【摘 要】
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在交通网络、通信网络等许多应用领域,路径规划具有时变性和随机性,因此随机的、时间依赖的网络模型和算法的研究具有重要的理论意义和应用价值.由于随机性和时间依赖性引入
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在交通网络、通信网络等许多应用领域,路径规划具有时变性和随机性,因此随机的、时间依赖的网络模型和算法的研究具有重要的理论意义和应用价值.由于随机性和时间依赖性引入到网络模型中,使得最优路径问题变得复杂化、多样化.传统的最短路径方法不能解决这种非线性路径耗费的路径问题,尤其是同时具有随机性和时间依赖性的网络使得最优路径问题成为NP完全问题,该文研究的K期望最短路径就是这样的问题之一.该文首先给出了随机时间依赖网络模型(STDN模型)、K期望最短路径问题的形式化描述,并针对交通应用领域推导出弧耗费服从的概率密度函数,路径期望值的计算方法.基于随机一致性假设和随机优势的概念给出了K期望最短路径问题的理论基础和算法(K_ESP、K_PFSD算法),并证明了算法的正确性.K_PFSD算法使得问题的求解空间大大缩小,可以使求解较大规模问题成为可能.最后,文中给出了一个应用实例和实验结果.
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