipNewGeometryColl.AddGeometryCollection(ipGeometry as IGeometryCollection);info[i] = m_ipPolyline.Length.ToString();}return m_ipPolyline;}public bool SolvePathGan(string WeightName){try{int intJunctionUserClassID;int intJunctionUserID;int intJunctionUserSubID;int intJunctionID;IPoint ipFoundJunctionPoint;ITraceFlowSolverGEN ipTraceFlowSolver = new TraceFlowSolver() as ITraceFlowSolverGEN;INetSolver ipNetSolver = ipTraceFlowSolver as INetSolver;if (m_ipGeometricNetwork == null){return false;}INetwork ipNetwork = m_work;ipNetSolver.SourceNetwork = ipNetwork;INetElements ipNetElements = ipNetwork as INetElements;if (m_ipPoints == null){ MessageBox.Show("请选择点!!"); return false; }int intCount = m_ipPoints.PointCount;//这里的points 有值吗？////定义一个边线旗数组//*********最近点***************//////////IJunctionFlag[] pJunctionFlagList = new JunctionFlag[intCount];for (int i = 0; i < intCount; i++){INetFlag ipNetFlag = new JunctionFlag() as INetFlag;IPoint ipJunctionPoint = m_ipPoints.get_Point(i);//查找输入点的最近的网络点m_ipPointToEID.GetNearestJunction(ipJunctionPoint, out intJunctionID, out ipFoundJunctionPoint);ipNetElements.QueryIDs(intJunctionID, esriElementType.esriETJunction, out intJunctionUserClassID, out intJunctionUserID, out intJunctionUserSubID);erClassID = intJunctionUserClassID;erID = intJunctionUserID;erSubID = intJunctionUserSubID;IJunctionFlag pTemp = (IJunctionFlag)(ipNetFlag as IJunctionFlag);pJunctionFlagList[i] = pTemp;}ipTraceFlowSolver.PutJunctionOrigins(ref pJunctionFlagList);INetSchema ipNetSchema = ipNetwork as INetSchema;INetWeight ipNetWeight = ipNetSchema.get_WeightByName(WeightName);INetSolverWeights ipNetSolverWeights = ipTraceFlowSolver as INetSolverWeights;ipNetSolverWeights.FromToEdgeWeight = ipNetWeight;//开始边线的权重ipNetSolverWeights.ToFromEdgeWeight = ipNetWeight;//终止边线的权重object[] vaRes = new object[intCount - 1];//通过findpath得到边线和交汇点的集合ipTraceFlowSolver.FindPath(esriFlowMethod.esriFMConnected,esriShortestPathObjFn.esriSPObjFnMinSum,outm_ipEnumNetEID_Junctions, out m_ipEnumNetEID_Edges, intCount - 1, ref vaRes);m_dblPathCost = 0;for (int i = 0; i < vaRes.Length; i++){double m_Va = (double)vaRes[i];m_dblPathCost = m_dblPathCost + m_Va;}m_ipPolyline = null;return true;}catch (Exception ex){Console.WriteLine(ex.Message); return false;}#endregion}private void axMapControl1_OnMouseDown(object sender, IMapControlEvents2_OnMouseDownEvent e){if (clicked != true)return;IPoint ipNew;if (m_ipPoints == null){m_ipPoints = new Multipoint();}ipNew = m_ipActiveView.ScreenDisplay.DisplayTransformation.ToMapPoint(e.x, e.y);object o = Type.Missing;m_ipPoints.AddPoint(ipNew, ref o, ref o);IElement element;ITextElement textelement = new TextElementClass();element = textelement as IElement;clickedcount++;textelement.Text = clickedcount.ToString();element.Geometry = m_ipActiveView.ScreenDisplay.DisplayTransformation.ToMapPoint(e.x, e.y);pGC.AddElement(element, 0);m_ipActiveView.PartialRefresh(esriViewDrawPhase.esriViewGraphics, null, null);}3.4实验结果在得到的窗口中加载“甘地的个人地理数据库”（在压缩包中有）中的几何网络“road_Net”，将几何网络地图加载到地图显示窗口中，如下图所示：点击图标添加起始点，效果如下图：然后点击图标，计算最短路径，效果如下图：最后点击图标得到最短路径的缩放，效果如下图：这样就完成了最短路径的查询分析和显示的功能。
基于ArcGISServer网络分析之最短路径的实现（Java语言）
基于ArcGISServer网络分析之最短路径的实现（Java语言）
基于ArcGIS Server网络分析之最短路径的实现(Java语言)
着重于网络地图与行业结合的思想,详述了开发过程的思路和所用技术.对网络地图与行业结合的入门有重要意义.尤其对于智能交通、120急救平台等有很好参考价值.应用结果表明,本开发过程对于应急管理是个辅助平台,对决策起着重要的参考价值,为类似的工作可以提供借鉴.
作者：马春萍 MA Chun-ping 作者单位：河南省遥感测绘院,河南,郑州,450003 刊名：测绘与空间地理信息英文刊名：GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY 年，卷(期)：2009 32(4) 分类号：P208 关键词：ArcGIS Server WebGIS Java GIS 网络地图地理信息系统最短路径网络分析。
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关于Allocate的两个例子
Supply-To-Demand的例子：负荷设计、 时间与距离损耗估算
电能从电站产生，并通过电网传送到客户 那里去。在这里，电站就是网络模型中的 “Center”,因为它可以提供电力供应。电能的 客户沿电网的线路(网络模型中的Link)分布， 他们产生了“Demand”。在这种情况下，资源 是通过网络由供方传输到需方来实现资源分配。 可用来分析输电系统是否超载；停电的社会、 经济影响估计等。
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路径分析
在网络分析过程中，路径系统起着相 当重要的作用。事实上很多网络分析 的结果都是以路径系统的形式体现出 来的。 内容：路径分析是用于模拟两个或两 个以上地点之间资源流动的路径寻找 过程。当选择了起点、终点和路径必 须通过的若干中间点后，就可以通过 路径分析功能按照指定的条件寻找最 优路径
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路径选择(PathFinding)
两种方式(Path和Tour)。ArcInfo有两个路径选 择分析命令：Path和Tour。 共同点：都是在网络中寻找遍历所有站点最经 济的路径。 区别：在遍历网络的所有站点过程中，处理站 点的顺序有所不同。
PATH：必须按照指定的顺序访问网站中的所有站 点。 例如，救护车必须从急救中心(STOP 1)出发，然后 前往事故地点(STOP 2)，然后负责将伤员送往最近 的医院(STOP 3),最后返回急救中心(STOP 4).
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天桥和地下通道
在网络中有两种方法来表示天桥和地下通道。 1.边线与交汇点的连通策略：天桥和其下的 道路在它们的交叉处都表示无节点的连续路 径 2.高程方法：是把天桥和地下通道视为平面 要素，如果代表天桥的两条弧段相交于一个 节点（高程为0），那么代表天桥下面的街 道的两条弧段就相交于另一节点（高程为1）
连通策略 用来定义一个连通组内的网络元素相互之间的 连通方式。 31
连通组（Connectivity Groups）
默认情况下参与网络要素处于同一个连通组 也可以 在一个网络数据集中定义多个组，用 来进行高级网络 建模，多连通组构建多模式 网络的基础
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连通策略－Connectivity Policies
线要素(边线)
端点连通（Endpoints）
任意节点（Any vertexes）
点要素(交汇点)
依据边线规则（ Honor） 交点处连通（Override） 高程字段（Elevation Field）
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边线连通性 每个子类要素只能只能参与到一个连 通组中 连通策略在同一个连通组中定义 默认情况下，不同连通组中的线要素 不连通 可以使用点要素定义不同连通组中的 线要素的连通性
依边线连通（Honor）：由边线决定是否连通
交点处连通（Override）
在边线上增加一个交点 点要连通到边线形成一个交汇点
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连通性策略
线要素（边线） 端点连通 任意节点连通 边线只能在端点处与其它边线或交汇点连 通。 一条边线可以与其它边线或交汇点的任意节点处连通。
点要素(交汇点)
逻辑网络：
由一系列属性表组成，用来模拟网络的连通 性，定义网络元素的关系。
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构造网络数据集的数据
边线数据：线数据。参与网络数据集 的边线被定义为双向的。 交汇点数据：点数据。交汇点可以连 接任意多条边线。 转弯数据：转弯数据。该类型数据专 门用于网络数据集，可由线数据或 描述边界转向关系的turn表生成。
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边线连通策略
端点连通（Endpoints）
两个线要素在交点处并没有打断，所以不连通
任意节点连通（Any vertexes）
在两条相交线段交点处添加交汇点 （junction） ；可以连通
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交汇点连通性
可以参与到多个连通组中 可以将同一或不同连通组中的线要素连
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交汇点连通性策略
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定位配置分析(选址和分区)
定位配置分析的实质是线性规划问题。主要的算法 包括： p-中心问题：在m个候选点中，选择p个供应点，为n 个需求点服务，并使得从服务中心到需求点之间的 距离（或时间、费用）最小。 中心服务范围的确定：中心服务范围是指一个服务 设施在给定的时间或距离内，能够到达的区域。 中心资源的分配范围：资源分配就是将空间网络的 边或者结点，按照中心的供应量及网络边和结点的 需求量，分配给一个中心的过程，用来模拟空间网 络上资源的供需关系(Allocation） 。
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网络分析需要解决的问题
路径分析：
点对点最优路径 多目标点访问，如物流配送
障碍分析
服务区域判定：
服务范围生成
查找最邻近设施 导航：
导航图生成
交通，医疗， 公共安全，教育， 公共事业，地方 政府，商业等等
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网络数据集基本概念
名词：道路网络是线要素图层，具有拓扑属性和 用于对象流(如交通)的适当属性。
网络分析
1、网络分析概述 2、网络分析实现
1
1.网络分析(NetWork)
网络是用于实现资源运输和信息交流 的一系列相互联接的线性特征组合。
1.1 什么是网络分析?
在GIS中，网络分析是指依据网络拓扑 关系（结点与弧段拓扑、弧段的连通性）， 通过考察网络元素的空间及属性数据，以 数学理论模型为基础，对网络的性能特征 进行多方面研究的一种分析计算。
定向网络
流向由源（source）至汇
（sink） 网络中流动的资源自身不能 决定流向 (如：水流、电流)
非定向网络
流向不完全由系统控制
网络中流动的资源可以决定流
向 (如：交通系统)
5
网络数据模型
பைடு நூலகம்
网络模型是对现实世界网络的抽象。在 模型中，网络由链(Link)、结点(Node)、 站点(Stop)、中心(Center)和转向点 (Turn)组成。 建立一个好的网络模型的关键是清楚 地认识现实网络的各种特性与以网络模 型的要素(Link, Node, Stop, Center, Turn)表示的特性之间的关系。
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路径选择(PathFinding)
应用：在远距离送货、物资派发、急救服务和邮递
等服务中，经常需要在一次行程中同时访问多个站 点(收货方、邮件主人、物资储备站等)，如何寻找 到一个最短和最经济的路径，保证访问到所有站点， 同时最快最省地完成一次行程，这是很多机构经常 遇到的问题。 这类分析中，道路网络的不同弧段(网络模型中的 Link)有不同的影响物流通过的因素， 路径选择分 析必须充分考虑到这些因素，在保证遍历需要访问 的站点的同时，为用户寻找出一条最佳(距离、时 间或费用等)的运行路径。
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网络数据集
ArcGIS网络分析所使用的网络存储在网 络数据集中 它由一系列元素参与网络的要素构成 是一种高级的连通性模型 可以模拟复杂的场景，如多模的交通网 络 也可以对复杂的网络属性进行处理，例 如各种限制，网络等级等。
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网络数据集由两部分组成： 物理网络：
用于构建网络并生成网络元素：边线 （edges）、交汇点（junctions）和转弯 （turns）。
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网络分析实现 理论：（教材p313） 软件： ArcMap SuperMAP
21
网络分析实现
软件：ArcMAP
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ArcGIS支持的网络类型
几何网络（Geometric networks）
用于定向网络分析 （如： 水流、电流等） 线 & 点 －> Geometric network ArcMap中使用 Utility Network Analyst 工具条
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(1)网络数据集的连通性---（Connectivity）
连通性可在参与网络的要素类中定义
也可以在要素类子类（subtype）中定义
可以使用高程字段判断连通性
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连通组和连通策略 连通组
对点或线要素的逻辑分组，用来定义哪些网络 元素是连通的。 默认情况下，参与要素存在于一个连通组中。
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地址编码与匹配(GeoCoding) 地址编码与匹配(GeoCoding)
利用人们习惯的地址(街道门牌号)信息 确定它在地图上的确切位置的技术. 地址编码与匹配就是在含地址的表格 数据与相关图层之间建立联系，并为表格数 据创建一个相应的点要素层。当对表格数据 进行编码后，就可以对表格数据进行空间定 位查询和分析
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路径选择(PathFinding)
TOUR：进行路径选择分析时，在保证在一 次行程中访问所有站点的前提下，访问站 点的次序是由TOUR自己决定的。因此TOUR 分析的结果既包括所选择的路径，也包括 它所确定的最优的访问次序。例如：卡车 司机要在一天时间内向若干个站点送货， 只要保证在当天内将货物送到每一个站点 就可以了，先送哪个站点，后送哪个站点， 完全由司机本人决定。TOUR就负责完成确 定访问次序，并寻找最经济路径的任务。
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关于Allocate的两个例子
Demand-To-Supply的例子：学校选址
学校与学生的关系也构成一种在网络中供 需分配关系。学校是资源提供方，它负责提供 名额供适龄儿童入学。适龄儿童是资源的需求 方，他们要求入学。作为需求方的适龄儿童沿 街道网络分布，他们产生了对作为供给方的学 校的资源--学生名额的需求。这种情况下， “资源”的流向是由适龄儿童前往学校
2
由一系列相互连通的点和线组成，用来描 述地理要素（资源）的流动情况。
3
1. 网络分析(NetWork)
1.2 网络分析主要内容
网络数据模型 网络分析功能
网络跟踪(Trace) 路径分析(PathFinding) 资源分配(Allocation) 其他网络分析