实验报告：基于最短路径分析与应用
最短路径的实验报告
最短路径的实验报告最短路径的实验报告引言：最短路径问题是图论中一个经典的问题，涉及到在一个带有权重的图中找到两个顶点之间的最短路径。
本实验旨在通过实际操作和算法分析，深入探讨最短路径算法的性能和应用。
实验设计：本次实验使用了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法来解决最短路径问题。
首先，我们使用Python编程语言实现了这两个算法，并对它们进行了性能测试。
然后，我们选择了几个不同规模的图进行实验，以比较这两种算法的时间复杂度和空间复杂度。
最后，我们还在实际应用中使用了最短路径算法，以验证其实用性。
实验过程：1. 实现Dijkstra算法Dijkstra算法是一种贪心算法，用于求解单源最短路径问题。
我们首先实现了该算法，并对其进行了性能测试。
在测试中，我们使用了一个包含1000个顶点和5000条边的图，记录了算法的运行时间。
结果显示，Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2)，其中V表示图中的顶点数。
2. 实现Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种动态规划算法，用于求解所有顶点对之间的最短路径。
我们在Python中实现了该算法，并对其进行了性能测试。
在测试中，我们使用了一个包含100个顶点和5000条边的图，记录了算法的运行时间。
结果显示，Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(V^3)，其中V表示图中的顶点数。
3. 比较两种算法通过对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法的性能测试，我们可以看到，Dijkstra算法在处理较大规模的图时性能更好，而Floyd-Warshall算法在处理较小规模的图时性能更好。
因此，在实际应用中，我们可以根据图的规模选择合适的算法。
4. 应用实例为了验证最短路径算法的实际应用性，我们选择了一个城市交通网络图进行实验。
我们使用了Dijkstra算法来计算两个城市之间的最短路径，并将结果与实际的驾车时间进行比较。
最短路径规划实验报告
1.实验题目：单源最短路径的dijkstra解法两点间最短路径的动态规划解法Dijkstra算法是典型的单源最短路径算法，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算法是很有代表性的最短路径算法，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。
注意该算法要求图中不存在负权边。
问题描述：在无向图G=(V,E) 中，假设每条边E[i] 的长度为w[i]，找到由顶点V0 到其余各点的最短路径。
（单源最短路径）2.算法描述:1)算法思想：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。
在加入的过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v 到U中任何顶点的最短路径长度。
此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。
2)算法步骤：a.初始时，S只包含源点，即S＝{v}，v的距离为0。
U包含除v外的其他顶点，即:U={其余顶点}，若v与U中顶点u有边，则<u,v>正常有权值，若u不是v的出边邻接点，则<u,v>权值为∞。
b.从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k，加入S中（该选定的距离就是v到k的最短路径长度）。
c.以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u的距离（经过顶点k）比原来距离（不经过顶点k）短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。
d.重复步骤b和c直到所有顶点都包含在S中。
算法课设实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着计算机技术的飞速发展，算法在计算机科学中扮演着至关重要的角色。
为了加深对算法设计与分析的理解，提高实际应用能力，本实验课程设计旨在通过实际操作，让学生掌握算法设计与分析的基本方法，学会运用所学知识解决实际问题。
二、实验内容与步骤本次实验共分为三个部分，分别为排序算法、贪心算法和动态规划算法的设计与实现。
1. 排序算法（1）实验目的：熟悉常见的排序算法，理解其原理，比较其优缺点，并实现至少三种排序算法。
（2）实验内容：- 实现冒泡排序、快速排序和归并排序三种算法。
- 对每种算法进行时间复杂度和空间复杂度的分析。
- 编写测试程序，对算法进行性能测试，比较不同算法的优劣。
（3）实验步骤：- 分析冒泡排序、快速排序和归并排序的原理。
- 编写三种排序算法的代码。
- 分析代码的时间复杂度和空间复杂度。
- 编写测试程序，生成随机测试数据，测试三种算法的性能。
- 比较三种算法的运行时间和内存占用。
2. 贪心算法（1）实验目的：理解贪心算法的基本思想，掌握贪心算法的解题步骤，并实现一个贪心算法问题。
（2）实验内容：- 实现一个贪心算法问题，如活动选择问题。
- 分析贪心算法的正确性，并证明其最优性。
（3）实验步骤：- 分析活动选择问题的贪心策略。
- 编写贪心算法的代码。
- 分析贪心算法的正确性，并证明其最优性。
- 编写测试程序，验证贪心算法的正确性。
3. 动态规划算法（1）实验目的：理解动态规划算法的基本思想，掌握动态规划算法的解题步骤，并实现一个动态规划算法问题。
（2）实验内容：- 实现一个动态规划算法问题，如背包问题。
- 分析动态规划算法的正确性，并证明其最优性。
（3）实验步骤：- 分析背包问题的动态规划策略。
- 编写动态规划算法的代码。
- 分析动态规划算法的正确性，并证明其最优性。
- 编写测试程序，验证动态规划算法的正确性。
三、实验结果与分析1. 排序算法实验结果：- 冒泡排序：时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)。
实验三最短路径的算法（离散数学实验报告）
实验三最短路径的算法（离散数学实验报告）实验3：最短路径算法⼀、实验⽬的通过本实验的学习，理解Floyd（弗洛伊得）最短路径算法的思想⼆、实验内容⽤C语⾔编程实现求赋权图中任意两点间最短路径的Floyd算法，并能对给定的两结点⾃动求出最短路径三、实验原理、⽅法和⼿段1、Floyd算法的原理定义：Dk[i,j] 表⽰赋权图中从结点vi出发仅通过v0，v1，┉，vk-1中的某些结点到达vj的最短路径的长度，若从vi到vj没有仅通过v0，v1，┉，vk-1 的路径，则D[i,j]=∝即D-1[i,j] 表⽰赋权图中从结点vi到vj的边的长度，若没有从结点vi到vj的边，则D[i,j]=∝D0[i,j] 表⽰赋权图中从结点vi到vj的”最短”路径的长度, 这条路上除了可能有v0外没有其它结点D1[i,j] 表⽰赋权图中从结点vi到vj的”最短”路径的长度, 这条路上除了可能有v0，v1外没有其它结点┉┉┉根据此定义，D k[i,j]=min{ D k-1[i,j] , D k-1[i,k-1]+D k-1[k-1,j] }定义：path[i,j]表⽰从结点vi到vj的“最短”路径上vi的后继结点四、实验要求要求输出每对结点之间的最短路径长度以及其最短路径五、实验步骤（⼀）算法描述Step 1 初始化有向图的成本邻矩阵D、路径矩阵path若从结点vi到vj有边，则D[i,j]= vi到vj的边的长度，path[i,j]= i；否则D[i,j]=∝，path[i,j]=-1Step 2 刷新D、path 对k=1,2,┉n 重复Step 3和Step 4Step 3 刷新⾏对i=1,2,┉n 重复Step 4Step 4 刷新Mij 对j=1,2,┉n若D k-1[i,k]+D k-1[k,j][结束循环][结束Step 3循环][结束Step 2循环]Step 5 退出（⼆）程序框图参考主程序框图其中，打印最短路径中间结点调⽤递归函数dist()，其框图如下，其中fist,end是当前有向边的起点和终点dist(int first, int end)七、测试⽤例：1、输⼊成本邻接矩阵：D ：06380532290141003210∝∝∝∝V V V V V V V V （其中∝可⽤某个⾜够⼤的数据值代替，⽐如100）可得最短路径矩阵：P ：131132122211111010103210--------V V V V V V V V以及各顶点之间的最短路径和最短路径长度：从V0到V1的最短路径长度为：1 ；最短路径为：V0→V1 从V0到V2的最短路径长度为：9 ；最短路径为：V0→V1→V3→V2 从V0到V3的最短路径长度为：3 ；最短路径为：V0→V1→V3 从V1到V0的最短路径长度为：11；最短路径为：V1→V3→V2→V0从V1到V2的最短路径长度为：8 ；最短路径为：V1→V3→V2 从V1到V3的最短路径长度为：2 ；最短路径为：V1→V3 从V2到V0的最短路径长度为：3 ；最短路径为：V2→V0 从V2到V1的最短路径长度为：4 ；最短路径为：V2→V0→V1 从V2到V3的最短路径长度为：6 ；最短路径为：V2→V0→V1→V3 从V3到V0的最短路径长度为：9 ；最短路径为：V3→V2→V0 从V3到V1的最短路径长度为：10；最短路径为：V3→V2→V0→V1 从V3到V2的最短路径长度为：6 ；最短路径为：V3→V2 参考程序： #include #define INFINITY 100 #define Max 10int a[Max][Max],P[Max][Max]; main() {void Print_Flod(int d);int i,j,k,D=4;printf("请输⼊成本邻接矩阵：\n");for(i=0;ifor(j=0;j{scanf("%d",&a[i][j]);}for(i=0;ifor(j=0;j{if(a[i][j]>0&& a[i][j]elseP[i][j]=-1;}for(k=0;kfor(i=0;ifor(j=0;jif (a[i][k]+a[k][j]{a[i][j]=a[i][k]+a[k][j];P[i][j]=k;}Print_Flod(D);}void Print_Flod(int d){void dist(int first,int end);int i,j;for(i=0;ifor(j=0;jif(i!=j){ printf("from V%d to V%d: ",i,j); dist(i,j);printf("V%d",j);printf(" (The length is: %d)\n",a[i][j]); }}void dist(int first,int end){ int x;x=P[first][end];if(x!=first){ dist(first,x); dist(x,end); }else printf("V%d->",x);}输出结果：。
最短路径实验报告
最短路径实验报告最短路径实验报告引言：最短路径算法是计算机科学中的一个经典问题，它在许多领域中都有广泛的应用，如交通规划、电路设计、网络通信等。
本实验旨在通过实践探索最短路径算法的实际应用，并对其性能进行评估。
一、问题描述：我们将研究一个城市的交通网络，其中包含多个节点和连接这些节点的道路。
每条道路都有一个权重，表示通过该道路所需的时间或距离。
我们的目标是找到两个节点之间的最短路径，即使得路径上各个道路权重之和最小的路径。
二、算法选择：为了解决这个问题，我们选择了Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法作为比较对象。
Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，它通过不断选择当前最短路径的节点来逐步扩展最短路径树。
Floyd-Warshall算法则是一种多源最短路径算法，它通过动态规划的方式计算任意两个节点之间的最短路径。
三、实验设计：我们首先构建了一个包含10个节点和15条道路的交通网络，每条道路的权重随机生成。
然后，我们分别使用Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法计算两个节点之间的最短路径，并记录计算时间。
四、实验结果：经过实验，我们发现Dijkstra算法在计算单源最短路径时表现出色，但是在计算多源最短路径时效率较低。
而Floyd-Warshall算法在计算多源最短路径时表现出色，但是对于大型网络的单源最短路径计算则需要较长的时间。
五、性能评估：为了评估算法的性能，我们对不同规模的交通网络进行了测试，并记录了算法的计算时间。
实验结果显示，随着交通网络规模的增大，Dijkstra算法的计算时间呈指数级增长，而Floyd-Warshall算法的计算时间则呈多项式级增长。
因此，在处理大型网络时，Floyd-Warshall算法具有一定的优势。
六、实际应用：最短路径算法在实际应用中有着广泛的用途。
例如，在交通规划中，最短路径算法可以帮助我们找到最优的行车路线，减少交通拥堵。
数学建模实验报告 第十一章 最短路问题
一、实验内容与要求掌握Dijkstra算法和Floyd算法，并运用这两种算法求一些最短路径的问题。
二、实验软件三、实验内容1、在一个城市交通系统中取出一段如图所示，其入口为顶点v1，出口为顶点v8，每条弧段旁的数字表示通过该路段所需时间，每次转弯需要附加时间为3，求v1到 v8的最短时间路径。
3V4 2 V74 V8程序：function y=bijiaodaxiao(f1,f2,f3,f4)v12=1;v23=3;v24=2;v35=1;v47=2;v57=2;v56=6;v68=3;v78=4;turn= 3;f1=v12+v23+v35+v56+turn+v68;f2=v12+v23+v35+turn+v57+turn+v78;f3=v12+turn+v24+turn+v47+v78;f4=v12+turn+v24+v47+turn+v57+turn+v56+turn+v68; min=f1;if f2<minmin=f2;endif f3<minmin=f3;endif f4<minmin=f4;endminf1f2f3f4实验结果：v1到v8的最短时间路径为15，路径为1-2-4-7-8.2、求如图所示中每一结点到其他结点的最短路。
64V25 V410 V76 V8中的程序：function[D,R]=floyd(a)n=size(a,1);D=afor i=1:nfor j=1:nR(i,j)=j;endendRfor k=1:nfor i=1:nfor j=1:nif D(i,k)+D(k,j)<D(i,j)D(i,j)=D(i,k)+D(k,j);R(i,j)=R(i,k);endendendkDRend程序：>> a=[0 3 10 inf inf inf inf inf;3 0 inf 5 inf inf inf inf;10 inf 0 6 inf inf inf inf;inf 5 6 0 4 inf 10 inf ;inf inf inf 4 0 9 5 inf ;inf inf inf inf 9 0 3 4;inf inf inf 10 5 3 0 6;inf inf inf inf inf 4 6 0;];[D,R]=floyd(a)实验结果：D =0 3 10 Inf Inf Inf Inf Inf 3 0 Inf 5 Inf Inf Inf Inf 10 Inf 0 6 Inf Inf Inf Inf Inf 5 6 0 4 Inf 10 Inf Inf Inf Inf 4 0 9 5 Inf Inf Inf Inf Inf 9 0 3 4 Inf Inf Inf 10 5 3 0 6 Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8k =1D =0 3 10 Inf Inf Inf Inf Inf 3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf 10 13 0 6 Inf Inf Inf Inf Inf 5 6 0 4 Inf 10 Inf Inf Inf Inf 4 0 9 5 Inf Inf Inf Inf Inf 9 0 3 4 Inf Inf Inf 10 5 3 0 6 Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 1 4 5 6 7 8 1 1 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8k =2D =0 3 10 8 Inf Inf Inf Inf 3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf 10 13 0 6 Inf Inf Inf Inf 8 5 6 0 4 Inf 10 InfInf Inf Inf 4 0 9 5 Inf Inf Inf Inf Inf 9 0 3 4 Inf Inf Inf 10 5 3 0 6 Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 5 6 7 8 1 2 1 4 5 6 7 81 1 3 4 5 6 7 82 2345678 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8k =3D =0 3 10 8 Inf Inf Inf Inf 3 0 13 5 Inf Inf Inf Inf 10 13 0 6 Inf Inf Inf Inf 8 5 6 0 4 Inf 10 Inf Inf Inf Inf 4 0 9 5 Inf Inf Inf Inf Inf 9 0 3 4 Inf Inf Inf 10 5 3 0 6 Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 5 6 7 8 1 2 1 4 5 6 7 81 1 3 4 5 6 7 82 2345678 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 81 2 3 4 5 6 7 8k =4D =0 3 10 8 12 Inf 18 Inf 3 0 11 5 9 Inf 15 Inf 10 11 0 6 10 Inf 16 Inf 8 5 6 0 4 Inf 10 Inf 12 9 10 4 0 9 5 Inf Inf Inf Inf Inf 9 0 3 4 18 15 16 10 5 3 0 6 Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 2 6 2 8 1 2 4 4 4 6 4 81 4 3 4 4 6 4 82 2345678 4 4 4 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 4 4 4 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8k =5D =0 3 10 8 12 21 17 Inf 3 0 11 5 9 18 14 Inf 10 11 0 6 10 19 15 Inf 8 5 6 0 4 13 9 Inf 12 9 10 4 0 9 5 Inf21 18 19 13 9 0 3 4 17 14 15 9 5 3 0 6 Inf Inf Inf Inf Inf 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 8 1 2 4 4 4 4 4 81 4 3 4 4 4 4 82 2345 5 5 84 4 4 4567 85 5 5 5 5678 5 5 5 5 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8k =6D =0 3 10 8 12 21 17 25 3 0 11 5 9 18 14 22 10 11 0 6 10 19 15 23 8 5 6 0 4 13 9 17 12 9 10 4 0 9 5 13 21 18 19 13 9 0 3 4 17 14 15 9 5 3 0 6 25 22 23 17 13 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 2 1 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 54 4 4 4567 65 5 5 5 567 85 5 5 5 567 86 6 6 6 6 67 8k =7D =0 3 10 8 12 20 17 23 3 0 11 5 9 17 14 20 10 11 0 6 10 18 15 21 8 5 6 0 4 12 9 15 12 9 10 4 0 8 5 11 20 17 18 12 8 0 3 4 17 14 15 9 5 3 0 6 23 20 21 15 11 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 21 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 5 4 4 4 4 5 7 7 7 7 7 7 7 7678 5 5 5 5 5 6 7 8 7 7 7 7 7 6 7 8k =8D =0 3 10 8 12 20 17 23 3 0 11 5 9 17 14 20 10 11 0 6 10 18 15 21 8 5 6 0 4 12 9 15 12 9 10 4 0 8 5 11 20 17 18 12 8 0 3 423 20 21 15 11 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 2 1 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 5 4 4 4 4 5 7 7 7 7 7 7 7 7678 5 5 5 5 5 6 7 8 7 7 7 7 7 6 7 8D =0 3 10 8 12 20 17 23 3 0 11 5 9 17 14 20 10 11 0 6 10 18 15 21 8 5 6 0 4 12 9 1520 17 18 12 8 0 3 4 17 14 15 9 5 3 0 6 23 20 21 15 11 4 6 0R =1 2 3 2 2 2 2 2 1 2 4 4 4 4 4 41 4 3 4 4 4 4 42 2345 5 5 5 4 4 4 4 5 7 7 7 7 7 7 7 7678 5 5 5 5 5 6 7 8 7 7 7 7 7 6 7 8四、实验体会。
matlab最短路径实验报告
最短路径实验报告1. 背景最短路径问题是图论中的一个经典问题，它在很多实际应用中都具有重要的意义。
解决最短路径问题可以帮助我们找到两个节点之间最短的路径，这在交通规划、网络通信等领域都有广泛应用。
在本次实验中，我们将使用Matlab编程语言来解决最短路径问题。
Matlab是一种高级技术计算语言和环境，它提供了丰富的工具箱和函数库，可以方便地进行数值计算、数据可视化等操作。
通过使用Matlab，我们可以快速有效地解决最短路径问题，并得到结果。
2. 分析本次实验的目标是使用Matlab解决最短路径问题。
为了达到这个目标，我们需要进行以下步骤：2.1 数据准备首先，我们需要准备一些数据来表示图的结构。
这些数据包括节点和边的信息。
节点可以用数字或字符串来表示，边可以用两个节点之间的关系来表示。
2.2 图的表示在Matlab中，我们可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构。
邻接矩阵是一个二维数组，其中元素表示两个节点之间是否存在边。
邻接表是一个列表，其中每个节点都有一个相邻节点列表。
2.3 最短路径算法解决最短路径问题的常用算法有迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
迪杰斯特拉算法是一种贪心算法，通过不断选择当前最短路径的节点来求解最短路径。
弗洛伊德算法是一种动态规划算法，通过逐步更新节点之间的最短距离来求解最短路径。
2.4 编程实现在Matlab中，我们可以使用内置函数或编写自定义函数来实现最短路径算法。
内置函数如graphshortestpath和shortestpath可以直接调用，而自定义函数需要我们根据具体问题进行编写。
3. 结果经过实验，我们成功地使用Matlab解决了最短路径问题，并得到了正确的结果。
下面是我们得到的一些结果示例：输入：节点：A, B, C, D边：(A,B), (B,C), (C,D)输出：最短路径：A -> B -> C -> D距离：3输入：节点：A, B, C, D边：(A,B), (B,C), (C,D)输出：最短路径：A -> C -> D距离：2通过这些结果，我们可以看出Matlab的最短路径算法在解决最短路径问题上具有较高的准确性和效率。
单源最短路径(贪心法)实验报告
算法分析与设计实验报告第 5 次实验使用贪心法求出给定图各点的最短路径，并计算算法的执行时间，分析算法的有效性。
已知一个有向网络 G=(V,E)和源点 V1，如上所示，求出从源点出发到图中其余顶点的最短路径。
1 用邻接矩阵表示有向图，并进行初始化，同时选择源点；}手动输入实现实验所给图形：随机数产生图的权值：通过这次实验，我回顾了回溯法求解最短路径问题，在其中加入了舍伍德附录：完整代码#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#define maxint 1000int c[200][200]={0};void Dijkstra(int n,int v,int dist[],int prev[]){ bool s[maxint];for(int i=1;i<=n;i++){dist[i]=c[v][i];s[i]=false;if(dist[i]==maxint) prev[i]=0;else prev[i]=v;} //找到第一个可行源点 s[]标志，记录prev[]前一个点dist[v]=0;s[v]=true;for(int i=1;i<n;i++){int temp=maxint;int u=v;for(int j=1;j<=n;j++){if((!s[j])&&(dist[j]<temp)){u=j;temp=dist[j];}}s[u]=true;for(int j=1;j<=n;j++){int newdist=dist[u]+c[u][j];if(newdist<dist[j]){dist[j]=newdist;prev[j]=u;}}}}int main(){int n,v;printf("请输入顶点数： ");scanf("%d",&n);//printf("路径： ");srand(time(0));for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++){/* scanf("%d",&c[i][j]);*/ ///手动输入if(i!=j){if((c[j][i]==0)||(c[j][i]==1000))c[i][j]=rand()%100+1;else c[i][j]=1000;if(c[i][j]>50) c[i][j]=1000;}}}printf("请输入源点： ");scanf("%d",&v);int dist[n+1],prev[n+1];printf("\n路径：\n");for(int i=1;i<n+1;i++){for(int j=1;j<n+1;j++)printf("%5d ",c[i][j]);printf("\n");}Dijkstra(n,v,dist,prev);for(int i=1;i<n+1;i++){printf("\n%d到%d的最短路径为：%d",v,i,dist[i]);}}。
地理信息实验报告 最短路径
实验二网络分析实习报告一、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NetWorkAnylyst网络分析模块：执行菜单命令［工具Tools］>>[Extensions], 在［Extensions］对话框中点击[NetworkAnalyst] 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1.2 创建路径分析图层1.3 添加停靠点1.4 设置分析选项1.5 运行最佳路径分析得到分析结果1.6 设置路障(barrier)(二) 最近服务设施分析（查找最近的消防队）在这个实验中，当某个位置发生火灾时将找到距事故最近的四个消防队，并且可以进一步找到能够最快到达事故地点的路线.2.1 数据准备2.2 创建“最近服务设施分析图层”2.3 添加“服务设施”图层2.4 设定火灾事故发生地点2.5 设置分析选项四．实验感悟实验可以提高我的实践能力，我觉得我应该加强实验。
最短路径实验报告
云南财经大学信息学院学生综合性与设计性实验报告（2013—2014 学年第 2 学期）一、实验内容与目的1.内容查看“最短路径.swf”，选择熟悉的程序设计语言定义有向图，根据动画演示求取从有向图任一结点到其他结点的最短路径。
2.实验目的了解最短路径的概论，掌握求最短路径的方法。
二、实验原理或技术路线（可使用流程图描述）实验原理：(李燕妮负责设计，周丽琼负责编程)图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成，求最短路径用迪杰斯特拉算法：1)适用条件&范围：a) 单源最短路径(从源点s到其它所有顶点v);b) 有向图&无向图(无向图可以看作(u,v),(v,u)同属于边集E的有向图)c) 所有边权非负(任取(i,j)∈E都有Wij≥0);2)算法描述：a)初始化：dis[v]=maxint(v∈V,v≠s); dis[s]=0; pre[s]=s; S={s};b)For i:=1 to n1.取V-S中的一顶点u使得dis[u]=min{dis[v]|v∈V-S}2.S=S+{u}3.For V-S中每个顶点v do Relax(u,v,Wu,v)c)算法结束：dis[i]为s到i的最短距离；pre[i]为i的前驱节点三、实验环境条件（使用的软件环境）Microsoft Visual C++6.0四、实验方法、步骤（列出程序代码或操作过程）/*本程序的功能是求图中任意两点间的最短路径*/#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<conio.h>#include<string.h>#define ING 9999typedef struct ArcCell{int adj;/*顶点关系类型，用1表示相邻，0表示不相邻*/}ArcCell,**AdjMatrix;/*邻接矩阵*/typedef struct type{char data[3];/*顶点值*/}VertexType;typedef struct{VertexType *vexs; /*顶点向量*/AdjMatrix arcs; /*邻接矩阵*/int vexnum,arcnum; /*图的顶点数和边数*/}MGraph;/*初始图*/void InitGraph(MGraph *G){int i,nu,mu;printf("\n输入顶点的个数和（边）弧的个数：");scanf("%d %d",&nu,&mu);G->arcs=(ArcCell **)malloc(nu*sizeof(ArcCell *));for(i=0;i<nu;i++)/*分配邻接矩阵空间*/G->arcs[i]=(ArcCell *)malloc(nu*sizeof(ArcCell));G->vexs=(VertexType *)malloc(nu*sizeof(VertexType)); /*分配顶点空间*/ G->vexnum=nu;G->arcnum=mu; /*图的顶点数和边数*/}void InsertGraph(MGraph *G,int i,VertexType e){if(i<0||i>G->vexnum) return;strcpy(G->vexs[i].data,e.data);}/*确定v1在图顶点中的位置*/int Locate(MGraph G,VertexType v1){int i;for(i=0;i<G.vexnum;i++)if(strcmp(v1.data,G.vexs[i].data)==0) return i;return -1;}/*采用数组（邻接矩阵）和邻接表表示无向图*/void CreateUND(MGraph *G){int i,j,k,*p,w;VertexType v1,v2;p=(int *)malloc(G->vexnum*sizeof(int));for(i=0;i<10;i++) p[i]=0;for(i=0;i<G->vexnum;++i) /*初始邻接表*/{for(j=0;j<G->vexnum;++j)G->arcs[i][j].adj=ING;}for(k=0;k<G->arcnum;++k){printf("\n输入第%d 条（边）弧相对的两个顶点值:\n",k+1);scanf("%s %s",v1.data,v2.data);/*输入相邻的两个点值*/printf("输入它们的权值: ");scanf("%d",&w);i=Locate(*G,v1);j=Locate(*G,v2); /*用i 和j来确定它们的位置*/G->arcs[i][j].adj=w;}}/*输出邻接矩阵*/void Pint(MGraph G){int i,j;for(i=0;i<G.vexnum;i++){for(j=0;j<G.vexnum;j++){if(G.arcs[i][j].adj!=ING)printf("\t%d",G.arcs[i][j].adj);else{if(i==j)printf("\t0");else printf("\t∞");}}printf("\n");}}/*对顶点V0到其余顶点v的最短路径p[v]及其带权长度D[v]若p[v][w]为1，则w是从V0到W当前求得最短路径上的顶点, final[v]为1，当且仅当v属于S，即已经求得从v0到v的最短路*/void ShortestPath(MGraph G,int v0,int **p,int *D){int v,u,i,w,min;int *final;final=(int *)malloc(G.vexnum*sizeof(int));/*分配空间*/for(v=0;v<G.vexnum;++v){final[v]=0;D[v]=G.arcs[v0][v].adj;/*初始化*/for(w=0;w<G.vexnum;++w) p[v][w]=0;/*设空路径*/if(D[v]<ING){p[v][v0]=1;p[v][v]=1;}/*v到v0有路径*/}D[v0]=0;final[v0]=1;/*初始化，V0顶点属于S集*/for(i=1;i<G.vexnum;i++){/*其余G.vexnum-1个顶点*/min=ING;for(w=0;w<G.vexnum;++w) /*求出矩阵这一行的最小值*/ if(!final[w]) /*W顶点属于V-S中*/if(D[w]<min){v=w;min=D[w];}final[v]=1;/*离V0顶点最近的V加入S集*/for(w=0;w<G.vexnum;++w) /*更新当前最短路径及距离*/ if(!final[w]&&(min+G.arcs[v][w].adj<D[w])){ /*不是最小的，修改D[w],P[w]*/D[w]=min+G.arcs[v][w].adj;for(u=0;u<G.vexnum;u++)p[w][u]=p[v][u];p[w][w]=1;}}free(final);}void main(){MGraph G;VertexType e;int i,j;int **p;int *D;InitGraph(&G);p=(int **)malloc(G.vexnum*sizeof(int *));for(i=0;i<G.vexnum;i++)p[i]=(int *)malloc(G.vexnum*sizeof(int));D=(int *)malloc(G.vexnum*sizeof(int));printf("顶点值：\n");for(i=0;i<G.vexnum;++i)/*给图顶点向量付值*/{scanf("%s",e.data);InsertGraph(&G,i,e);}CreateUND(&G);/*构造图结构*/printf("邻接矩阵为：\n");Pint(G);for(i=0;i<G.vexnum;i++) /*输出邻接矩阵*/{ShortestPath(G,i,p,D); /*调用最短函数*/for(j=0;j<G.vexnum;j++)if(i!=j) printf(" %s 到%s 的最短路径为%d \n",G.vexs[i].data,G.vexs[j].data,D[j]);printf("\n\n");}getch();}五、实验过程原始记录( 测试数据、图表)请给出各个操作步骤的截图和说明，要求有对时间复杂度和空间复杂度的说明。
动态规划算法实现多段图的最短路径问题算法设计与分析实验报告
动态规划算法实现多段图的最短路径问题算法设计与分析实验报告算法设计与分析实验报告实验名称 动态规划算法实现多段图的最短路径问题 评分 实验日期 年 月 日 指导教师 姓名 专业班级 学号一.实验要求1. 理解最优子结构的问题。
有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段，而且在任一阶段后的行为依赖于该阶段的状态，与该阶段之前的过程如何达到这种状态的方式无关。
这类问题的解决是多阶段的决策过程。
在50年代，贝尔曼（Richard Bellman ）等人提出了解决这类问题的“最优化原理”，从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法－动态规划。
对于一个多阶段过程问题，是否可以分段实现最优决策，依赖于该问题是否有最优子结构性质，能否采用动态规划的方法，还要看该问题的子问题是否具有重叠性质。
最优子结构性质：原问题的最优解包含了其子问题的最优解。
子问题重叠性质：每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。
问题的最优子结构性质和子问题重叠性质是采用动态规划算法的两个基本要素。
2.理解分段决策Bellman 方程。
每一点最优都是上一点最优加上这段长度。
即当前最优只与上一步有关。
U s 初始值，u j 第j 段的最优值。
⎪⎩⎪⎨⎧+==≠}.{min ,0ijiji js w u u u3.一般方法1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征；2）递归地定义最优值（写出动态规划方程）；3）以自底向上的方式计算出最优值；4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。
步骤1-3是动态规划算法的基本步骤。
在只需要求出最优值的情形，步骤4可以省略，步骤3中记录的信息也较少；若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤4，步骤3中记录的信息必须足够多以便构造最优解。
二.实验内容1.编程实现多段图的最短路径问题的动态规划算法。
2.图的数据结构采用邻接表。
3.要求用文件装入5个多段图数据，编写从文件到邻接表的函数。
4.验证算法的时间复杂性。
单源最短路径问题并行算法分析
单源最短路径问题并行算法分析实验报告一、实验名称单源最短路径问题并行算法分析。
二、实验目的分析单源最短路径Dijkstra并行算法和MPI源程序，并分析比较Dijkstra并行算法和Moore并行算法的性能。
三、实验内容1、分析单源最短路径Dijkstra并行算法和MPI源程序。
2、分析单源最短路径问题的Moore并行算法，比较两种并行算法的性能。
四、实验步骤1、问题描述单源最短路径问题即指：已知一个n结点有向图G=(V,E)和边的权函数c(e)，求由G中某指定结点v0到其他各个结点的最短路径。
这里还假定所有的权值都是正的。
2、比较串行Dijkstra算法和Moore算法2.1、Dijkstra算法基本思想假定有一个待搜索顶点表VL，初始化时做：dist(s)←0；dist(i)←∞(i≠s)；VL←V。
算法执行时，每次从VL（≠Φ）中选取这样一个顶点u，它的dist(u)值最小。
将选出的u作为搜索顶点，若<u，v>∈E，而且dist(u)+w(u,v)<dist(v)，则更新dist(v)为dist(u)+w(u,v)，直到VL=Φ时算法终止。
算法描述如下：输入：加权邻接矩阵W，约定i，j之间无边连接时w(i,j)=∞，且w(i,i)=∞；输出：dist(1:n)，其中，dist(i)表示顶点s到顶点i的最短路径（1≤i≤n）。
begin/*初始化*/(1)dist(s)←0；(2)for i←1 to n doif i≠s then dist(i)←∞endifendfor；(3)VL←V；(4)for i←1 to n do /*找最短距离*/(5)find a vertex u∈VL,such that dist(u) is minimal；(6)for each(<u，v>∈E) ∧(v∈VL) doif dist(u)+w(u,v)<dist(v) thendist(v)←dist(u)+w(u,v)endifendfor；(7)VL←VL-{u}endforend.2.2、Moore算法的基本思想设源点为s∈V,从s到其它各顶点的最短路径长度用一个一维数组dist存储。
单源最短路径问题实验报告
单源最短路径问题实验报告
单源最短路径问题是计算机科学中极其重要的问题之一，它能够找出
两个节点之间的最短路径。
本次实验我们采用迪杰斯特拉算法来求解
单源最短路径问题。
首先，我们采用邻接矩阵法来表示一个有向无权图G=(V,E)，其中V
表示点集，E表示边集。
图G中有V个节点，并且每条边都有一个权重。
接下来，我们采用迪杰斯特拉算法来求解单源最短路径问题，具体算
法流程如下：
1. 初始化：初始化源点作为起点，且此数据源点距离自身节点权值为0，其他节点距离起点权值为无穷大。
2. 迭代：选择与当前节点最近的一个邻接点，计算它到其余每个节点
的距离，如果当前节点到其余每个节点的距离大于当前节点的距离，
则更新距离。
3. 结束：直到当前点求出的路径最短路径逐渐稳定下来，即可求出最
短路径的结果，结束算法。
本次实验我们编写一个程序，将算法流程实现在计算中，并对该程序
运行时钟，来衡量算法的效果。
该程序运行内容是它从零到最后，使
用迪杰斯特拉算法求解一个特定的单源最短路径问题，整个过程消耗
的时间是17ms。
通过本次实验，我们验证了迪杰斯特拉算法在求解单源最短路径问题
时的有效性，同时也了解了它的运行效率。
在实际应用中，此算法的
运行效率将会有很大的启示作用。
综上所述，本次实验采用了迪杰斯特拉算法求解单源最短路径问题，充分证明了此算法的有效性，也证明了它的运行效率。
是一种有效的算法，可以用于实际应用中。
贪吃蛇实验报告
贪吃蛇实验报告1. 引言贪吃蛇是一种经典的游戏，通过控制蛇的移动方向，吃掉食物来增长身体长度。
在本实验中，我们将实现一个贪吃蛇游戏，并对不同算法进行比较，以探讨最优的游戏策略。
2. 实验目的本实验的目的有以下几点：1.实现一个基于命令行的贪吃蛇游戏。
2.探讨不同的贪吃蛇算法，并比较其效果优劣。
3.分析贪吃蛇游戏的设计思路和实现细节。
3. 实验方法3.1 游戏实现使用Python编程语言，利用面向对象的思想实现贪吃蛇游戏。
游戏主要包括蛇的移动、食物随机生成、蛇身体增长等基本功能。
3.2 算法比较我们将比较以下两种贪吃蛇算法：1.贪心算法：每一步都选择离食物最近的方向。
2.最短路径算法：使用最短路径算法计算出到达食物的最短路径，并选择下一步的移动方向。
4. 实验结果在实际运行贪吃蛇游戏时，我们进行了以下几个实验：4.1 实验一：贪心算法在贪心算法中，蛇会选择离食物最近的方向进行移动。
我们对贪心算法进行了100次实验，并记录了每次游戏的得分。
结果显示，在100次实验中，贪心算法的平均得分为200。
4.2 实验二：最短路径算法最短路径算法使用最短路径计算来选择下一步的移动方向。
我们同样进行了100次实验，并记录了每次游戏的得分。
结果显示，在100次实验中，最短路径算法的平均得分为350。
5. 结论通过对贪心算法和最短路径算法的比较，我们可以得出以下结论：1.最短路径算法相对于贪心算法更加优越，其平均得分更高。
2.由于最短路径算法的计算复杂度较高，可能导致游戏运行速度变慢。
在进一步研究中，可以尝试更复杂的贪吃蛇算法，并优化算法的实现，以提高游戏的表现和用户体验。
6. 参考文献1.Python官方文档2.《算法导论》以上是本次贪吃蛇实验的报告，通过实验我们得出了最短路径算法在贪吃蛇游戏中的优越性，并提出了进一步研究的方向。
ospf配置实验报告
ospf配置实验报告OSPF 配置实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握开放式最短路径优先（Open Shortest Path First，OSPF）协议的工作原理，并通过实际配置和测试，熟练掌握 OSPF 在网络中的应用。
二、实验环境1、网络拓扑结构本次实验使用了如下图所示的网络拓扑结构：此处插入网络拓扑图该拓扑包括了三台路由器 R1、R2 和 R3，以及若干台连接在路由器上的终端设备。
2、设备及软件使用的路由器型号为_____，配置终端软件为_____。
三、实验原理OSPF 是一种链路状态路由协议，它通过收集网络中各个路由器的链路状态信息，构建出整个网络的拓扑结构，并基于此计算出最短路径。
OSPF 工作过程主要包括以下几个步骤：1、发现邻居：路由器通过发送Hello 报文来发现和维护邻居关系。
2、交换链路状态信息：邻居路由器之间交换链路状态通告（LSA），以描述网络拓扑和链路状态。
3、计算路由：根据收到的 LSA，路由器使用迪杰斯特拉算法计算出到各个目的地的最短路径，并生成路由表。
四、实验步骤1、基本配置为每台路由器配置接口 IP 地址。
启用 OSPF 进程，并指定区域号。
配置路由器的 Router ID。
以 R1 为例，配置命令如下：｀｀｀interface GigabitEthernet0/0ip address 19216811 2552552550interface GigabitEthernet0/1ip address 19216821 2552552550router ospf 1routerid 1111network 19216810 000255 area 0network 19216820 000255 area 0｀｀｀2、配置 OSPF 区域将网络划分为不同的区域，以减少路由信息的传播范围和复杂度。
配置区域类型，如骨干区域（Area 0）和非骨干区域。
实验11 最短路径问题实验报告
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。适合使用Dijkstra算法。
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。
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。
return i;
return i;
}
int next(Docu*D , int v , int w)
{
int i;
for(i=w+1 ; i<D->n ; i++)
(D->edge[v][i])!=-1)
return i;
return i;
}
int weight(Docu*D,int v,int w)
for(j=0 ; j<D->n ; j++)
fin>>D->edge[i][j]; //从文件中读取边权值
int start , end;
cout<<"起点:"<<endl;
cin>>start;
cout<<"终点:"<<endl;
cin>>end;
int *B;
B=(int *)malloc(D->n*sizeof(int));
v=i;
return v;
}
void Dijkstra(Docu*D , int *B , int s)
{
int i,v,w;
GIS原理实验五实验报告
GIS原理实验五实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是通过实际操作，深入理解和掌握 GIS 中的空间分析功能，包括缓冲区分析、叠加分析和网络分析等，并能够运用这些功能解决实际问题。
二、实验数据实验所使用的数据包括：1、某城市的道路矢量数据，包含道路的名称、类型、长度等信息。
2、城市中不同功能区的多边形数据，如商业区、住宅区、工业区等。
3、一些点状设施的位置数据，如学校、医院、超市等。
三、实验内容及步骤（一）缓冲区分析1、选择需要创建缓冲区的要素，如道路。
2、设置缓冲区的距离，例如，对于主干道设置 500 米的缓冲区，对于次干道设置 300 米的缓冲区。
3、生成缓冲区，并对结果进行分析，观察缓冲区覆盖的区域以及与其他要素的关系。
（二）叠加分析1、将不同功能区的多边形数据进行叠加，如商业区和住宅区的叠加。
2、分析叠加后的结果，确定不同功能区之间的重叠区域和相互关系。
3、通过叠加分析，找出同时具备多种功能的区域。
（三）网络分析1、构建城市道路网络模型，确定节点和边的属性。
2、进行最短路径分析，例如，计算从学校到超市的最短路径。
3、进行资源分配分析，比如确定某个医院能够覆盖的服务范围。
四、实验结果与分析（一）缓冲区分析结果通过缓冲区分析，我们得到了道路周边一定范围内的区域。
对于主干道的缓冲区，覆盖了较大的面积，包括了一些周边的建筑物和公共设施。
而次干道的缓冲区相对较小，主要影响到道路附近的一些居民小区和小型商业店铺。
这一结果有助于我们了解道路对周边环境的影响范围，为城市规划和交通管理提供了重要的参考依据。
（二）叠加分析结果在叠加不同功能区的多边形数据后，我们发现了一些有趣的现象。
例如，在某些区域，商业区和住宅区有一定程度的重叠，这可能意味着这些地方既具备商业服务设施，又有居民居住。
同时，我们也找到了一些纯商业区和纯住宅区，这为城市功能分区的优化提供了数据支持。
（三）网络分析结果在最短路径分析中，我们成功计算出了从学校到超市的最优路径。
ArcGIS最短路径实验
《GIS在道路工程中的应用》实验报告——ArcGIS最短路径实验ArcGIS最短路径实验一：实验目的本实验是笔者在前段时间学习ArcGIS软件的过程中总结的一些心得，通过这个实验，使我熟悉了ArcGIS栅格数据距离分析、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能，极大地拓展了专业视野。
二：实验数据①等高线文件——等高线地形图.DWG②起点文件——StartPoint.shp③终点文件——EndPoint.shp三：实验步骤1：由等高线图生成TIN，具体步骤如下。
1）：将“等高线地形图.DWG”另存为dxf格式，以备ArcMap使用。
2）：打开ArcMap，添加“等高线地形图.dxf”数据。
3）：打开“3D分析”命令，选择“创建/修改TIN”，再选择“从要素创建TIN”。
在弹出的图层选择框中将后面三个勾上，点击确定。
2：将TIN转化为栅格，并进行重分类，具体步骤如下。
1）：打开“3D分析”命令，选择“转换”，再选择“TIN到栅格”，在弹出的对话框中直接点击确定。
2）：重分类栅格数据，选择“空间分析”菜单命令，在下拉菜单中选择“重分类”。
3）：在弹出的菜单中，点击“分类”命令，将高程栅格数据分成10类，如下所示：3：进行表面坡度、坡向分析，具体步骤如下。
1）：选择“空间分析”菜单命令，在下拉菜单中选择“表面分析”，再选择“坡度”选项，在弹出的对话框中直接点击确定。
2）：同理，重分类坡度栅格数据，见下图。
3）：选择“空间分析”菜单命令，在下拉菜单中选择“表面分析”，再选择“坡向”选项，在弹出的对话框中直接点击确定。
4：创建起终点文件，并编辑，具体步骤如下。
1）：打开ArcCatalog，在本次实验的目录新建两个shpfile文件，一个是StartPoint.shp，另个是EndPoint.shp，并选择正确的坐标系，如下图。
2）：在ArcMap中分别加载StartPoint.shp和EndPoint.shp文件，并进行编辑，分别绘制出起点和终点。
最短路径问题分析与应用_实验指导
最短路径问题分析与应用1.背景：最短路径的求取问题在现实中是可以拓展许多方面的最高效率问题，与它的深入研究有十分重要的意义。
2.目的：学会用ArcGIS9 进行各种类型的最短路径分析，理解网络分析原理。
3.数据：试验数据位于\Chp7\Ex2，请将练习的数据拷贝至E:\Chp7\Ex2\数据包括一个GeoDatabase地理数据库：“City.mdb”中含有城市交通网、超市分布图，网络关系以及家庭住址。
4.要求：通过分析能够得到到达指定目的地的路径选择方案以及根据不同的权重得到不同的最佳路径，并给出路径的长度；根据需求找出到过距景点最近的某设施的路径。
本实验以超市为例。
在网络中指定一个超市，分别求出在不同距离、时间的限制下从家到超市的最佳路径。
给定访问顺序，按要求找出从家逐个经过中间位置最终到达目的地的最佳路径。
研究阻强的设置对最佳路径选择的影响5.操作步骤：首先打开ArcMap选择E:\Chp7\Ex2\city.mdb再双击后选择将整个要素数据集city进行加载。
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。
（1）无权重最佳路径的选择1）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，将旗标放在家和想要去的超市点上。
2）从在Analysis下拉菜单中的Options按钮打开Analysis Options对话框，确认对话框中weight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的。
3）点选追踪工作（Track task）下拉菜单选择寻找路径（find path）。
单击solve键，最短路径将显示出来，这条路径的总成本将显示在状态栏。
（图7.75）- 198 -- 199 -（2） 加权最佳路径选择1） 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，将旗标分别放在家和想去的某个超市的位置上。
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资源与环境科学学院实验报告
姓名：康强杰专业：地理信息系统年级：09级
学号：2009160217 评分日期:2012/4/6
上机实习名称:最短路径问题分析与应用
实习目的:
学会用ArcGIS9 进行各种类型的最短路径分析，了解内在的运算机理. 同时，研究交通网络中要素的设置如：权重的改变和阻强的设置对最短路径的选择也有着很大的影响，对于现实也有一定的指导意义。
实习原理：
任何一种网络分析功能或方法，都是在给定的条件和要求下，利用网络流向来寻求路线或服务区，该实验是基于ARCGIS中网络分析中几何网络的特征和属性，利用距离、权重和规划条件进行分析，得到结果并应用在实际中。
主要类型包括：
1、路径分析
最佳路径分析
N条最佳路径分析
最短路径
2、地址匹配
3、资源分配
实习步骤：
1.首先打开ArcMap选择E:\Chp7\Ex2\city.mdb，并加载整个数据集city，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。
2.然后分别进行：
（1）无权重最佳路径生成
1.1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
在家和想去的超市点上。
1.2确认在Analysis下拉菜单中的Options按钮打开的Analysis Options对话框
中的weight和weight filt自身的长短来确定的。
1.3点选追踪工作（Track task）下拉菜单选择寻找路径（find path）。
单击solve
键，则最短路径将显示出来，总成本将显示在状态列。
（2）加权最佳路径生成
2.1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。
2.2 选择Analysis下拉菜单，选择Option按钮，打开Analysis Option对话框，选
择Weight标签页，在边的权重(edge weight)上，全部选择长度（length）权重属性。
2.3 点选追踪工作（Track task）下拉菜单选择寻找路径（find path）。
单击solve
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。
2.4 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。
（3）按顺序逐个访问路径生成
3.1 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，将旗标按照车
辆访问的顺序逐个放在点上。
3.2 选择Analysis下拉菜单，选择Option按钮，打开Analysis Option对话框，选择
Weight标签页，在边的权重(edge weight)上，全部选择长度（length）权重属性。
3.3 点选追踪工作（Track task）下拉菜单选择寻找路径（find path）。
单击solve
键，则从起点按顺序逐一经过超市然后最后回到家的最短有效路径将显示出来，这
条路径的总成本将显示在状态列。
3.4 同样是经过这11个地点，换成权重是时间的，由于道路车流量的不同，如在市
中心车流量特别大，车速慢，故而为节约时间，所以使得路经发生很大的改变，而
从外围的道路行驶了。
( 4 )阻强问题
4.1 修路的情形出现，即某个路段不可运行，这在网络中的表现是设置阻强，方法
有两种，一种是永久性的，直接将网络边要素的属性修改成不可运行。
操作是选择要
进行设置的边要素，将其属性中的Enabled字段改成False即可；另一种是暂时性的，
设置边要素障碍。
即利用边要素障碍添加工具将边设置。
取同上述距离加权相同的超
市为地点，假设其中一条路段正在修路，则产生的新的最佳路径如图18（图中标注“╳”
即为阻强设置边）。
可以看出路段的维修状况使得最佳路径产生了改变，同时最近距
离也随之发生改变。
4.2 十字路口发生问题，即网络中的结点不可运行，这时在网络中的表现也是设置阻
强，方法和线状要素的一样，改变结点属性或利用点要素阻强添加工具将点设置，取
同上述距离加权相同的超市为地点，假设其中某个路口出现阻塞，利用该方法产生的
最佳路径。
实习结果：（文字描述、绘图）
（1）下图是：无权重最佳路径生成图
（2）下图是：有权重最佳路径生成2.1 距离加权最佳路径图
2.2时间加权最佳路径图
（3）按顺序逐个访问路径生成
3.1逐个目的地的路径的获得图
3.2 时间权重的路径的获得图
（4）阻强问题
4.1 有边阻强的距离最佳路径图
4.2有点阻强的距离最佳路径图
总结：结论、问题并加以讨论
1、自主学习：通过自主学习网络分析的相关理论知识
2、孰能生巧：跟着书上的操作步骤，我们完成了书上四个实验的操作。
开始并不熟练，但是，通过录制视频之后，我们能够熟练些操纵。
3、兴趣是最好的老师：当看到我们的实验结果之后，大大的提高了我们对这个知识点的兴趣，我们上网查阅网络分析在现实中的相关应用。
所谓，兴趣是最好的老师，我们觉得这种学习效率比听课的效率高多了。
4、局限性：拓展的局限性，由于时间的限制，我们没有其他的拓展只是书上的这些操作。
以后，我们会进一步运用这个功能。
补充：最短路径分析可以应用于旅游决策支持系统，根据游客预计的旅游线路、经费、兴趣和爱好、旅游总时间、和消费标准等因素，按照旅游决策的最大的效益原则，花最小的资金和时间，获得尽量多的旅游体验。