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。
八年级上册 课题学习《最短路径问题》说课稿
课题学习《最短路径问题》说课稿各位领导、专家、同仁们大家好：今天我说课的的内容是：人教八年级上册第13章第四节课题学习最短路径问题。
下面我将从：教材分析、学情分析、教学目标、教学重难点、教法、学法、教学手段、教学过程、板书设计、反思十个方面展开我的说课。
一、教材分析：本节课的内容是在学习了轴对称图形及两点之间线段最短知识的基础上学习的最短路径问题。
同时为我们今后解决坐标系下线段和最短的问题打下基础。
所以本节课的学习既是对前面所学知识的应用又为今后学习新知识做了铺垫，起到了呈上起下的作用。
二、学情分析1、已有的知识与能力：八年级学生已经学习了“两点之间线段最短”“垂线段最短”这些关于距离最短问题的解决依据。
也初步接触了逻辑推理证明的方法。
2、未接触的知识能力：由于八年级学生首次遇到线段和最小，所以无从下手，另外证明两条线段和最小时要选取另外一点，学生想不到、不会用，所以利用轴对称将最短路径问题转化为线段和最小问题，逻辑推理证明所求距离最短是本节课的难点。
3.综合能力方面：八年级学生这一阶段的学生思维能力发展较快,自我意识增强,有较强的求知欲和表现欲,在情感方面他们能进行自我教育。
经过一年多新课程理念的熏陶及实践,学生已有了初步的自主学习、合作探究的能力,但部分学生存在不自信,羞于表现等思想顾虑,但又希望能得到他人的肯定。
因此我的教学目标分了三层,照顾不同程度的学生。
在教学活动中尽量让他们参与到活动中来,减少他们的恐惧感,通过学生间的合作学习,降低他们的学习难度,使各层次的学生都有所收获,使他们体验到成功的喜悦。
通过以上教材与学情分析我制定了本节课教学目标：三、教学目标：1、知识与能力目标：（1）能利用轴对称解决简单的最短路径问题。
（2）能将实际问题中的“地点”、“河”抽象为数学中的“点”、“直线”，把实际问题抽象为数学问题。
2、过程与方法目标：（1）使学生经历提出问题——合作探究——动手操作——组间对比——理论证明——解决问题的过程。
最短路径数学建模案例及详解
最短路径数学建模案例及详解最短路径问题是指给定一个有向图，找到其中两个节点之间的最短路径。
这个问题可以通过数学建模来解决。
以下是一个关于最短路径的案例及详解：案例：某个城市有多个地点，这些地点之间有高速公路相连。
现在需要找出两个地点之间的最短路径，以便安排货物的运输。
假设已知这个城市的高速公路网络以及每个道路的长度。
解决方案：1. 定义变量和参数：- 变量：设定一个变量x[i, j]，表示从节点i到节点j的路径长度。
这个变量需要求解。
- 参数：给出每个节点之间的长度，可以用一个矩阵表示。
设长度矩阵为A。
2. 建立数学模型：- 目标函数：最小化总路径长度。
可以定义目标函数为：min x[i, j]。
- 约束条件：- 对于任意两个节点i和j来说，路径长度x[i, j]必须是非负的：x[i, j] ≥ 0。
- 对于任意两个节点i和j来说，路径长度x[i, j]等于路径长度x[j, i]：x[i, j] = x[j, i]。
- 对于任意两个节点i和j来说，路径长度x[i, j]需要满足下面的约束条件：x[i, j] ≤ x[i, k] + x[k, j]，其中k是任意的节点。
这个约束条件保证了路径长度的传递性。
即，如果从i到j的路径经过节点k，那么整条路径的长度应该不小于x[i, k] + x[k, j]。
3. 求解：- 编写数学建模的代码，并使用求解器（如线性规划求解器）求解最优解。
- 分析优化结果，并得到最短路径的长度以及具体的路径。
总结：通过定义变量和参数，建立数学模型的方式来解决最短路径问题，可以帮助我们找到两个节点之间的最短路径。
数学建模可以提供一个系统化的框架，帮助我们理解问题，并找到最优解。
这种方法在物流、交通规划等领域都有广泛的应用。
最短路径教学设计
教学设计（1）情境导入方方和圆圆要去校医院买药，他们从数学楼出发，然后沿正德路和东环路步行去校医院，路线如下图所示。
圆圆说，数学楼和校医院之间要是有条笔直的路，我们就不用走这么远了，你知道她为什么这么说吗？教师问：依据是什么?通过日常生活中的实例，引起学生兴趣，调动其学习的积极性。
荷兰教育家弗赖登尔说“数学来源于生活，也必须植根于生活”，同时新课程标准“数学教学必须从学生熟悉的生活情境和。
利用生活中的课程资源，使他们体会到数学就在身边，感唐代诗人李顾的诗《古从军行》开头两句说“白日登山望烽火,黄昏饮马傍依据：两点之间线段最短设计意图：用古诗词引入，发现文学中的数学课程资源，让学生感受到中国古典文化的魅力，对学生进行情感态度价值观的教育。
将文学内容转化为实际问题，通过实际问题建模成数学问题，让学生体会建模思想，认识到数学是刻画表达各种现象的重要方法。
由于计算机的发展，数学已不仅是一门学科，还是一门技术，增加一些小趣味，让课堂不枯燥。
那么当将军和营地在小河的同一侧时，又该如何找饮马点呢？教师问：刚才的问题和现在的问题有什么不同？学生答：一个是两点在异侧，一个是两点同侧。
教师问：那么我如何解决这个同侧问题呢？可以转化为异侧问题吗？总结思想：利用轴对称，将同侧问题转化为异侧问题。
设计意图：构建解决这类问题的数学模型，为解决后面的问题做准备。
类比思维方法是数学创造性思维中很重要的一种思维方法，法国数学家兼天文学家，普拉斯说：“即使在数学里，发现真理的主要工具也是归纳和类比。
”通过类比，总结经验。
）学以致用现在我国正加大建设农村基础设施的步伐。
如图，小河边有两个村庄A、在要在河岸边建立一个自来水厂，向两村供水。
想一想水厂建在哪里，才能使铺设管道最节省呢？关于小河边线的对称点B′，连接AB′，AB′与小河边线的交点即（学生小组合作讨论，相互交流解题经验）进一步提升学生利用已学知识解决问题的能力，逐渐加深学生思考,培养学生应用意识、创新意识、过程经验，通过这道题继续巩固本节课解题基本。
最短路径算法分析2
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。
从而建立基于路段连接的网络模型,其模型形式表述为:式中,RW代表道路网络;N代表结点集;R代表路段集合,其元素为有序对,表示由结点x到结点y存在一条有向通路;LR代表路段长度集合,其元素表示有向路段的加权长度。
其中,路段的加权长度是指根据目标函数要求,综合各种动态实时信息和静态属性信息后所得的路段参数,而并非真实意义下的长度。
初中数学[最短路径问题]典型题型及解题技巧
![初中数学[最短路径问题]典型题型及解题技巧](https://img.taocdn.com/s3/m/8ef7c063fe4733687f21aa11.png)
初中数学[最短路径问题]典型题型及解题技巧最短路径问题中,关键在于，我们善于作定点关于动点所在直线的对称点，或利用平移和展开图来处理。
这对于我们解决此类问题有事半功倍的作用。
理论依据：“两点之间线段最短”，“垂线段最短”，“点关于线对称”，“线段的平移”“立体图形展开图”。
教材中的例题“饮马问题”，“造桥选址问题”“立体展开图”。
考的较多的还是“饮马问题”。
知识点：“两点之间线段最短”，“垂线段最短”，“点关于线对称”，“线段的平移”。
“饮马问题”，“造桥选址问题”。
考的较多的还是“饮马问题”，出题背景变式有角、三角形、菱形、矩形、正方形、梯形、圆、坐标轴、抛物线等。
解题总思路：找点关于线的对称点实现“折”转“直”，近两年出现“三折线”转“直”等变式问题考查。
一、两点在一条直线异侧例：已知：如图，A，B在直线L的两侧，在L上求一点P，使得PA+PB最小。
解：连接AB,线段AB与直线L的交点P ，就是所求。
（根据：两点之间线段最短.）二、两点在一条直线同侧例：图所示，要在街道旁修建一个奶站，向居民区A、B提供牛奶，奶站应建在什么地方，才能使从A、B到它的距离之和最短．解：只有A、C、B在一直线上时，才能使AC+BC最小．作点A关于直线“街道”的对称点A′，然后连接A′B，交“街道”于点C，则点C就是所求的点．三、一点在两相交直线内部例：已知：如图A是锐角∠MON内部任意一点，在∠MON的两边OM，ON上各取一点B，C，组成三角形，使三角形周长最小.解：分别作点A关于OM，ON的对称点A′，A″；连接A′，A″，分别交OM，ON于点B、点C，则点B、点C即为所求分析：当AB、BC和AC三条边的长度恰好能够体现在一条直线上时，三角形的周长最小例：如图，A.B 两地在一条河的两岸，现要在河上建一座桥MN ，桥造在何处才能使从A 到B 的路径AMNB 最短？（假设河的两岸是平行的直线，桥要与河垂直） 解：1.将点B 沿垂直与河岸的方向平移一个河宽到E ，2.连接AE 交河对岸与点M, 则点M 为建桥的位置，MN 为所建的桥。
蚂蚁爬行最短路径问题深层剖析
蚂蚁爬行最短路径问题深层剖析1如图，一个长方体长、宽、高分别为4cm ，3cm ，6cm ，一只蚂蚁从A 点出发到G 点处吃食物，（1）请你画出蚂蚁能够最快到达目的地的可能路径？（2）需要爬行的最短路程是多少？【分析】做此题要把这个长方体展开，把蚂蚁所走的路线放到一个平面内，根据两点之间线段最短使用勾股定理即可计算．但难点在于学生在分析时往往对问题思考不够全面，在分类讨论时出现漏解或思路不够清晰所花时间较长。
我们不妨这样来分析；把长方体的六个面分为上面，下面，左面，右面，前面，后面，那么经过点A 的面有三个，分别是前面，左面，下面；经过点G 的面有三个，分别是上面，右面，后面。
接下来分类讨论第1种情况：我们把前面和上面组成一个平面，画出展开图 连结AG ,则在Rt △ABG 中，使用勾股定理 则所走的最短路程是979422=+=AG ;第2种情况：我们把前面和右面组成一个平面，画出展开图连结AG ,则在Rt △ACG 中，使用勾股定理 则所走的最短路程是856722=+=AG ;第3种情况：如果把前面和后面组合在一起，发现它们是互相平行的两个面，蚂蚁不可能到达，舍去；第4种情况：如果把下面和上面组合在一起，它们也是互相平行的两个面，蚂蚁不可能到达，舍去；第5种情况：我们把下面和右面组成一个平面，画出展开图连结AG ,则在Rt △AFG 中，使用勾股定理则所走的最短路程是10931022=+=AG ;第6种情况：我们把下面和后面组成一个平面，画出展开图连结AG ,则在Rt △ABG 中，使用勾股定理则所走的最短路程是974922=+=AG ;第7种情况：我们把左面和上面组成一个平面，画出展开图连结AG ,则在Rt △AFG 中，使用勾股定理则所走的最短路程是10931022=+=AG ;第8种情况：如果把左面和右面组合在一起，它们也是互相平行的两个面，蚂蚁不可能到达，舍去；第9种情况：我们把左面和后面组成一个平面，画出展开图连结AG ,则在Rt △ACG 中，使用勾股定理 则所走的最短路程是856722=+=AG ;综上；虽然分析了9种情况，但3种情况舍去，在剩下的6种情况中………………………97=AG……………………85=AG……………………109=AG这6种情况中，虽然路径不同，但因为长方体的对称性，线段AG 的长度实际上共有3种不同结果。
数学最短路径问题讲解
数学最短路径问题讲解数学中的最短路径问题是一个经典的优化问题，主要涉及在图或网络中找到两个节点之间的最短路径。
这类问题在日常生活和工程中有着广泛的应用，如交通路线规划、网络路由、电路设计等。
最短路径问题的常用算法有Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。
Dijkstra算法适用于没有负权重的图，它从源节点开始，逐步找到离源节点最近的节点，直到找到目标节点。
Bellman-Ford算法则可以处理包含负权重的图，它通过不断地松弛边的权重来找到最短路径。
下面以一个简单的例子来解释最短路径问题：假设我们有一个有向图，其中节点表示城市，边表示道路，边的权重表示两城市之间的距离。
我们要找出从城市A到城市B的最短路径。
首先，我们需要理解最短路径的含义。
最短路径是指从一个节点到另一个节点经过的边的权重之和最小的路径。
如果存在负权重的边，我们需要找到一个路径，使得经过的边的权重之和加上起点的权重（如果起点有权重）最小。
在解决最短路径问题时，我们可以使用图论中的一些基本概念，如路径、权重、源节点、目标节点等。
路径是指从一个节点到另一个节点经过的一系列边，权重是指路径上边的权重之和。
源节点是指我们开始寻找最短路径的节点，目标节点是指我们要找到最短路径的终点。
最短路径问题的求解方法通常包括贪心算法和动态规划。
贪心算法是指每一步都选择当前看起来最优的选择，希望这样的局部最优选择能够导致全局最优解。
动态规划则是将问题分解为若干个子问题，并从子问题的最优解逐步推导出原问题的最优解。
在实际应用中，我们还需要考虑一些特殊情况，如图中存在负权重的环、图中存在负权重的边等。
对于这些情况，我们需要使用特定的算法来处理，如Bellman-Ford算法或Floyd-Warshall算法等。
总之，最短路径问题是一个经典的的问题，它的求解方法有很多种。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的算法来处理最短路径问题。
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。
最短路径问题方法总结
最短路径问题方法总结嘿，咱今儿就来说说这最短路径问题！你说这生活中啊，可不就到处都是找最短路径的事儿嘛。
就好比你要去一个地方，肯定想走最快最省力的路呀，这其实就是个最短路径问题呢。
先来说说在地图上找路吧，你得会看那些弯弯绕绕的线条，这就像在一个大迷宫里找出口。
有时候你看着好像这条路最近，结果走过去发现有个大堵车，或者路不通，这不就傻眼啦！所以啊，不能光看表面，得综合考虑各种因素。
再打个比方，就像你要去拿个东西，摆在面前有好几条路可以走。
你得想想，哪条路上不会有太多阻碍，哪条路能让你最快拿到。
这可不是随随便便就能决定的哦。
解决最短路径问题，有一种常见的方法叫迪杰斯特拉算法。
这名字听着挺拗口吧，但其实不难理解。
它就像是个聪明的导航，能帮你算出从一个点到其他所有点的最短路径。
想象一下，你站在一个路口，这个算法就像个小精灵在你耳边告诉你该往哪边走。
还有一种叫弗洛伊德算法，它能处理更复杂的情况。
就好像你要在一个超级大的网络里找路，这个算法就能帮你找到那些隐藏的最短路径。
咱平常生活里也经常会碰到类似的问题呀。
比如说你每天上班，怎么走路或者坐车能最快到公司，这就是你的最短路径问题。
你得考虑路上的交通情况、换乘次数等等。
再比如你去超市买东西，怎么在货架之间穿梭能最快拿到你要买的东西，这也是个小小的最短路径问题呢。
那怎么才能更好地解决这些最短路径问题呢？首先你得有耐心，不能着急，得仔细分析各种情况。
然后呢，要多积累经验，就像你知道哪条路经常堵车，下次就避开它。
而且啊，有时候最短路径不一定是最好的路径哦。
就像有时候走一条稍微远点但是风景好的路，心情也会变得超好，这不是也很值嘛！总之呢，最短路径问题可大可小，遍布在我们生活的方方面面。
我们要学会用各种方法去找到最合适我们的那条路。
不管是在地图上找路，还是在生活中做选择，都要好好思考，找到属于自己的最短路径。
别总是盲目地走，要学会动脑子呀！大家说是不是这个理儿呢？。
最短路径分析可行性分析
最短路径分析可行性分析最短路径分析是一种在图形或网络中找到最短路径的技术。
这种分析方法可以应用于各种场景，如交通规划、GPS导航、电信网络、物流配送等。
在进行最短路径分析之前，我们需要先构建一个图形或网络模型，然后使用适当的算法来计算最短路径。
在进行最短路径分析之前，我们需要进行可行性分析。
可行性分析是评估和判断一个方法或决策是否可行、合理、可实施的过程。
对于最短路径分析，主要从技术可行性、经济可行性和社会可行性三个方面进行分析。
首先，技术可行性是指是否存在适当的技术和工具来进行最短路径分析。
对于小规模的网络或图形，如城市中的交通路网，使用常规算法如迪杰斯特拉或A*等算法可以很方便地求解最短路径问题。
对于大规模复杂的网络，如全球互联网或物流网络，需要使用更高级的算法和技术，如分布式计算、并行计算或机器学习等方法。
因此，在进行最短路径分析前，需要确认是否有合适的技术和工具来应用。
其次，经济可行性是指进行最短路径分析的成本是否可接受。
成本包括软件工具的费用、计算资源的费用、数据采集和处理的费用等。
通常情况下，最短路径分析需要依赖地理信息系统（GIS）等软件工具，这些工具通常需要支付一定的许可费用。
另外，进行最短路径分析可能需要大量的计算资源，包括计算机、服务器等，并且可能需要支付相应的电费、维护费用等。
此外，数据的采集和处理也需要相应的费用，如地理数据的采集和处理、电信数据的获取等。
因此，在进行最短路径分析之前，需要综合考虑是否有足够的经济资源来支持。
最后，社会可行性是指进行最短路径分析是否对社会有积极的影响。
最短路径分析常应用于交通规划、物流配送等领域，可以提高交通效率、减少交通拥堵、减少能源消耗等，对于城市和社会发展具有重要意义。
然而，最短路径分析可能会涉及个人隐私和数据安全等问题，例如GPS导航、电信网络分析可能会涉及个人位置信息、通信记录等敏感信息的收集和处理。
因此，在进行最短路径分析之前，需要充分考虑和解决相关的隐私和安全问题。
人教版八年级下册数学专题复习及练习(含解析)：最短路径问题
专题13.4最短路径问题1.最短路径问题(1)求直线异侧的两点与直线上一点所连线段的和最小的问题，只要连接这两点，与直线的交点即为所求. 如图所示，点川，万分别是直线2异侧的两个点，在2上找一个点G使CA^CB最短，这时点Q是直线』与初的交点.⑵求直线同侧的两点与直线上一点所连线段的和最小的问题，只要找到其中一个点关于这条宜线的对称点, 连接对称点与另一个点，则与该直线的交点即为所求.如图所示，点月，万分别是直线2同侧的两个点，在』上找一个点G使CA+CB最短，这时先作点〃关为了证明点C的位置即为所求，我们不妨在直线上另外任取一点C',连接EG、BC「、证明M -\-CB<AC f +C* 3 如下：证明：由作图可知，点万和万‘关于直线/对称，所以直线/是线段宓’的垂直平分线.因为点Q与C'在直线上，所以BC=B' G BC =B f r C f・在G 中,AB' <AC r +B f C ,所以AC+B' C<AC r +B f C ,所以AC+BC<AC f+C‘ B.2.运用轴对称解决距离最短问题运用轴对称及两点之间线段最短的性质，将所求线段之和转化为一条线段的长，是解决距离之和最小问题的基本思路，不论题目如何变化，运用时要抓住直线同旁有两点，这两点「到直线上某点的距离和最小越个核心，所有作法都相同.利用轴对称解决最值问题应注意题目要球根据轴对称的性质、利用三角形的三边关系，通过比较来说明最值问题是常用的一种方法.解决这类最值问题时，要认真审题，不要只注意图形而忽略题意要求，「审题不淸导致答非所问.3.利用平移确左最短路径选址选址问题的关键是把各条线段转化到一条线段上.如果两点在一条直线的同侧时，过两点的直线与原直线的交点处构成线段的差最大，如果两点在一条直线的异侧时，过两点的直线与原直线的交点处构成的线段的和最小，都可以用三角形三边关系来推理说明，通常根据最大值或最小值的情况取其中一个点的对称点来解决.解决连接河两岸「的两个点的最短路径问题时，可以通过平移河岸的方法使河的宽度变为零，转化为求直线异侧的两点到直线上一点所连线段的和最小的问题.在解决最短路径问题时，我们通常利用轴对称、平移等变换把不在一条直线上的两条线段转化到一条直线上，从而作出最短路径的方法来解决问题.4.生活中的距离最短问题由两点之间线段最短（或三角形两边之和大于第三边）可知，求距离之和最小问题，就是运用等量代换的方式，把几条线段的和想办法转化在一条线段上，从而解决这个问题，运用轴对称性质，能将两条线段通过类似于镜而反射的方式转化成一条线段，如图，AO+BO=AC的长.所以作已知点关于某直线的对称点是解决这类问题的基本方法.Cy __-7 B5.运用轴对称解决距离之差最大问题利用轴对称和三角形的三边关系是解决几何中的最大值问题的关键.先做出其中一点关于对称轴的对称点，然后连接对称点和另一个点，所得直线与对称轴的交点，即为所求.根据垂直平分线的性质和三角形中两边之差小于第三边易证明这就是最大值.破疑点解决距离的最值问题的关键运用轴对称变换及三角形三边关系是解决一些距离的最值问题的有效方法.对点例题解析【例题1】在图中直线/上找到一点M使它到儿万两点的距离和最小.A【例题2】如图，小河边有两个村庄出B.要在河边建一自来水厂向川村与万村供水.(1)若要使厂部到心万村的距离相等，则应选择在哪建厂？(2)若要使厂部到川，万两村的水管最短，应建在什么地方？【例题3】如图，从川地到万地经过一条小河(河岸平行)，今欲在河上建一座与两岸垂直的桥，应如何选择桥的位置才能使从A地到万地的路程最短？【例题4】如图所示，A, 3两点在直线2的两侧，在/上找一点G使点C到点月、万的距离之差最大.如JII练题1 •直线』左侧有两点只Q，试在直线上确左一点Q使得防％最短.2•如图，△月氏与△处关于某条直线对称，请画岀对称轴.A DC F3•如图，A.万为重庆市内两个较大的商圈，现需要在主要交通干道』上修建一个轻轨站只问如何修建,4•如图，四边形ABCD 中，ZBAD=120° , ZB=ZD=90°,在BC、CD ±分别找一点M、N,使Z\AMN 周长最小时，则ZAMN+ZANM的度数为（）C. 110°D. 100°5•如图，两条公路0A. 0B相交，在两条公路的中间有一个汕库，设为点P,如在两条公路上各设置一个加油站，，请你设计一个方案，把两个加油站设在何处，可使运汕车从油库出发，经过一个加油站，再到另一个加汕站，最后回到汕库所走的路程最短.专题13.4最短路径问题1.最短路径问题(1)求直线异侧的两点与直线上一点所连线段的和最小的问题，只要连接这两点，与直线的交点即为所求. 如图所示，点川，万分别是直线2异侧的两个点，在2上找一个点G使CA^CB最短，这时点Q是直线』与初的交点.⑵求直线同侧的两点与直线上一点所连线段的和最小的问题，只要找到其中一个点关于这条宜线的对称点, 连接对称点与另一个点，则与该直线的交点即为所求.如图所示，点月，万分别是直线2同侧的两个点，在』上找一个点G使CA+CB最短，这时先作点〃关为了证明点C的位置即为所求，我们不妨在直线上另外任取一点C',连接EG、BC「、证明M -\-CB<AC f +C* 3 如下：证明：由作图可知，点万和万‘关于直线/对称，所以直线/是线段宓’的垂直平分线.因为点Q与C'在直线上，所以BC=B' G BC =B f r C f・在G 中,AB' <AC r +B f C ,所以AC+B' C<AC r +B f C ,所以AC+BC<AC f+C‘ B.2.运用轴对称解决距离最短问题运用轴对称及两点之间线段最短的性质，将所求线段之和转化为一条线段的长，是解决距离之和最小问题的基本思路，不论题目如何变化，运用时要抓住直线同旁有两点，这两点「到直线上某点的距离和最小越个核心，所有作法都相同.利用轴对称解决最值问题应注意题目要球根据轴对称的性质、利用三角形的三边关系，通过比较来说明最值问题是常用的一种方法.解决这类最值问题时，要认真审题，不要只注意图形而忽略题意要求，「审题不淸导致答非所问.3.利用平移确左最短路径选址选址问题的关键是把各条线段转化到一条线段上.如果两点在一条直线的同侧时，过两点的直线与原直线的交点处构成线段的差最大，如果两点在一条直线的异侧时，过两点的直线与原直线的交点处构成的线段的和最小，都可以用三角形三边关系来推理说明，通常根据最大值或最小值的情况取其中一个点的对称点来解决.解决连接河两岸「的两个点的最短路径问题时，可以通过平移河岸的方法使河的宽度变为零，转化为求直线异侧的两点到直线上一点所连线段的和最小的问题.在解决最短路径问题时，我们通常利用轴对称、平移等变换把不在一条直线上的两条线段转化到一条直线上，从而作出最短路径的方法来解决问题.4.生活中的距离最短问题由两点之间线段最短（或三角形两边之和大于第三边）可知，求距离之和最小问题，就是运用等量代换的方式，把几条线段的和想办法转化在一条线段上，从而解决这个问题，运用轴对称性质，能将两条线段通过类似于镜而反射的方式转化成一条线段，如图，AO+BO=AC的长.所以作已知点关于某直线的对称点是解决这类问题的基本方法.Cy __-7 B5.运用轴对称解决距离之差最大问题利用轴对称和三角形的三边关系是解决几何中的最大值问题的关键.先做出其中一点关于对称轴的对称点，然后连接对称点和另一个点，所得直线与对称轴的交点，即为所求.根据垂直平分线的性质和三角形中两边之差小于第三边易证明这就是最大值.破疑点解决距离的最值问题的关键运用轴对称变换及三角形三边关系是解决一些距离的最值问题的有效方法.对点例题解析【例题1】在图中直线/上找到一点M使它到儿万两点的距离和最小.A【答案】见解析。
初中数学最短路径问题(经典版)分析
初中数学最短路径问题(经典版)分析
初中数学最短路径问题的分析
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两结点之间的最短路径。
该问题可以分为四种形式：确定起点的最短路径问题、确定终点的最短路径问题、确定起点终点的最短路径问题和全局最短路径问题。
将军饮马”、“造桥选址”和“费马点”是最短路径问题的原型。
解决该问题需要涉及一些数学知识，如“两点之间线段最短”、“垂线段最短”、“三角形三边关系”、“轴对称”和“平移”。
该问题通常涉及角、三角形、菱形、矩形、正方形、梯形、圆、坐标轴和抛物线等。
解题思路可以通过找对称点实现“折”转“直”，或者通过“三折线”转“直”等变式问题进行考查。
总之，初中数学最短路径问题是一个需要一定数学基础和思维能力的经典问题。
掌握解题思路和相关知识可以帮助学生更好地理解数学概念和培养数学思维。
最短路径问题的算法分析及建模案例
最短路径问题的算法分析及建模案例一.摘要 (2)二.网络最短路径问题的基础知识 (2)2.1有向图 (3)2.2连通性 (4)2.3割集 (5)2.4最短路问题 (6)三．最短路径的算法研究 (6)3.1最短路问题的提出 (6)3.2 Bellman最短路方程 (6)3.3 Bellman-Ford算法的基本思想 (7)3.4 Bellman-Ford算法的步骤 (7)3.5实例 (7)3.6 Bellman-FORD算法的建模应用举例 (8)3.7 Dijkstra算法的基本思想 (11)3.8 Dijkstra算法的理论依据 (11)3.9 Dijkstra算法的计算步骤 (11)3.10 Dijstre算法的建模应用举例 (11)3.11 两种算法的分析 (13)1.Diklstra算法和Bellman-Ford算法思想有很大的区别 (13)Bellman-Ford算法在求解过程中，每次循环都要修改所有顶点的权值，也就是说源点到各顶点最短路径长度一直要到Bellman-Ford算法结束才确定下来。
(14)2.Diklstra算法和Bellman-Ford算法的限制 (14)3.Bellman-Ford算法的另外一种理解 (14)4.Bellman-Ford算法的改进 (14)摘要近年来计算机发展迅猛，图论的研究也得到了很大程度的发展，而最短路径问题一直是图论中的一个典型问题，它已应用在地理信息科学，计算机科学等诸多领域。
而在交通路网中两个城市之间的最短行车路线就是最短路径问题的一个典型例子。
由于最短路径问题在各方面广泛应用，以及研究人员对最短路径的深入研究，使得在最短路径问题中也产生了很多经典的算法。
在本课题中我将提出一些最短路径问题的算法以及各算法之间的比较，最后将这些算法再应用于实际问题的建模问题中。
关键词：计算机图论交通道路网最短路径A. In this paper,Computer developing rapidly in recent years, graph theory research also have been greatly developed, and the shortest path problem is a typical problem in graph theory, it has been applied in geographical information science, computer science, and many other fields. And in the transportation network of the shortest route between two cities in is a typical example of the shortest path problem.Due to the shortest path problem is widely used in various aspects, and the researchers on the in-depth study of the shortest path, make in the shortest path problem also generates a lot of classical algorithm. In this topic I'll suggest some algorithm and the algorithm of the shortest path problem between the comparison, finally the algorithm is applied to the modeling of the actual problem again. Key words: computer graph traffic road network The shortest path前言最短路径问题是图论以及运筹学中的一个非常重要的问题，在生产实践，运输及工程建筑等方面有着十分广泛的应用。
最短路径算法与应用中的问题分析(史上最全路径算法总结)
二，任意权值的单源最短路径算法，解决上述问题 2.
1， 问题的描述： 给定一个有向带权图 D 与源点 v,各边上的权值为任意实数，要求找出从 v 出 发到 D 中其它各顶点的最短路径。 2， 算法的主要思想： 此种情况下我们可以用 Bellman-ford 算法。 当图中没有由带负权值的边组成的回 路时，有 n 个顶点的图中任意两个顶点之间如果存在最短路径，此路径最多有 n-1 条边。 Bellman-Ford 方法构造一个最短路径长度数组序列 dist1[u], dist2[u], …, distn-1[u]，其中，dist n-1[u]是从源点 v 出发最多经过不构成带负长度边回路的 n-1 条边到达终点 u 的最短路径长度。算法的最终目的是计算出 dist
六，如果权值非负，求其总长最短的一条过全部节点的初级回路。解 决问题 7。
1，问题的描述： 给定一个正权完全图， 求其总长最短的哈密顿回路。 所谓的哈密顿回路便是无向 图中一条经过全部节点的初级回路。这个便是图论中非常经典的旅行商问题。 2，算法的主要思想： 解决旅行商问题的一种比较精确的求解方法是分支与界法。 分支与界法的基本思路是： 1， 首先将边权由小到大排序，初始界 d0 。 2， 在边权序列中依次选边进行深探，直到选取 n 条边，判断是否构成 H 回路， 若是， d0 d (s1) ，结束。 3， 继续深探， 依次删除当前 si 中的最长边， 加入后面第一条待选边， 进行深探， 如果它是 H 回路且 d( si ) d 0 ，则 d0 d ( si ) 作为界。 4， 退栈过程，不能再深探时需要退栈。如果栈空，结束，其最佳值为 d0。否则 如果新分支的 d( si ) d 0 ，继续退栈；若 d(si)<d0,转 3. 这种搜索过程是在不断的构造分支与确定界值。一旦确定了界值，则对大于等于 界值的分支不在搜索， 而且最后得到的界值就是问题的最佳解。但是在最坏的情 况下，该算法的时间复杂度是 O(n!)。因此在实际问题中，我们经常采用近似算 法求解问题的近似最优解，近似算法中比较好的是“便宜”算法。 便宜算法的基本思路： 初始化时 T=(1，1); S ={2，3， · · · ，n} T 是一个不断扩充的初级回路，最初是一个自环。首先我们选取 S 中与 T 距离最 近的节点 j。设（j，t）是相应的边，这时节点 j 或插入到回路 T 中 t 的前面或者 插入到其后面，这根据 j 插入后回路 T 长度增量的大小而定。即如果 ，则插入到 t 与 t1 之间，否则 w ( j ,t ) w ( j ,t 1) w( t ,t 1) w (j t , ) w (j t , 2 ) w t ( t, 2 ) 插入在 t 与 t2 之间。
最短路径数学建模案例及详解
最短路径数学建模案例及详解最短路径问题是数学建模中一个经典的问题，它在实际生活中有很多应用，例如网络传输、交通规划、物流配送等等。
下面我们以交通规划为例，来详细解析最短路径问题的数学建模过程。
问题描述：假设有一座城市，城市中有多个地点（称为节点），这些节点之间有道路相连。
我们希望找到两个节点之间的最短路径，即耗费时间最短的路径。
数学建模：1. 数据准备：a. 用图的方式表示这座城市和道路连接关系。
我们可以用一个有向图来表示，其中各个节点代表不同的地点，边表示道路，边的权重表示通过该道路所需的时间。
b. 节点间道路的时间数据。
这是一个关键的数据，可以通过实地调研或者其他数据收集手段获取，或者通过模拟生成。
2. 建立数学模型：a. 定义问题中的主要变量和约束条件。
- 变量：选择经过的边，即路径（也可以看作是边的集合）。
- 约束条件：路径必须是从起始节点到目标节点的有向路径，不允许重复经过节点。
b. 建立目标函数。
我们的目标是最小化路径上的时间，所以目标函数可以定义为路径上各边的权重之和。
c. 建立约束条件。
- 定义起始节点和目标节点。
- 定义路径必须从起始节点出发，到目标节点结束。
- 定义路径不能重复经过同一节点。
3. 解决模型：a. 利用最短路径算法求解，比如在有向图中，可以用Dijkstra 算法或者 Bellman-Ford 算法等。
4. 结果分析和验证：找到了最短路径后，我们可以对结果进行分析，比如查看路径上的具体节点和道路，以及路径的耗时。
我们还可以按照实际情况进行验证，比如通过实地考察或者其他数据对比来验证求解得到的路径是否合理。
总结：最短路径问题是一个常见的数学建模问题，在实际应用中有着广泛的应用。
通过数学建模，我们可以准确刻画问题，用数学方法求解，得到最优的结果。
在实际解决问题过程中，还需要对结果进行分析和验证，以保证结果的合理性和可行性。
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最短路径分析Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】分类号密级编号2015届本科生毕业论文题目基于AHP决策分析法和Dijkstra算法的最短路径学院资源与环境工程学院姓名杜玉琪专业地理科学学号 205指导教师王荣提交日期2015年 5月 8日原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的论文是在指导教师的指导下独立进行研究所取得的成果。
学位论文中凡是引用他人已经发表或未经发表的成果、数据、观点等均已明确注明出处。
除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。
本声明的法律责任由本人承担。
论文（设计）作者签名：指导老师签名：签名日期: 2013 年 5 月 18 日目录基于AHP决策分析法和Dijkstar算法的最短路径分析——以天水市3A级旅游景点为例杜玉琪(天水师范学院资源与环境工程学院甘肃天水 741000）摘要：随着西部旅游业的发展，旅游最佳路线的选择变得越来越重要。
本文运用AHP决策分析的方法进行综合评价分析天水市众多旅游景点中的麦积石窟、伏羲庙、玉泉观、南郭寺、大象山、武山水帘洞、清水温泉，这7个3A级景点各自的旅游价值。
再通过Dijkstar算法，对上述旅游景点的最短旅游路线的选择进行研究，最终为不同要求的游客提供出最佳的旅游路线。
关键字：AHP决策分析；Dijkstar算法；最短路径分析；天水市Based on the AHP decision analysis method and the analysis of Dijkstar algorithm of the shortest path—— in tianshui 3 a-class tourist attractions as an exampleAbstract：With the development of the western tourism, tourism optimal route choice is becoming more and more important. This article applies the method of AHP decision analysis on comprehensive evaluation analysis of the numerous tourist attractions tianshui wheat product, yuquan view, nanguo temple grottoes, fu xi temple, the elephant, wushan waterfall cave, water hot springs, the seven aaa scenic spot tourism value. Again through the Dijkstra algorithm, the choice of the tourist attractions of the shortest travel route, finally for different requirements of the best travel route for tourists.Key words: Analytic hierarchy process; Dijkstar; Shortest path; tianshui city0 引言随着西部旅游业如火如荼的发展，天水市自驾旅游开始被越来越多的人选择。
自驾车旅游者追求以最少的花销走更远的路，看更优美的风景。
因此设计出一条多景点间距离最短（或费用，时间最少）的旅游线路是自驾车游客的现实需求[1]。
而对于旅游景点的评价及旅游线路的选择问题,是旅游学术界一直关注的课题。
众多学者所采用的方法，大体可归纳为主观定性评价和客观定量评价。
景点评价方法在我国开展的时间并不长，主要侧重定性描述，较缺乏定量模型研究。
定量评价方法分为单项评价和综合评价，综合评价的方法中的“多因素模糊评价法”是近些年发展起来的方法。
但由于旅游景点特征具有客观不确定性，在制定评价指标时要考虑到多重因素，不能较好的体现旅游者的不同旅游要求与可得性程度。
而AHP决策分析法既能体现定性评价中的旅游者可得性供给程度,也能得出的旅游资源评价指标体系中相关要素按隶属关系从而分为若干层次，再请有经验的专家对各层次各因素的相对重要性给出定量指标，最后利用数学方法综合其权值[2]。
为了体现天水历史文化和民俗风情，本文在旅游地选择问题上应用AHP决策分析的方法，最终选择出天水市3A级旅游景点中的7个旅游地。
以天水市7个景点旅游路线选择问题为例，通过Dijkstar算法得出天水市自驾旅游的最佳路径。
1 研究区概况天水作为历史文化名城，位于甘肃省东南部，地处陕、甘、川三省交界，全境介于东经104°35′～106°44′、北纬34°05′～35°10′之间，市区平均海拔高度为1100米。
天水历史悠久，文化源深，人文荟萃相传华夏始祖伏羲氏诞生于此，因此又有“羲皇故里”之称[3]。
境内交通方便，旅游资源丰富，目前已形成了伏羲文化、秦文化、三国文化、明清建筑文化、民俗风情文化等多元文化景观，其中麦积山石窟作为我国四大石窟之一具有“东方雕塑馆”的美称，周边的风景兼具了江南水乡的秀美和北国山川的雄奇，是国务院公布的第一批风景名胜区。
天水人民自古就有祭拜伏羲的习俗，自1988年天水市恢复了公祭伏羲大典,连续多年举办的伏羲祭典，依然成为甘肃和天水重要的对外文化品牌，吸引了众多的海内外华人来天水寻根问祖，祭拜人文始祖。
2006年，太昊伏羲祭典荣列国务院首批国家级非物质文化遗产名录。
因此天水市旅游开发的潜力十分巨大。
2.数据来源与研究方法数据来源首先从天水旅游统计月报中得到相关数据，并进行研究处理分析得出AHP决策分析中的判断值；其次从goolge电子地图中得出各旅游景点间的最短距离和时间，通过比例尺转化得到旅游景点间具体路径权重值。
研究方法2.2.1AHP决策分析方法美国运筹学家T. L. Saaty于20世纪70年代提出的analytic hierarchy process，简称AHP决策分析法，是一种决策者通过对复杂问题的决策思维过程模型化，数量化的方法[7]。
应用这种方法，可以把复杂问题划分成若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案重要性程度的权重从而为决策方案的选择提供依据[7]。
（1）AHP决策分析方法的基本步骤：Step1：明确问题。
即弄清问题的范围，所包含的因素以及各因素之间的关系，以便尽量掌握充分的信息。
Step2：建立层次结构模型。
即将问题所含的要素进行分组，把每一组作为每一层，并将其按照最高层（目标层），若干中间层（准则层）和最低层（对象层）的次序排列起来。
Step3：构造判断矩阵。
判断矩阵表示针对上一层的某元素而言，评定该层次中各有关元素相对重要性程度的判断。
Step4：层次单排序。
其目的是对于上层次中的某元素而言，确定本层次与之有联系的各元素重要性次序的权重值。
Step5：层次总排序。
利用同一层次中所有层次单排序的结果，就可以计算针对上一层而言，本层次所有元素的重要性权重值。
层次总排序需要从上到下逐层按顺序进行，对于最高层而言，其层次单排序的结果也就是总排序的结果。
（2）AHP 决策分析的计算方法（和积法）Step1：将判断矩阵每一列归一化 1ijn ki k b b b==∑ ()1,2,,i n =(1)Step2：对按列归一化的判断矩阵，再按行求和 1ni ij j W b ==∑ ()1,2,,i n =(2)Step3：将向量12(,,,)T i n W W W W =归一化：1ii n k k W W W==∑ ()1,2,,i n =(3)则12(,,,)T i n W W W W =即为所求的特征向量。
Step4：计算最大特征根：max 1()n i i iAW nW λ==∑ (4)式中：(AW)i 表示向量AW 的第i 个分量。
2.2.2Dijkstra 算法关于最短路径问题，目前所公认的最好的求解方法，是1959年由着名数学家,Dijkstar 提出的标号法（Dijkstar 算法）[7]。
该方法在求解过程的每一个步骤中，都对网络图中的每一个顶点赋予一个相应的数，这个数就称之为该顶点的标号。
这个算法的优点是：首先，它可以求出起点到终点的最短路径及其长度；其次可以求出起点到任何一点的最短路径及其长度；更重要的是它不仅适用于求解有向图上的最短路径问题，而且同样也适用于求解无向图上的最短路径问题[7]。
（1）Dijkstar 算法原理Dijkstar 算法是计算从某个点到其余各个顶点的最短路径，是按照路径长度递增的次序产生最短路径的算法。
设G=(V,A)是一个赋权有向图，即对于图中的每一条边e=(v i ,v j )，都赋予了一个权值w 。
在图G 中指定两个顶点，确定为起点和终点，不妨设v 1为起点，v k 为终点。
基本思路是：首先从v 1开始，给每一顶点标一个数，称为标号。
这些标号又进一步区分T 标号和P 标号两种类型。
其中，每一个顶点的T 标号表示从起点v 到该点的最短路径长度的上界，这种标号为临时标号；P 标号表示从v 1到该点的最短路径长度，这种标号为固定标号。
在最短路径计算过程中，对于已经得到P 标号的顶点，不再改变其标号；对于没有标上P 标号的顶点，先给它一个T 标号；算法的每一步就是把顶点的T 标号逐步修改，将其变为P 标号[7]。
那么，最多经过k-1步，就可以求得从起点v 1到每一个顶点的最短路径及其长度。
（2）Dijkstar 算法的基本步骤Step 1：给v 1标上P 标号P(v 1)=0，对其余各点，均标上T 标号： ()jV T =+∞ ()1j ≠ (5)Step 2：如果刚刚得到P 标号的点是v i ，那么，对于所有这样的点v j ：（v i, v j ）E ，而且v j 的标号是T 标号，将其T 标号修改为：min{T(v j ),P(v i )+w ij }。
Step 3：若G 中已经没有T 标号，则停止计算。
否则，计算所有T 标号的最小值：()()00min V j j V TT = (6) 并将点v jo 的T 标号修改为P 标号，即令P(v jo )=0,然后再转入Step2。
3实例分析以天水市3A 级旅游景点为例，应用AHP 决策分析方法将旅游地选择问题模型化、数量化。
通过对各层次各因素之间的比较和计算，得出不同景点旅游价值的权重，从而为旅游地的选择提供依据，再结合Dijkstar 算法求出各旅游景点的最短路径。