【摘 要】
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针对城市道路网车辆导航系统中经典Dijkstra最短路径搜索算法中存在的计算效率问题,研究基于启发式策略和双向搜索策略的双向启发式优化搜索算法,并探讨路网的分层搜索策略.
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61104175);四川省软科学研究计划项目(2012ZR0022)
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针对城市道路网车辆导航系统中经典Dijkstra最短路径搜索算法中存在的计算效率问题,研究基于启发式策略和双向搜索策略的双向启发式优化搜索算法,并探讨路网的分层搜索策略.采用启发信息减少搜索范围、双向搜索分解搜索空间,从而提高了算法的执行效率.实际路网仿真结果表明:相比经典Dijkstra算法,启发式策略搜索效率可提升70%~80%,双向搜索策略在不损失搜索精度下进一步提高搜索效率5%~10%,而分层搜索策略可以极大提高大规模路网车辆导航长距离下路径搜索效率.
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