AE 最短路径分析

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network analyst 最短路径算法

network analyst 最短路径算法

network analyst 最短路径算法Network Analyst是ArcGIS的一个扩展工具,可以用于求解最短路径。

在ArcGIS中使用Network Analyst求解最短路径的步骤如下:1. 加载模块:点击菜单栏中【自定义】-【拓展模块】,在弹出菜单中勾选Network Analyst模块即可加载该模块。

2. 启动【Network Analyst】工具条:若工具栏内显示为【交通网络】,则证明系统已经自动识别了该网络模型,并把它作为默认的网络分析对象。

3. 启动路径分析:点击【Network Analyst】工具条上的【network analyst】按钮,在下拉菜单中选择【新建路径】,之后会显示【network analyst】面板(如未显示,可点击工具栏上红圈中显示的按钮)。

此时,图层列表内新添了【路径】图层。

4. 设置停靠点:在【network analyst】面板中选择【停靠点】,然后点击工具条上的【创建网络位置工具】,在图面上的路径分析起点和终点各点击一次,这两个点会被同步添加到【network analyst】面板的【停靠点】项目下。

5. 设置障碍:例如某条路正在维修不能通行。

在【Network analyst】面板中选择【点障碍Point barriers】,然后点击【Network Analyst】工具条上的,再点击图面上的障碍路段,该路段会标记一个障碍标志。

6. 设置分析属性:点击【Network analyst】面板右上角的【属性】按钮,显示【图层属性】对话框。

切换到【分析设置】选项卡,将【阻抗】设为【路程(米)】或【车行时间(分钟)】,意味着根据车行时间来计算最短路径,点【确定】完成设置。

7. 路径求解:点击【network analyst】工具条上的【求解】工具,即可得到计算结果。

8. 查看详细数据:右键【network analyst】面板中【路径】项下的路线【图形选择1-图形选择2】,在弹出菜单中选择【属性】,显示【属性】对话框。

最短路径知识点总结

最短路径知识点总结

最短路径知识点总结最短路径问题的核心思想是通过某种策略找到两个节点之间的最短路径。

在图的表示方法上,最短路径问题通常使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构。

多种最短路径算法也可以适用于不同的图模型,包括有向图、无向图、带权图等。

常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法等。

下面将对这些算法进行介绍和总结。

Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的贪心算法。

它的核心思想是通过不断地确定距离源点距离最短的顶点来逐步扩展已知的最短路径集合。

具体步骤包括:初始化距离数组,设置起点距离为0,其他顶点距离为无穷大;选择未访问顶点中距离最短的顶点,并将其标记为已访问;更新与该顶点相邻的顶点的距离;不断重复以上步骤直到所有顶点都被访问。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2),其中V表示顶点的个数。

当图比较大时,可以使用堆优化的Dijkstra算法,将时间复杂度优化到O((V+E)logV)。

Bellman-Ford算法是一种解决单源最短路径问题的动态规划算法。

它的核心思想是通过对所有边进行松弛操作,不断更新顶点的最短路径估计值。

具体步骤包括:初始化距离数组,设置起点距离为0,其他顶点距离为无穷大;循环遍历所有边,不断进行松弛操作,直到没有发生变化为止。

Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(VE),其中V表示顶点的个数,E表示边的个数。

这个算法可以解决包含负权边的图的最短路径问题,而Dijkstra算法则无法处理负权边。

Floyd-Warshall算法是一种解决多源最短路径问题的动态规划算法。

它的核心思想是通过对所有顶点之间的距离进行不断更新,找到所有顶点之间的最短路径。

具体步骤包括:初始化距离矩阵,设置顶点之间的距离为边的权重,若没有直接相连的边则设置为无穷大;循环遍历所有顶点,尝试将每个顶点作为中转点,并尝试更新所有顶点对之间的距离。

最短路径分析

最短路径分析

ArcGIS学习笔记(八)今天开始学习网络分析,先做两个实例矢量数据的最短路径分析1.导入数据(几何网络、起始点、目标点)2.对道路数据进行编辑(editor),按照道路等级分类,添加行车速度(Speed,按道路分类设置km/h)和行车时间passtime,分([Shape_Length]*60/[Speed]*1000)两个字段,计算步骤如下:每个类型道路的选择通过Select by Attributes,计算值时选择Filed Calculator3.建立几何网络(Geometric network),设置length和time作为权重4. Utility Network Analyst的Options设置,分别指定length和time作为Edge weights的权重,得到最短路径和最快路径5.选择起始点和目标点得到路径图,可以设置障碍(临时性的选择和数据库的交汇点或通道的Enabled设置)时间最短和路程最短,还可以在左下角看到总计算值,单位为分钟和米。

栅格数据的最短路径分析1. 数据准备(DEM,起始点和目标点,河流数据等)2. 给出条件(成本最少,路径最短,避开河流),成本权重3. 计算DEM的坡度数据(slope)和起伏度数据(Neighborhood statistics)4. 按统一标准重分类,如1-10起伏度分级图和河流分级图5. 栅格加权计算cost=river+(slope*p1+rough*p2)6. 起始点(Distance to)成本计算(Cost weighted)生成distance,并创建成本方向图direction到目标点(Path to)的最短路径成本距离图成本方向图最终结果如图:明天详细学习网络分析,。

(最新整理)《最短路径问题》的反思及应用

(最新整理)《最短路径问题》的反思及应用

《最短路径问题》的反思及应用编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望(《最短路径问题》的反思及应用)的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。

本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快业绩进步,以下为《最短路径问题》的反思及应用的全部内容。

《最短路径问题》的反思及应用我们知道,有效地开发和利用课本,对于学生的学习具有重要的意义。

学生对于课本上例题或习题能否吃透,直接影响着学生的学习效果。

因此教师要引导学生挖掘教材,引导学生进行反思,从中领悟问题解决过程的数学内涵.有这样一个问题:如图1所示,牧马人从地出发,到一条笔直的河边饮马,然后到地.牧马人到河边的什A l B么地方饮马,可使所走的路径最短?分析我们把河边近似看做一条直线 (如图2),为直线上的一个动点,那么,上面的l P l问题可以转化为:当点在直线的什么位置时,与的和最小。

P l AP PB如图3所示,作点关于直线的对称点,连接,交直线于点,则点就是牧马AB l P PB l'B'人到河边饮马的位置。

事实上,点与点的线段最短,由对称性质知,,因为=PB PB'B A'AB',即点到点、的距离之和最小。

+=+=P A BPA PB PA PB AB''上述路径问题,是利用轴对称的性质,通过等线段代换,将所求路线长转化为两定点之间的距离,基本思路是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。

从解题过程不难看出,本题蕴含着三个数学思想方法:数学模型思想,转化思想,对称思想.如果学生一旦认识或明白这些思想方法,就能举一反三,再复杂的问题也会迎刃而解。

ArcGIS网络分析(最短路径问题分析)

ArcGIS网络分析(最短路径问题分析)

ArcGIS⽹络分析(最短路径问题分析)⽹络分析(最短路径问题分析)⼀、实验⽬的:理解最短路径分析的基本原理,学习利⽤arcgis软件进⾏各种类型的最短路径分析的操作。

⼆、实验准备1、实验背景:最短路径分析是空间⽹络分析中最基本的应⽤,⽽交通⽹络中要素的设置对最短路径的选择有着很⼤的影响。

实验要求根据不同的权重,给出到达指定⽬的地的路径选择⽅案,并给出路径长度。

在⽹络中指定⼀个超市,要求分别求出在距离、时间限制上从家到超市的最佳路径。

给定访问顺序,按要求找出从家经逐个地点达到⽬的地的最佳路径。

2、实验材料:软件:ArcGIS Desktop 9.x ,实验数据:⽂件夹ex6中,⼀个GeoDatabase地理数据库:City.mdb,内含有城市交通⽹、超市分布图,家庭住址以及⽹络关系。

三、实验内容及步骤⾸先启动ArcMap,选择ex6\city.mdb,再双击后选择将整个要素数据集“city”加载进来,然后将“place”点状要素以“HOME”字段属性值进⾏符号化,1值是家,0值是超市。

第1步⽆权重最佳路径的选择加载“设施⽹络分析”⼯具条(“视图”>>“⼯具条”,勾选“设施⽹络分析”),点选旗标和障碍⼯具板下拉箭头,将旗标放在家和想要去的超市点上。

第2步加权最佳路径选择在设施⽹络分析⼯具条上,点选旗标和障碍⼯具板下拉箭头,将旗标放在家和想去的某个超市点上。

选择“分析”下拉菜单,选择“选项”按钮,打开“分析选项”对话框,选择“权重”标签页,在“边权重”上,全部选择长度“length”权重属性。

点选“追踪任务”下拉菜单选择“查找路径”。

单击“执⾏”键,则以长度为⽐重为基础的最短路径将显⽰出来,这条路径的总成本将显⽰在状态列。

上述是通过距离的远近选择⽽得到的最佳路径,⽽不同类型的道路由于道路车流量的问题,有时候要选择时间较短的路径,同样可以利⽤⽹络分析进⾏获得最佳路径。

第3步按要求和顺序逐个对⽬的点的路径的实现在设施⽹络分析⼯具条上,点选旗标和障碍⼯具板下拉箭头,将旗标按照车辆访问的顺序逐个放在点上。

最短路径算法分析2

最短路径算法分析2

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。

AE运动路径调整技巧解析

AE运动路径调整技巧解析

AE运动路径调整技巧解析在Adobe After Effects(以下简称AE)中,运动路径是控制图层运动的关键要素之一。

正确调整运动路径可以使图层动画更加流畅、自然,并增强视觉效果。

本文将介绍一些实用的AE运动路径调整技巧,帮助读者提升动画制作的能力。

一、运动路径基础知识在开始分析运动路径调整技巧之前,我们先来了解一些基本的运动路径概念。

1. 运动路径是指图层在二维或三维空间中的移动轨迹。

2. 关键帧是控制图层运动的关键点,每个关键帧对应一个具体的位置信息。

3. 在AE中,可以通过调整关键帧之间的插值来改变图层的运动速度和路径形状。

二、调整运动路径的技巧1. 平滑运动当图层在运动过程中出现抖动或突然停顿的情况时,可以通过平滑运动路径来改善。

具体操作如下:(1)选中关键帧,并右键点击“关键帧助手”中的“空间调整器”。

(2)在弹出的空间调整器面板中,可以看到每个关键帧的位置和曲线。

通过调整曲线的形状,使得连续的关键帧之间的过渡更加平滑,从而实现平滑运动效果。

2. 更改速度和时间有时候,我们希望图层的速度在运动过程中有所变化,或者调整图层的运动时长。

以下是一些实用技巧:(1)选中关键帧,并右键点击“关键帧助手”中的“速度图”。

(2)在弹出的速度图面板中,可以通过调整速度图曲线的形状来改变图层运动的速度。

拉伸或压缩曲线的区域可以控制图层运动的快慢。

(3)若想调整图层的运动时长,可以选中关键帧并拖动以增加或减少关键帧之间的间隔。

3. 创建自定义路径除了直线和曲线路径外,AE还提供了一些自定义路径的工具。

以下是几种常用的自定义路径技巧:(1)贝塞尔路径:在创建形状图层或调整图层路径时,我们可以使用贝塞尔路径工具来创建更加复杂的路径形状。

(2)蒙特卡洛路径:该路径可以模拟粒子在空间中的随机运动轨迹,常用于创造自然效果或特殊视觉效果。

(3)描边路径:运用此技巧可以通过在图层中添加描边并在路径上进行调整,从而创造出柔和的形状变化或图形动画。

算法 最短路径

算法 最短路径

算法最短路径最短路径算法是一种在图中寻找两个节点之间最短路径的方法。

它在许多实际应用中都有广泛的应用,比如导航系统、网络路由和物流规划等。

本文将介绍几种常见的最短路径算法,并对它们的原理和应用进行详细解析。

一、Dijkstra算法Dijkstra算法是最短路径算法中最常用的一种。

它通过不断更新起始节点到其他节点的距离,逐步找到最短路径。

具体步骤如下:1. 初始化起始节点的距离为0,其他节点的距离为无穷大。

2. 选择距离起始节点最近的节点,并标记为已访问。

3. 更新与该节点相邻节点的距离,如果经过该节点到达相邻节点的距离更短,则更新距离。

4. 重复步骤2和3,直到所有节点都被访问过或者没有可更新的节点。

Dijkstra算法的时间复杂度为O(V^2),其中V为节点的数量。

它适用于没有负权边的图,可以求解单源最短路径问题。

二、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种可以处理带有负权边的图的最短路径算法。

它通过对所有边进行松弛操作,逐步逼近最短路径。

具体步骤如下:1. 初始化起始节点的距离为0,其他节点的距离为无穷大。

2. 对所有边进行V-1次松弛操作,其中V为节点的数量。

3. 检查是否存在负权环,如果存在,则说明图中存在无穷小的最短路径,算法结束。

Bellman-Ford算法的时间复杂度为O(VE),其中V为节点的数量,E为边的数量。

它适用于解决单源最短路径问题,并且可以处理带有负权边的图。

三、Floyd-Warshall算法Floyd-Warshall算法是一种可以求解任意两个节点之间最短路径的算法。

它通过动态规划的思想,逐步更新节点之间的距离。

具体步骤如下:1. 初始化节点之间的距离矩阵,如果两个节点之间有直接边,则距离为边的权重,否则为无穷大。

2. 对于每一个节点k,遍历所有节点对(i, j),如果经过节点k的路径比直接路径更短,则更新距离矩阵中的值。

3. 重复步骤2,直到所有节点对的距离都被更新。

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ArcEngine 最短路径分析using System;using ESRI.ArcGIS.Carto;using ESRI.ArcGIS.Geometry;using ESRI.ArcGIS.Geodatabase;using workAnalysis;namespace GisEditor{/// <summary>/// 最短路径分析/// </summary>public class ClsPathFinder{private IGeometricNetwork m_ipGeometricNetwork;private IMap m_ipMap;private IPointCollection m_ipPoints;private IPointToEID m_ipPointToEID;private double m_dblPathCost =0;private IEnumNetEID m_ipEnumNetEID_Junctions;private IEnumNetEID m_ipEnumNetEID_Edges;private IPolyline m_ipPolyline;#region Public Function//返回和设置当前地图public IMap SetOrGetMap{set{ m_ipMap = value;}get{return m_ipMap;}}//打开几何数据集的网络工作空间public void OpenFeatureDatasetNetwork(IFeatureDataset FeatureDataset) {CloseWorkspace();if (!InitializeNetworkAndMap(FeatureDataset))Console.WriteLine( "打开network出错");}//输入点的集合public IPointCollection StopPoints{set{m_ipPoints= value;}get{return m_ipPoints;}}//路径成本public double PathCost{get {return m_dblPathCost;}}//返回路径的几何体public IPolyline PathPolyLine(){IEIDInfo ipEIDInfo;IGeometry ipGeometry;if(m_ipPolyline!=null)return m_ipPolyline;m_ipPolyline = new PolylineClass();IGeometryCollection ipNewGeometryColl = m_ipPolyline as IGeometryCollection;ISpatialReference ipSpatialReference = m_ipMap.SpatialReference;IEIDHelper ipEIDHelper = new EIDHelperClass();ipEIDHelper.GeometricNetwork = m_ipGeometricNetwork;ipEIDHelper.OutputSpatialReference = ipSpatialReference;ipEIDHelper.ReturnGeometries = true;IEnumEIDInfo ipEnumEIDInfo = ipEIDHelper.CreateEnumEIDInfo(m_ipEnumNetEID_Edges);int count = ipEnumEIDInfo.Count;ipEnumEIDInfo.Reset();for(int i =0;i<count;i++){ipEIDInfo = ipEnumEIDInfo.Next();ipGeometry = ipEIDInfo.Geometry;ipNewGeometryColl.AddGeometryCollection( ipGeometry as IGeometryCollection);}return m_ipPolyline;}//解决路径public void SolvePath(string WeightName){try{int intEdgeUserClassID;int intEdgeUserID;int intEdgeUserSubID;int intEdgeID;IPoint ipFoundEdgePoint;double dblEdgePercent;/*PutEdgeOrigins方法的第二个参数要求是IEdgeFlag类型的数组,* 在VB等其他语言的代码中,只需传人该类型数组的第一个元素即* 可,但C#中的机制有所不同,需要作出如下修改:使用* ITraceFlowSolverGEN替代ITraceFlowSolver*/ITraceFlowSolverGEN ipTraceFlowSolver = new TraceFlowSolverClass() as ITraceFlowSolverGEN;INetSolver ipNetSolver = ipTraceFlowSolver as INetSolver;INetwork ipNetwork = m_work;ipNetSolver.SourceNetwork = ipNetwork;INetElements ipNetElements = ipNetwork as INetElements;int intCount = m_ipPoints.PointCount;//定义一个边线旗数组IEdgeFlag[] pEdgeFlagList = new EdgeFlagClass[intCount];for(int i = 0;i<intCount ;i++){INetFlag ipNetFlag = new EdgeFlagClass()as INetFlag;IPoint ipEdgePoint = m_ipPoints.get_Point(i);//查找输入点的最近的边线m_ipPointToEID.GetNearestEdge(ipEdgePoint, out intEdgeID,out ipFoundEdgePoint, out dblEdgePercent);ipNetElements.QueryIDs( intEdgeID, esriElementType.esriETEdge, out intEdgeUserClassID, out intEdgeUserID,out intEdgeUserSubID);erClassID = intEdgeUserClassID;erID = intEdgeUserID;erSubID = intEdgeUserSubID;IEdgeFlag pTemp = (IEdgeFlag)(ipNetFlag as IEdgeFlag);pEdgeFlagList[i]=pTemp;}ipTraceFlowSolver.PutEdgeOrigins(ref pEdgeFlagList);INetSchema ipNetSchema = ipNetwork as INetSchema;INetWeight ipNetWeight = ipNetSchema.get_WeightByName(WeightName);INetSolverWeights ipNetSolverWeights = ipTraceFlowSolver as INetSolverWeights;ipNetSolverWeights.FromToEdgeWeight = ipNetWeight;//开始边线的权重ipNetSolverWeights.ToFromEdgeWeight = ipNetWeight;//终止边线的权重object [] vaRes =new object[intCount-1];//通过findpath得到边线和交汇点的集合ipTraceFlowSolver.FindPath(esriFlowMethod.esriFMConnected,esriShortestPathObjFn.esriSPObjFnMinSum,out m_ipEnumNetEID_Junctions,out m_ipEnumNetEID_Edges, intCount-1, ref vaRes);//计算元素成本m_dblPathCost = 0;for (int i =0;i<vaRes.Length;i++){double m_Va =(double) vaRes[i];m_dblPathCost = m_dblPathCost + m_Va;}m_ipPolyline = null;}catch(Exception ex){Console.WriteLine(ex.Message);}}#endregion#region Private Function//初始化几何网络和地图private bool InitializeNetworkAndMap(IFeatureDataset FeatureDataset){IFeatureClassContainer ipFeatureClassContainer;IFeatureClass ipFeatureClass ;IGeoDataset ipGeoDataset;ILayer ipLayer ;IFeatureLayer ipFeatureLayer;IEnvelope ipEnvelope, ipMaxEnvelope ;double dblSearchTol;INetworkCollection ipNetworkCollection = FeatureDataset as INetworkCollection; int count = ipNetworkCollection.GeometricNetworkCount;//获取第一个几何网络工作空间m_ipGeometricNetwork = ipNetworkCollection.get_GeometricNetwork(0); INetwork ipNetwork = m_work;if(m_ipMap!=null){m_ipMap = new MapClass();ipFeatureClassContainer = m_ipGeometricNetwork as IFeatureClassContainer; count = ipFeatureClassContainer.ClassCount;for(int i =0;i<count;i++){ipFeatureClass = ipFeatureClassContainer.get_Class(i);ipFeatureLayer = new FeatureLayerClass();ipFeatureLayer.FeatureClass = ipFeatureClass;m_ipMap.AddLayer( ipFeatureLayer);}}count = m_yerCount;ipMaxEnvelope = new EnvelopeClass();for(int i =0;i<count;i++){ipLayer = m_ipMap.get_Layer(i);ipFeatureLayer = ipLayer as IFeatureLayer;ipGeoDataset = ipFeatureLayer as IGeoDataset;ipEnvelope = ipGeoDataset.Extent;ipMaxEnvelope.Union( ipEnvelope);}m_ipPointToEID = new PointToEIDClass();m_ipPointToEID.SourceMap = m_ipMap;m_ipPointToEID.GeometricNetwork = m_ipGeometricNetwork;double dblWidth = ipMaxEnvelope.Width;double dblHeight = ipMaxEnvelope.Height;if( dblWidth > dblHeight)dblSearchTol = dblWidth / 100;elsedblSearchTol = dblHeight / 100;m_ipPointToEID.SnapTolerance = dblSearchTol;return true ;}//关闭工作空间private void CloseWorkspace(){m_ipGeometricNetwork = null;m_ipPoints = null;m_ipPointToEID = null;m_ipEnumNetEID_Junctions = null;m_ipEnumNetEID_Edges = null;m_ipPolyline = null;}#endregion}}备注:在调用该类时的次序:ClsPathFinder m_ipPathFinder;if(m_ipPathFinder==null)//打开几何网络工作空间{m_ipPathFinder = new ClsPathFinder();ipMap = this.m_ActiveView.FocusMap;ipLayer = ipMap.get_Layer(0);ipFeatureLayer = ipLayer as IFeatureLayer;ipFDB = ipFeatureLayer.FeatureClass.FeatureDataset;m_ipPathFinder.SetOrGetMap = ipMap;m_ipPathFinder.OpenFeatureDatasetNetwork(ipFDB);}private void ViewMap_OnMouseDown(object sender, ESRI.ArcGIS.MapControl.IMapControlEvents2_OnMouseDownEvent e)//获取地图上鼠标输入的点{IPoint ipNew ;if( m_ipPoints==null){m_ipPoints = new MultipointClass();m_ipPathFinder.StopPoints = m_ipPoints;}ipNew = ViewMap.ActiveView.ScreenDisplay.DisplayTransformation.ToMapPoint(e.x,e.y);object o = Type.Missing;m_ipPoints.AddPoint(ipNew,ref o,ref o);}m_ipPathFinder.SolvePath("Weight");//先解析路径IPolyline ipPolyResult = m_ipPathFinder.PathPolyLine();//最后返回最短路径。

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