面向大规模道路网的最短路径近似算法

P208; 节点重要性对大规模道路网下最短路径的计算有着重要影响.本文提出了顾及节点重要性的最短路径估计方法, 该方法基于Critic方法与复杂网络理论评价节点的重要性, 结合限制策略实现网络划分, 通过层次结构网络的构建, 实现大规模道路网数据的有效化简和最短路径的快速有效计算.试验结果表明, 该方法能够使中心节点均衡地分布于网络, 更好地均衡划分后子网络的规模;随着限制参数的增大, 网络规模逐渐降低, 查询精度最高达到1.026, 相比于单一指标和无限制参数的方法, 本文方法显著降低了网络的规模, 在最短路径的近似计算上保持了较高的准确性, 为大规模复杂网络的近似分析提供分析思路....

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Bibliographic Details
Published inCe hui xue bao Vol. 48; no. 1; pp. 86 - 94
Main Authors 张志然, 刘纪平, 仇阿根, 钱新林, 张福浩
Format Journal Article
LanguageChinese
English
Published Beijing Surveying and Mapping Press 01.01.2019
河南省科学院地理研究所,河南 郑州 450052%中国测绘科学研究院,北京,100830
中国测绘科学研究院,北京 100830%中国测绘科学研究院,北京 100830
武汉大学资源与环境科学学院,湖北 武汉 430079
Subjects
Algorithms
Graphs
Mathematical analysis
Nodes
Parameters
Roads & highways
Shortest-path problems
Transportation networks
network partition
large-scale road network
node importance
节点重要性
最短路径
大规模道路网
网络划分
shortest path
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Summary:P208; 节点重要性对大规模道路网下最短路径的计算有着重要影响.本文提出了顾及节点重要性的最短路径估计方法, 该方法基于Critic方法与复杂网络理论评价节点的重要性, 结合限制策略实现网络划分, 通过层次结构网络的构建, 实现大规模道路网数据的有效化简和最短路径的快速有效计算.试验结果表明, 该方法能够使中心节点均衡地分布于网络, 更好地均衡划分后子网络的规模;随着限制参数的增大, 网络规模逐渐降低, 查询精度最高达到1.026, 相比于单一指标和无限制参数的方法, 本文方法显著降低了网络的规模, 在最短路径的近似计算上保持了较高的准确性, 为大规模复杂网络的近似分析提供分析思路.
Bibliography:ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
ObjectType-Feature-2
content type line 14
ISSN:1001-1595
1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2019.20180007