TransCAD中显示最短路径及最短路径矩阵的详细步骤

一、显示最短路径

1、打开要显示最短路径的线层，同时激活在该线层上创建的网络。

2、单击菜单栏中“Network/Paths”下拉菜单的“Shortest Path”弹出以下工

具栏；

3、在工具栏的“Minimize”下拉菜单中选择要显示最短路径的属性，如上图中

一最短距离为最短路径；

4、在“Directions”下拉菜单中选择是否显示最短路径走向描述记事本，当不需

显示时选“None”要显示时选“Layer”;

5、点击工具栏中的图标，在线层上选择要显示最短路径的起点和终点，然

后点击图标则弹出如下对话框；

6、从上图看出起点1至终点2的最短路径长为1.2096，点击确定弹出如下记事

本，当没有设置为“Layer”时是不会弹出如下记事本的，如下记事本记录的意思为：从起点开始向东行驶0.41英里，右转向南行驶0.80英里，一共长

1.21英里。

7、当点击“Options”时弹出以下对话框，

8、点击可清除当前最短路径的显示。

二、创建最短路径矩阵

1、打开要创建最短路径矩阵的线层，单击菜单栏中“Network/Paths”下拉菜单

的“Multiple Paths”弹出以下对话框；

2、在“Minimize”下拉菜单中选择要显示最短路径的属性，如Length，勾选“Matrix

File”，点击Network，弹出以下菜单栏，选择“Link type”，勾选Centroids。

点击ok。及弹出以最短长度为最短路径的矩阵。

最短路径流程图及算法详解

:算法的设计思想本算法采用分支定界算法实现。构造解空间树为：第一个城市为根结点，与第一个城市相邻的城市为根节点的第一层子节点，依此类推；每个父节点的子节点均是和它相邻的城市；并且从第一个根节点到当前节点的路径上不能出现重复的城市。本算法将具有最佳路线下界的节点作为最有希望的节点来展开解空间树，用优先队列实现。算法的流程如下：从第一个城市出发，找出和它相邻的所有城市，计算它们的路线下界和费用，若路线下界或费用不满足要求，将该节点代表的子树剪去，否则将它们保存到优先队列中，并选择具有最短路线下界的节点作为最有希望的节点，并保证路径上没有回路。当找到一个可行解时，就和以前的可行解比较，选择一个较小的解作为当前的较优解，当优先队列为空时，当前的较优解就是最优解。算法中首先用Dijkstra算法算出所有点到代表乙城市的点的最短距离。算法采用的下界一个是关于路径长度的下界，它的值为从甲城市到当前城市的路线的长度与用Dijkstra算法算出的当前城市到乙城市的最短路线长度的和；另一个是总耗费要小于1500。伪代码算法AlgBB() 读文件m1和m2中的数据到矩阵length和cost中 Dijkstra(length) Dijkstra(cost) while true do for i←1 to 50 do //选择和node节点相邻的城市节点 if shortestlength>optimal or mincost>1500 pruning else if i＝50 optimal=min(optimal,tmpopt)//选当前可行解和最优解的较小值做最优解 else if looped //如果出现回路 pruning //剪枝 else 将城市i插入到优先队列中 end for while true do if 优先队列为空输出结果 else 取优先队列中的最小节点 if 这个最小节点node的路径下界大于当前的较优解 continue

蚁群算法(D为最短路矩阵)

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(D,NC_max,m,Alpha,Bet a,Rho,Q) %%========================================================================= %% ACATSP.m %% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem %% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China %% Email:aihuacheng@https://www.360docs.net/doc/415031736.html, %% All rights reserved %%------------------------------------------------------------------------- %% 主要符号说明 %% C n个城市的坐标，n×2的矩阵 %% NC_max 最大迭代次数 %% m 蚂蚁个数 %% Alpha 表征信息素重要程度的参数 %% Beta 表征启发式因子重要程度的参数 %% Rho 信息素蒸发系数 %% Q 信息素增加强度系数 %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %%========================================================================= n=length(D);%n 为市个数 Eta=1./D;%Eta为启发因子，这里设为距离的倒数 Tau=ones(n,n);%Tau为信息素矩阵 Tabu=zeros(m,n);%存储并记录路径的生成 NC=1;%迭代计数器 R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路线 L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度 L_ave=zeros(NC_max,1);%各代路线的平均长度 while NC<=NC_max%停止条件之一：达到最大迭代次数 %%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))'; %%第三步：m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，完成各自的周游 for j=2:n for i=1:m visited=Tabu(i,1:(j-1));%已访问的城市 J=zeros(1,(n-j+1));%待访问的城市 P=J;%待访问城市的选择概率分布 Jc=1; for k=1:n if length(find(visited==k))==0 J(Jc)=k; Jc=Jc+1; end end %下面计算待选城市的概率分布 for k=1:length(J) P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta); end 第 1 页

transCAD简单教程

一、概况 TransCAD系统是由美国Caliper公司开发的交通GIS软件，现已推出用于Windows平台的3.5版。二、技术特性 TransCAD软件把地理信息技术和交通规划技术较好地结合在一起，可以方便地对各类交通运输及相关数据进行存储、提取、分析和可视化。由于采用先进的Windows环境及一系列最新的开发方法，使得软件具有较好的风格：先进的菜单界面、强大的图形功能、方便的工具栏、良好的开放性、多文档、多用户操作等等。 TransCAD与其它Windows应用程序相仿，对容量没有硬性限制，最大限度地发挥硬件能力。运行环境为Windows 3.1及以上版本。TransCAD 3.5为32位应用程序。三、功能特性 TransCAD主要包括5大功能： ?Windows下的、功能强大的地理信息系统； ?扩展数据模型，提供显示和处理交通数据的基本工具； ?汇集了极其丰富的交通分析过程； ?各式各样、数量巨大的交通、地理、人口统计数据； ?可以生成宏、嵌入、服务器应用及其他用户程序。交通过程主要包括： ?网络和路径：生成、设置、路段方向、选定路段、转向工具箱、最短路、多路径、货郎担问题、网络分割、带宽设定等 ?线路系统：线路服务、站点服务、线路编辑等 ?规划：出行产生、吸引、平衡、快速反应模型、出行分布、交通分配等 ?公交：网络生成、设置、最短路、网络阻抗计算等 ?路线和逻辑分析：成本矩阵计算、货运路线计算与显示、弧最短路、指派问题、运输问题、货流配送、最小成本流、分区、聚类、设施定位等

统计：报表、校正、模型估计、模型应用、生成模型文件、邻接矩阵、空间校准等TRANSCAD教程1-- Project and TransCAD Overview ORGANIZATION LAB OBJECTIVES To provide hands-on experience with transport planning, analysis, and design and t o present Geographical Information Systems (GIS) fundamentals. TERM PROJECT Homework assignments and the course project will utilize TransCAD, a PC-based GIS for transportation which is installed in the Civil Engineering Computer Lab in E G3141. A formal lab will be held every week; typically on Fridays but occasionally on Mondays and Wednesdays (a discussion section often may be held as part of t he lab). Individual copies of TransCAD are not available, but additional formal lab ti me will be scheduled as needed. TransCAD manuals will be available in the Lab, and may be checked out from the TA or the main CEE office. The course project will be completed individually (or perhaps in teams of 2). There will be intermediate reports due during the quarter, and a comprehensive final report will be due durin g exam week (tentatively, June 16, 2004). Incorporated into the final report will be one or more network design solutions. It is highly recommended that each person/t eam keep all project material in a 3-ring binder to facilitate management of project

图的最短路径算法的实现

数据结构课程设计报告图的最短路径算法的实现班级：计算机112班姓名：李志龙指导教师：郑剑成绩：_______________ 信息工程学院 2013 年1 月11 日

目录一、题目描述 -------------------------------------------------------------------- 1 1.1题目内容-------------------------------------------------------------------- 1 2.2题目要求-------------------------------------------------------------------- 1 二、设计概要 -------------------------------------------------------------------- 2 2.1程序的主要功能----------------------------------------------------------- 2 2.2数据结构-------------------------------------------------------------------- 2 2.3算法分析-------------------------------------------------------------------- 2 三、设计图示 -------------------------------------------------------------------- 4 四、详细设计 -------------------------------------------------------------------- 5 五、调试分析 -------------------------------------------------------------------- 8 六、运行结果 -------------------------------------------------------------------- 9 七、心得体会 ------------------------------------------------------------------- 11参考资料 ------------------------------------------------------------------------ 12

Transcad操作步骤

Transcad操作步骤 1.在CAD里面画好，快速路、主干道、次干道、支路和交通小区分布图（貌似在Transcad 不能从CAD导入Transcad分区层）；导入后要给线层（Type、Capacity、Speed、Time、AB_Flow、BA_Flow（目标年）、country（实际观测的道路流量））、分区层（P_Fur、A_Fur、ZoneID）设置属性。在CAD里面画的道路图（如果在百度里面截的图画的，乘以14.28）才能得到实际比例。 2.Transcad默认的小区ID与你自己实际划分的编号不一样，可以用先将小区层增加一个编号字段，输出（既Export）小区文件为标准地理文件既：standard geographic file，此时ID选择你自己新加的那个编号，在保存后打开，就OK 3.小区合并为大区：我觉得有2个功能：1划分交通大区；2把太过于详细的重新划分小区。步骤：1在小区中增加一个属性daqu 2需要合并的小区在这字段填写所在的大区区号（如果是功能1：就要把这些小区都包括；如果是功能2：不重新画的小区编号保留原来那个），3操作：tool/geographic analysis/merge by value，在弹出的对话框里：merge:ALL Records和Based on :daqu 点击OK，保存再打开就行了。 4.检查路网的连通性，再为路段输入属性数据Type、Capacity、Speed、Time、AB_Flow、 BA_Flow.可以在这里设置单项车流。 5.在按四阶段法，按照每步步骤做，首先做出行生成预测：交通生产量主要用原单位法；交通吸引量用吸引率法（根据不同的土地性质产生的不同的吸引率），或者用回归分析法（需要基础年和目标年的GDP、社会消费品零售总额、人口等经济社会指标，但是这个需要基础年的出行产生吸引量） 6.原单位法：在你划分小区后，根据每个小区有多少人在相乘本市人均出行次数，即得每个小区的出行产生量。吸引率法：根据小区内不同性质的土地面积相乘以对应的吸引率即得。回归分析法：假设出行吸引量与GDP、社会消费品零售总额、人口等经济社会指标有关成非线性相关，从而预测目标年的出行产生吸引量（Transcad有相应计算工具）,首先要在Transcad生成一个Bin数据表格，给数据表输入基础年和目标年的GDP、社会消费品零售总额、人口等属性，在Transcad用回归分析法求出P_Fur、A_Fur，先平衡下，再把它放在分区层里面的P_Fur、A_Fur的属性里面。 7.若用原单位法、吸引率法在上步求得的是单位是人/天把这个转换成PCU/天（人数除以 1.2=PCU/天）PCU/天*19.63%=各个区高峰小时交通量，根据交通方式的划分得出各种交通方式的出行量。回归分析法既有出行现状就看它本身的单位。 8.重力分布模型：流程一：求阻抗矩阵R ij（Impedance Matrix）交通阻抗可表示为：出行距离的长短、行程时间的快慢及费用的大小等。为更真实地反映交通阻抗，本次规划交通阻抗采用相对行程时间（也可以用距离表示）表示。小区之间的阻抗—相对行程时间越小表示小区之间阻抗越小，越大表示小区之间阻抗越大，因此以相对行程时间为路权值求各小区之间的最短路径（Shortest Path）其值即为小区之间的阻抗R ij （1）数据准备 ①创建路网步骤:（已建路线层和分区层）

邻接矩阵存储法和Floyd算法求解任意两个顶点的最短路径数据结构报告

数据结构上机报告（2) 姓名：张可心学号：14030188030 班级：1403018 一、题目描述一个图的存储矩阵如下所示（顶点分别是0、1、2、3、4、5）： 0，12，18，∞，17，∞ 12, 0，10，3，∞，5 18，10，0，∞，21，11 ∞，3，∞，0，∞，8 17，∞，21，∞，0，16 ∞，5，11，8，16，0 试用邻接矩阵存储法和Floyd算法求解任意两个顶点的最短路径。输入：输入数据第一行为1个正整：顶点个数n(顶点将分别按0，1，…，n-1进行编号)。后面有n+1行，前n行都有n个整数（第i行第j个数表示顶点i-1和顶点j-1之间的边长，用10000来表示两个顶点之间无边）；第n+1行输入一对顶点x和y 输出：

x和y顶点的最短路径长度和最短路径(路径换行输出，只输出顶点编号序列)。示例输入（1）： 6 0 12 18 10000 17 10000 12 0 10 3 10000 5 18 10 0 10000 21 11 10000 3 10000 0 10000 8 17 10000 21 10000 0 16 10000 5 11 8 16 0 0 1 示例输出（1）： 12 01 示例输入（2）： 6 0 12 18 10000 17 10000 12 0 10 3 10000 5 18 10 0 10000 21 11 10000 3 10000 0 10000 8 17 10000 21 10000 0 16 10000 5 11 8 16 0 2 3 示例输出（2）： 13 213 示例输入（3）： 6 0 12 18 10000 17 10000 12 0 10 3 10000 5 18 10 0 10000 21 11 10000 3 10000 0 10000 8 17 10000 21 10000 0 16 10000 5 11 8 16 0 1 4 示例输出（3）： 21 154 示例输入（in和out文件的内容）： 6 0 12 18 10000 17 10000 12 0 10 3 10000 5

图的最短路径(算法与数据结构课程设计)

图的最短路径一、问题描述最小生成树是一个有n个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有个结点，并且有保持图连通的最小的边，最小生成树在实际问题中具有一定的应用价值，如在城市之间建设网络，要保证网络的连通性，求最经济的设计方法。求解最小生成树时，可以采用普里母算法和克鲁斯卡尔算法。二、基本要求 1、选择合适的储存结构，完成网的建立； 2、利用普里母算法求网的最少生成树，并输出结果； 3、利用克鲁斯卡尔求网的最少生成树，并输出结果； 4、采用邻接矩阵和邻接表两种储存结构；三、测试数据对右图进行测试右图是6个顶点的10个边的连通图六个顶点分别是 v1 v2 v3 v4 v5 v6 边和边上的权植分别是 v1 v2 6 v1 v3 1 v1 v4 5 v2 v3 5 v2 v5 3 v3 v4 5 v3 v5 6 v3 v6 4 v4 v6 2 v5 v6 6

四、算法思想克鲁斯卡尔算法思想是：假设连通图N=（V，{E}），则令最小生成树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=（V，{ }），图中每个顶点自成一个连通分量。在E中选择代价最小的边，若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中，否则舍去此边而选择下一条代价最小的边。以此类推，直至T中所有顶点都在同一连通分量上为止。普里母算法思想是：假设N=（Ｖ，｛Ｅ｝）是连通图，ＴＥ是Ｎ上最小生成树中边的集合。算法从Ｕ＝｛u0｝（u0∈V），TE={ }开始，重复执行下述操作：在所有u∈U，v∈V —U的边（u，v）∈E中找一条代价最小的边（u0，v0）并入集合TE，同时v0并入U，直至U=V为止。此时TE中必有ｎ－１条边，则Ｔ＝（Ｖ，｛ＴＥ｝）为Ｎ的最小生成树。为实现这个算法需附设辅助数组closedge,以记录从U到V-U具有最小代价的边。对每个顶点vi ∈V-U，在辅助数组中存在一个相应分量closedge[i-1]，它包括两个域，其中lowcost储存该边的权。显然，closedge[i-1].lowcost=Min{cost(u,vi)|u∈U},vex∈U}, vex 域存储该边依附的在U中的顶点。五、模块克鲁斯卡尔算法和普里母算法都要用到以下的算法 int LocateVex(Mgraph G,Vertex u)，矩阵求点u所在位置； void CreateGraph(Mgraph/ ALGraph &G)，建立带权邻接矩阵/邻接表的结构； void kruskal2(ALGraph G)，邻接链表的克鲁斯卡尔算法； void kruskal(MGraph G)，邻接矩阵的克鲁斯卡尔算法； int minimum(ALGraph/ MGraph G,struct arry wq[])，邻接表/邻接矩阵求最小的权值； void MiniSpanTree_PRIM1(ALGraph G,VertexType u)，邻接表的普里姆算法； void MiniSpanTree_PRIM2(MGraph G,VertexType u)，邻接矩阵的普里姆算法。六、数据结构//(ADT) 1、邻接表的储存结构如下邻接表的结点结构信息 typedef struct ArcNode{/*定义边结点*/ int adjvex;/*该弧指向的顶点的位置*/ int weight;/*该弧的权重*/ struct ArcNode *nextarc;/*指向下一条弧的指针*/ }ArcNode; 邻接表的表头向量的结点结构信息 typedef struct VNode{ VertexType data; /*顶点信息*/

最短路径算法源程序代码

#include #include #include #define JiedianNum 6 //最大结点数 #define NameLenght 3 //节点名字长度 #define Infinity 10000 //若节点间没有路径距离设定为Infinity char*JiedianNameFile="jiedianname.txt"; //图的顶点--节点名 char*JiedianPathFile="jiedianpath.txt"; //边--节点间的连接关系 char*MinPathDataFile="minpath.txt"; //最短路径数据

/******************************************* *************/ /* 从文件中读入结点数据 */ /* 函数参数： */ /* char jiedian[][]:存放节点名的数组 */ /* int *NodNum:指针变量，指向存放节点个数的变量*/ /* 输入数据：文本数据文件：JiedianNameFile */ /* 文件数据格式： */ /* <节点个数> */ /* <节点名>

*/ /* 输出数据：指从该函数中带回到调用函数的数据，包括：*/ /* jiedian[][]--节点名称 */ /* NodeNum--节点名的个数 */ /* 返回值：数据读入是否成功的标志 */ /* 0--失败1--成功 */ /******************************************* *************/ int InputJiedianNode(char jiedian[][NameLenght],int*NodeNum ) {int i,n; FILE *fp;

最短路径算法

最短距离算法（Dijkstra）设计与编程实现所在系（院）：专业：班级：学号：姓名：绪论

随着知识经济的到来，信息将成为人类社会财富的源泉，网络技术的飞速发展与广泛应用带动了全社会对信息技术的需求，最短路径问题作为许多领域中选择最有问题的基础，在电子导航，交通旅游，城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中占有重要地位。最短路径，顾名思义就是在所有的路径中找到距离最短的路径，而我们所说的最短路径通常不仅仅指地理意义的距离最短，还可以引申到其他的度量，如时间、费用、路线容量等。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，所以我们所说的最短路径也可以看做是最优路径问题。最短路径问题在交通网络结构的分析，交通运输线路的选择，通讯线路的选择与维护，运输货流的最小成本分析，城市公共交通网络的规划等，都有直接应用的价值。最短路径问题在实际中还应用于汽车导航系统以及各种应急系统等，这些系统一般要求计算出到出事点的最佳线路，在车辆行驶过程中还需要实时的计算出车辆前方的行驶路线，这就决定了最短路径问题的实现应该是高效的。最短路径问题一直是计算机学科，运筹学，交通工程学，地理信息学等学科的一个研究热点。经典的图论与不断发展完善的计算机数据结构及算法的有效结合使得新的最短路径算法不断的涌现。

1 定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)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 概要设计和数据结构选择按路径长度递增的顺序产生最短路径。通过以上对问题的分析和任务的理解，设计出一个大体的模块和程序流程。 2.1程序中涉及到的结构体及子函数： 2.1.1结构体：本程序设计使用了以下结构体： struct vertex { int num; //顶点编号 int data; //顶点信息 }; //顶点类型 typedef struct graph { int n; //图中顶点个数 int e; //图中边的个数 struct vertex vexs[MAXVEX]; //顶点集合 int edges[MAXVEX][MAXVEX]; //边的集合 }AdjMaxix; //图的邻接矩阵类型 2.1.2子函数：设计本程序需分成几个模块，要用到以下几个子函数： AdjMaxix creatmgraph() //通过用户交互产生一个有向图的邻接矩阵； void dispmgraph(AdjMaxix adj)//用于输出一个有向图的邻接矩阵；

TransCAD四阶段法基本操作步骤

TransCAD四阶段法基本操作步骤 1、导入背景图片 Open：*.tif 坐标系统：Aisa，China HongKong1980 Grid 单位：kilometers 2、新建路网层（线层） New－Geographic File 选择Line Geographic File，层名：njroad，端点层名：njroad point 域字段要求：capacity, time，speed 画路网：Tools－Map Editing－Toolbox 画完后检查路网的连通性：Tools－Map Editing－check line layer connectivity

3、新建交通区层（面层） New－Geographic File 选择Area Geographic File，options选择第一项，输入层名zone 添加域字段，要求：Code，P，A 画交通区添加交通区属性数据：交通区编码Code，发生吸引量根据学号修正后输入P、A

4、建立交通区形心与路网的连接在端点层njroad point添加字段index，操作方法：dataview－modify table 选择面层，使用tool-mapediting-connect 选择node field: index. fill with 选择Ids from area layer

5、更新路网的路段属性信息添加路段属性数据：使用Fill… capacity，speed，time 其中time=Length*1.609*60/40 6、交通分布（1）当前图层选择交通区zone图层（2）新建阻抗矩阵文件：New－Matrix，矩阵文件字Impedance （3）采用matrix－indecs更新阻抗矩阵的行列编码，以实际交通区编号显示矩阵

通信网最短路径课程设计

课程设计说明书 NO.1

课程设计说明书 NO2

算法具体的形式包括：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。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。。图4示出了求图1网中节点1到其他节点最短路径的过程。在表中画圆圈的数字表示该步骤中D （w）的最小值。这样，相应的节点w就加到N中，D（v）的值就按要求更改。因此，在初始化后的第1步，距离最小D（4）=w，节点4就加进集合N中；在第2步，D（5）=2，节点5加进N中；如此不断继续下去。第5步以后，所有的节点都在N中，算法终止。表1算法的计算过程步骤N D（2）D（3）D（4）D（5）D（6）初始{1} 2 5 1 ∞∞ 1 {1,4} 2 4 ① 2 ∞ 2 {1,4,5} 2 3 1 ② 4 3 {1,2,4,5} ② 3 1 2 4 4 {1,2,3,4,5} 2 ③ 1 2 4 5 {1,2,3,4,5,6} 2 3 1 2 ④ 图2.1节点1到其他节点的距离

课程设计说明书 NO.5 图 2.2节点1到其他节点的最短距离图3.1和图3.2中示出了以源节点1为根的最短距离树。它的产生过程是：当一个节点加入集合N时，它就连接到已在N中的适当点。每个节点下面圆圈内的数字代表在第n步该节点加入树结构。由节点1的最短距离树可以得到节点1的路由选择表，该表指明了到相应的目的的地节点所应选的下一节点。同理，我们可以求得节点2,3，…，6的路由选择表。 3、设计过程与分析 3.1设计内容根据我们平常在通信网基础的课程中所学的知识，使用Dijkstra算法，设计一个用C语言程序编译的求最短路径的程序。 3.2设计通信网络根据通信网基础知识，设计一个简单的通信网络。标明各节点间的距离和连接关系。通信网络共6个节点，为V0-V5，各节点间的距离如图3 所示

【数据结构算法】实验8-图的最短路径问题(附源代码)

浙江大学城市学院实验报告课程名称数据结构与算法实验项目名称实验八图的最短路径问题实验成绩指导老师（签名）日期一.实验目的和要求 1.掌握图的最短路径概念。 2.理解并能实现求最短路径的DijKstra算法（用邻接矩阵表示图）。二. 实验内容 1、编写用邻接矩阵表示有向带权图时图的基本操作的实现函数，基本操作包括： ① 初始化邻接矩阵表示的有向带权图 void InitMatrix(adjmatrix G); ② 建立邻接矩阵表示的有向带权图 void CreateMatrix(adjmatrix G, int n) （即通过输入图的每条边建立图的邻接矩阵）; ③ 输出邻接矩阵表示的有向带权图void PrintMatrix(adjmatrix G, int n) （即输出图的每条边）。把邻接矩阵的结构定义以及这些基本操作函数存放在头文件Graph2.h中。 2、编写求最短路径的DijKstra算法函数 void Dijkstra( adjmatrix GA, int dist[], edgenode *path[], int i, int n) ，该算法求从顶点i到其余顶点的最短路径与最短路径长度，并分别存于数组 path 和 dist 中。编写打印输出从源点到每个顶点的最短路径及长度的函数void PrintPath(int dist[], edgenode *path[], int n)。 3、编写测试程序（即主函数），首先建立并输出有向带权图，然后计算并输出从某顶点v0到其余各顶点的最短路径。要求：把指针数组的基类型结构定义edgenode、求最短路径的DijKstra算法函数、打印输出最短路径及长度的函数PrintPath以及主函数存放在文件 test9_2.cpp中。测试数据如下：

矩阵乘法求最短路

算法导论矩阵乘法求最短路,如有错误望大家指出[cpp]view plaincopyprint? 1. [cpp]view plaincopyprint? 1.#include 2.#include 3.#include 4.#include 5. 6. https://www.360docs.net/doc/415031736.html,ing namespace std; 8. 9.#define MAXN 100 10.#define INF 1000000 11. 12.class Mat_Graph 13.{ 14.public: 15. Mat_Graph(int num):n(num){ 16. memset(Map,0,sizeof(Map)); 17.int i,j; 18.for(i=1; i<=n; i++) 19. { 20.for(j=1; j<=n; j++) 21. { 22.if(i!=j) 23. Map[i][j] = INF; 24. } 25. } 26. } 27. Mat_Graph(Mat_Graph *W) 28. { 29.int i,j; 30. 31. n = W->n; 32.for(i=1; i<=n; i++) 33.for(j=1; j<=n; j++) 34. {

36. } 37. } 38. 39.void AddSingleEdge(int start, int end, int weight=1) 40. { 41. Map[start][end] = weight; 42. } 43.void AddDoubleEdge(int a, int b, int weight=1) 44. { 45. AddSingleEdge(a,b,weight); 46. AddSingleEdge(b,a,weight); 47. } 48.void DeleteSingleEdge(int start, int end) 49. { 50. Map[start][end] = INF; 51. } 52.void DeleteDoubleEdge(int a, int b) 53. { 54. DeleteSingleEdge(a,b); 55. DeleteSingleEdge(b,a); 56. } 57.void Print_Edge() 58. { 59.int i,j; 60.for(i=1; i<=n; i++) 61. { 62. printf("%d->",i); 63.for(j=1; j<=n; j++) 64. { 65.if(Map[i][j]!=0 && Map[i][j]!=INF) 66. printf("->%d",j); 67. } 68. printf("\n"); 69. } 70. printf("\n\n"); 71. } 72.void Print_Matrix() 73. { 74.int i,j; 75.for(i=1; i<=n; i++) 76. { 77.for(j=1; j<=n; j++) 78. {

TransCAD步骤

交通规划仿真软件实践训练作业第一部分OD反推、交通分布预测、交通分配一、根据地图，画规划路网、小区 1、路网的创建在CAD中，将路网和小区分图层画好，保存为DXF格式，将其导入到TransCAD。 2、坐标调整利用百度地图中的API，找到三个点的坐标，然后利用TransCAD中的tools-geographic utilities-rubbersheet，如图1.2.1所示，调整路网的位置。 street控制坐标位置 area控制坐标位置图1.2.1 控制点设置工具箱经过调整后的路网和小区如图1.2.2和图1.2.3所示。

图1.2.2 路网图图1.2.3 路网小区图 3、检查路网连通性在路网层，点击【Tools】--【Map Editing】--【Check Line Layer Connectivity】,输入阈值，就可以检查其连通性，然后进行修改。操作如图1.3.1所示。

图1.3.1 线层连通性检查二、添加路网属性路网属性包括：通行能力、自由流速度、道路名称、交通量、饱和度、自由流时间（Length/速度*3.6）。在此路网中，自由流速度取值如下：快速路：80km/h；快速路辅路：40km/h；匝道：40km/h；主干路：60km/h；次干路50km/h；支路40km/h。打开路网层数据表，点击【Dataview】--【Modify Table】添加属性字段。三、小区型心点和连杆的建立 1、生成小区型心点在小区图层，使用【Tools】--【Export】,打开对话框，进行如图3.1.1所示的选择，将其保存为“Centroid”的地理文件。图3.1.1 导出型心对话框打开【Map Layers】，通过【Add Layer】，添加型心点“Centroid”图层，通过调整其风格，得到了如图3.1.2的小区型心点。

最短路径算法附应用

最短路径算法及应用乘汽车旅行的人总希望找出到目的地的尽可能的短的行程。如果有一张地图并在图上标出每对十字路口之间的距离，如何找出这一最短行程？一种可能的方法就是枚举出所有路径，并计算出每条路径的长度，然后选择最短的一条。那么我们很容易看到，即使不考虑包含回路的路径，依然存在数以百万计的行车路线，而其中绝大多数是不值得考虑的。在这一章中，我们将阐明如何有效地解决这类问题。在最短路径问题中，给出的是一有向加权图G＝（V，E，W），其中V为顶点集，E为有向边集，W为边上的权集。最短路径问题研究的问题主要有：单源最短路径问题、与所有顶点对之间的最短路径问题。一、单源最短路径问题所谓单源最短路径问题是指：已知图G＝（V，E），我们希望找出从某给定的源结点S∈V 到V中的每个结点的最短路径。首先，我们可以发现有这样一个事实：如果P是G中从vs到vj的最短路，vi是P中的一个点，那么，从vs沿P到vi的路是从vs到vi的最短路。（一）Dijkstra算法对于图G，如果所有Wij≥0的情形下，目前公认的最好的方法是由Dijkstra于1959年提出来的。例1 已知如下图所示的单行线交通网，每弧旁的数字表示通过这条单行线所需要的费用，现在某人要从v1出发，通过这个交通网到v8去，求使总费用最小的旅行路线。 Dijkstra方法的基本思想是从vs出发，逐步地向外探寻最短路。执行过程中，与每个

点对应，记录下一个数(称为这个点的标号)，它或者表示从vs到该点的最短路的权(称为P 标号)、或者是从vs到该点的最短路的权的上界(称为T标号)，方法的每一步是去修改T 标号，并且把某一个具T标号的改变为具P标号的点，从而使G中具P标号的顶点数多一个，这样至多经过n-1(n为图G的顶点数)步，就可以求出从vs到各点的最短路。在叙述Dijkstra方法的具体步骤之前，以例1为例说明一下这个方法的基本思想。例1中，s=1。因为所有Wij≥0，故有d(v1, v1)=0。这时，v1是具P标号的点。现在考察从v1发出的三条弧，(v1, v2), (v1, v3)和(v1, v4)。如果某人从v1出发沿(v1, v2)到达v2，这时需要d(v1, v1)+w12=6单位的费用；如果他从v1出发沿(v1, v3)到达v3，这时需要d(v1, v1)+w13=3单位的费用；类似地，若沿(v1, v4)到达v4，这时需要d(v1, v1)+w14=1单位的费用。因为min{ d(v1, v1)+w12，d(v1, v1)+w13，d(v1, v1)+w14}= d(v1, v1)+w14=1，可以断言，他从v1到v4所需要的最小费用必定是1单位，即从v1到v4的最短路是(v1, v4)，d(v1, v4)=1。这是因为从v1到v4的任一条路P，如果不是(v1, v4)，则必是先从v1沿(v1, v2)到达v2，或者沿(v1, v3)到达v3。但如上所说，这时他已需要6单位或3单位的费用，不管他如何再从v2或从v3到达v4，所需要的总费用都不会比1小(因为所有wij≥0)。因而推知d(v1, v4)=1，这样就可以使v4变成具P标号的点。现在考察从v1及v4指向其余点的弧，由上已知，从v1出发，分别沿(v1, v2)、(v1, v3)到达v2, v3，需要的费用分别为6与3，而从v4出发沿(v4, v6)到达v6所需的费用是d(v1, v4)+w46=1+10=11单位。因min{ d(v1, v1)+w12，d(v1, v1)+w13，d(v1, v4)+w46}= d(v1, v1)+w13=3。基于同样的理由可以断言，从v1到v3的最短路是(v1, v3)，d(v1, v3)=3。这样又可以使点v3变成具P 标号的点，如此重复这个过程，可以求出从v1到任一点的最短路。在下述的Dijstra方法具体步骤中，用P，T分别表示某个点的P标号、T标号，si表示第i步时，具P标号点的集合。为了在求出从vs到各点的距离的同时，也求出从Vs到各点的最短路，给每个点v以一个λ值，算法终止时λ(v)=m，表示在Vs到v的最短路上，v的前一个点是Vm；如果λ(v)=∞，表示图G中不含从Vs到v的路；λ(Vs)=0。 Dijstra方法的具体步骤： {初始化} i=0 S0={Vs}，P(Vs)=0 λ(Vs)=0 对每一个v<>Vs，令T(v)=+ ∞，λ(v)=+ ∞， k=s {开始} ①如果Si=V，算法终止，这时，每个v∈Si，d(Vs,v)=P(v)；否则转入② ②考察每个使(Vk,vj)∈E且vj Si的点vj。如果T(vj)>P(vk)+wkj，则把T(vj)修改为P(vk)+wkj，把λ(vj)修改为k。 ③令如果，则把的标号变为P标号，令，k=ji，i=i+1，转①，否则终止，这时对每一个v∈Si，d(vs,v)=P(v)，

最短路径流程图及算法详解

最短路径流程图及算法详解标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-