AE 最短路径分析

ArcEngine 最短路径分析

using System;

using ESRI.ArcGIS.Carto;

using ESRI.ArcGIS.Geometry;

using ESRI.ArcGIS.Geodatabase;

using https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,workAnalysis;

namespace GisEditor

{

///

/// 最短路径分析

///

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

{

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_https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,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

{

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);

https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,erClassID = intEdgeUserClassID;

https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,erID = intEdgeUserID;

https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,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

{

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_https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,work;

if(m_ipMap!=null)

{

m_ipMap = new MapClass();

ipFeatureClassContainer = m_ipGeometricNetwork as IFeatureClassContainer; count = ipFeatureClassContainer.ClassCount;

for(int i =0;i

{

ipFeatureClass = ipFeatureClassContainer.get_Class(i);

ipFeatureLayer = new FeatureLayerClass();

ipFeatureLayer.FeatureClass = ipFeatureClass;

m_ipMap.AddLayer( ipFeatureLayer);

}

}

count = m_https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,yerCount;

ipMaxEnvelope = new EnvelopeClass();

for(int i =0;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;

else

dblSearchTol = 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

最短路径分析(代码)

最短路径分析（源码） using System; ArcEngine using ESRI.ArcGIS.Carto; using ESRI.ArcGIS.Geometry; using ESRI.ArcGIS.Geodatabase; using https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,workAnalysis;//12 namespace GisEditor { ///

/// 最短路径分析 ///

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;}

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。 1.2 道路网权重选择 在交通路网中,两点间最优路径算法的优劣主要受到2个因素的影响,即所使用的最短路径算法和所选择的道路权重。最短路径算法是路径选择的搜索工具,决定了如何在庞大的路网数据库中找到最佳的可行路径。道路权重则是路径选择的搜索指标,是最短路径算法的依据。因此,道路权重的选择直接影响到最优路径算法的合理性。

数据结构最短路径

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)。 问题分析 题目要求图的存储类型为邻接矩阵，这种存储结构简单易懂，但存储占用较大；求最短路径的算法有Dijkstra算法和SPFA算法，三者相比，在代码的实现上，Floyd编写简单且容易理解，缺点是时间复杂度较高，不适合计算大量的数据。 数据结构及程序 #include #define inf 10000 #define maxn 11 int N,g[maxn][maxn]={0}; int path[maxn][maxn]={0}; void floyd() { for(int k=0;k

for(int i=0;i(g[i][k]+g[k][j])) { g[i][j]=g[i][k]+g[k][j]; path[i][j]=k; } } } int main() { scanf("%d",&N); for(int i=0;i",x); while(tmp!=y) { printf("%d->",tmp); tmp=path[tmp][y]; } printf("%d\n",y); } 运行结果

ArcGIS空间分析工具

ArcGIS空间分析工具（SpatialAnalystTools） 1空间分析之常用工具 空间分析扩展模块中提供了很多方便栅格处理的工具。其中提取（Extraction）、综合（Generalization）等工具集中提供的功能是在分析处理数据中经常会用到的。 1.1提取（Extraction） 顾名思义，这组工具就是方便我们将栅格数据按照某种条件来筛选提取。 工具集中提供了如下工具： ExtractbyAttributes：按属性提取，按照SQL表达式筛选像元值。 ExtractbyCircle：按圆形提取，定义圆心和半径，按圆形提取栅格。 ExtractbyMask：按掩膜提取，按指定的栅格数据或矢量数据的形状提取像元。 ExtractbyPoints：按点提取，按给定坐标值列表进行提取。 ExtractbyPolygon ExtractbyRectangle ExtractValuestoPoints：按照点要素的位置提取对应的（一个/多个）栅格数据的像元值，其中，提取的Value 可以使用像元中心值或者选择进行双线性插值提取。 Sample：采样，根据给定的栅格或者矢量数据的位置提取像元值，采样方法可选：最邻近分配法（Nearest）、双线性插值法（Bilinear）、三次卷积插值法（Cubic）。 以上工具用来提取栅格中的有效值、兴趣区域点等很有用。 1.2综合 这组工具主要用来清理栅格数据，可以大致分为三个方面的功能：更改数据的分辨率、对区域进行概化、对 区域边缘进行平滑。 这些工具的输入都要求为整型栅格。 1.更改数据分辨率 Aggregate：聚合，生成降低分辨率的栅格。其中，CellFactor需要是一个大于1的整数，表示生成栅格的像 元大小是原来的几倍。 生成新栅格的像元值可选：新的大像元所覆盖的输入像元的总和值、最小值、最大值、平均值、中间值。

最短路径分析

分类号 密级 编号 2015届本科生毕业论文 题目基于AHP决策分析法和Dijkstra 算法的最短路径 学院资源与环境工程学院 姓名杜玉琪 专业地理科学 学号20111040205 指导教师王荣 提交日期2015年5月8日

原创性声明 本人郑重声明：本人所呈交的论文是在指导教师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡是引用他人已经发表或未经发表的成果、数据、观点等均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文（设计）作者签名： 指导老师签名： 签名日期: 2013 年 5 月18 日 目录

0 引言 (3) 1 研究区概况 (4) 2.数据来源与研究方法 (4) 2.1数据来源 (4) 2.2研究方法 (5) 2.2.1AHP决策分析方法 (5) 2.2.2Dijkstra算法 (6) 3实例分析 (7) 3.1 基于AHP对3A级景区决策分析 (7) 3.1.1层次结构模型的构造 (7) 3.1.2模型计算过程 (8) 3.1.3结果分析 (10) 3.2基于Dijkstar算法对3A级景点旅游路线的设计 (10) 3.2.1旅游路线模型构造 (10) 3.2.2模型计算与分析 (13) 4结语 (13) 参考文献 (14) 致谢 (15) 基于AHP决策分析法和Dijkstar算法的最短路径分析

——以天水市3A级旅游景点为例 杜玉琪 (天水师范学院资源与环境工程学院甘肃天水741000） 摘要：随着西部旅游业的发展，旅游最佳路线的选择变得越来越重要。本文运用AHP决策分析的方法进行综合评价分析天水市众多旅游景点中的麦积石窟、伏羲庙、玉泉观、南郭寺、大象山、武山水帘洞、清水温泉，这7个3A级景点各自的旅游价值。再通过Dijkstar算法，对上述旅游景点的最短旅游路线的选择进行研究，最终为不同要求的游客提供出最佳的旅游路线。 关键字：AHP决策分析；Dijkstar算法；最短路径分析；天水市 Based on the AHP decision analysis method and the analysis of Dijkstar algorithm of the shortest path ——in tianshui 3 a-class tourist attractions as an example Abstract：With the development of the western tourism, tourism optimal route choice is becoming more and more important.This article applies the method of AHP decision analysis on comprehensive evaluation analysis of the numerous tourist attractions tianshui wheat product, yuquan view, nanguo temple grottoes, fu xi temple, the elephant, wushan waterfall cave, water hot springs, the seven aaa scenic spot tourism value. Again through the Dijkstra algorithm, the choice of the tourist attractions of the shortest travel route, finally for different requirements of the best travel route for tourists. Key words: Analytic hierarchy process; Dijkstar; Shortest path; tianshui city 0 引言 随着西部旅游业如火如荼的发展，天水市自驾旅游开始被越来越多的人选择。自驾车旅游者追求以最少的花销走更远的路，看更优美的风景。因此设计出一条多景点间距离最短（或费用，时间最少）的旅游线路是自驾车游客的现实需求[1]。而对于旅游景点的评价及旅游线路的选择问题,是旅游学术界一直关注的课题。众多学者所采用的方法，大体可归纳为主观定性评价和客观定量评价。景点评价方法在我国开展的时间并不长，主要侧重定性描述，较缺乏定量

gis计算最短路径的Dijkstra算法详细讲解

最短路径之Dijkstra算法详细讲解 １最短路径算法 在日常生活中，我们如果需要常常往返A地区和B 地区之间，我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中，那一条路径的路途最短。最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。算法具体的形式包括： （１）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。 （２）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。 （３）确定起点终点的最短路径问题：即已知起点和终点，求两结点之间的最短路径。 （４）全局最短路径问题：求图中所有的最短路径。 用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。最常用的路径算法

有：Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法。 本文主要研究Dijkstra算法的单源算法。 ２Dijkstra算法 2.1 Dijkstra算法 Dijkstra算法是典型最短路算法，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算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。 Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法，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。 2.2 Dijkstra算法思想 Dijkstra算法思想为：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U 表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。在加入的过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S 中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。 2.3 Dijkstra算法具体步骤 （1）初始时，S只包含源点，即S＝，v的距离为0。U包含除v外的其他顶点，U中顶点u距离为边上的权（若v与u有边）或）（若u不是v的出边邻接点）。 （2）从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k，加入S中（该选定的距离就是v到k的最短路径长度）。 （3）以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u（u U）的距离（经过顶点k）比原来距离（不经过顶点k）短，则修改顶点u 的距离值，修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。 （4）重复步骤（2）和（3）直到所有顶点都包含在S中。 2.4 Dijkstra算法举例说明 如下图，设A为源点，求A到其他各顶点（B、C、D、E、F）的最短路径。线上所标注为相邻线段之间的距离，即权值。（注：此图为随意所画，其相邻顶点间的距离与图中的目视长度不能一一对等）

数据结构最短路径

数据结构 设计说明书 单源点最短路径算法的实现 学生姓名王文刚 学号1418064056 班级网络1402 成绩 指导教师 数学与计算机科学学院 年月日

课程设计任务书 20 —20 学年第学期 课程设计名称：数据结构课程设计 课程设计题目：单源点最短路径算法的实现 完成期限：自年月日至年月日共 2 周设计内容： 1.任务说明 2.要求 3.参考资料 指导教师：教研室负责人： 课程设计评阅

摘要 设计了一求解最短路径的方法，该方法具有在输入的途中查找两个顶点之间的最短路径的功能。本方法采用VC++作为软件开发环境，采用Dijkstar函数来求取顶点之间的最短路径。，用户可以自己输入各个地点及其之间的距离，便于用户在不同情况下均可使用。 关键词：最短路径；Dijkstar；无向图;

目录 目录 1课题描述 (2) 2 需求分析 (3) 3概要设计 (4) 3.1 存储结构 (4) 3.2 算法描述 (5) 4详细设计 (6) 4.1 功能模块图 (6) 4.2 主函数 (6) 4.3 pd函数 (7) 4.4 CreateMGraph函数 (8) 4.5Dijkstar函数 (9) 5程序编码 (11) 6程序的调试与测试 (15) 8总结 (16) 参考文献 (17) 1.目录中可以只有一级标题 2.页码右侧对齐页边距 3.本页不需要页码 4.以上内容仅作参考，具体章节由课程设计类型确定

1课题描述 随着交通的发展，人民生活水平的提高。出门旅行变的越来越频繁，而且供暖也成为冬天不可或缺的内容。为了节约时间和金钱，所以人们都希望找到旅行目的地的最短路径和架设暖气的最短路径。那么如何找到最短路径呢？由于路径较多，手工计算比较麻烦，而且容易出错，因此人们用计算机语言代替手工计算求最短路径。而在计算机语言中迪杰斯特拉算法比较常见，简洁，故人们常借助计算机程序迪杰斯特拉算法求最短路径。这样可以广泛提高效率，容易理解。

ArcGIS_7 最短路径问题分析与应用

综合实习7：最短路径问题分析与应用 1．背景 在现实中，最短路径的求取问题可以拓展为许多方面的最高效率问题，最短路径不仅指一般意义上的距离最短，还可以是时间最短、费用最少、线路利用率最高等标准。 2．目的 学会用ArcGIS10进行各种类型的最短路径分析，理解网络分析原理。 3．数据 GeoDatabase地理数据库：City.mdb。 数据库中包含一个数据库：City，其中含有城市交通网net、商业中心及家庭住址place、网络节点city_Net_Junctions等要素。 4．要求 根据不同的要求，获得到达指定目的地的最佳路径，并给出路径的长度；找出距景点最近的某设施的路径。 在网络中指定一个商业中心，分别求出在不同距离、时间的限制下从家到商业中心的最佳路径。 给定访问顺序，按要求找出从家出发，逐个经过访问点，最终到达目的地的最佳路径。 研究阻强的设置对最佳路径选择的影响。 5．操作步骤 启动ArcMap，打开city.mdb，双击city数据库，加载数据。 对点状要素place符号化：以HOME字段，1值为家，0值为商业中心。 （1）无权重最佳路径的生成 1）在几何网络分析工具条上，选择旗标工具，将旗标放在“家”和想要取得“商业中心”点上。 2）选择分析|选项命令，打开“分析选项”对话框，确认“权重”和“权重过滤器”标签项全部是“无（None）”，这种情况下进行的最短路径分析是完全按照这个网络自身的长短来确定。 3）在“追踪任务”文本框中选择“网络路径分析”。单击“解决”按钮。显示出最短路径（图7-1），这条路径的总成本显示在状态栏中。

图7-1 无权重参照的最短路径的显示 （2）加权最佳路径生成 1）在几何网络分析工具条上，点选旗标工具，将旗标分别放在“家”和想去的某个“商业中心”的位置上。 2）选择“分析|选项”命令，打开“分析选项”对话框（图7-2）进入“权重”标签页，在边的权重（Edge weights）上，全部选择长度（length）权重属性。 图7-2 长度权重属性设置

矢量数据的空间分析-以最短路径分析为例

兰州交通大学开放性实验 基于ArcGIS的地理分析 实 验 报 告 实验名称：矢量数据的空间分析-以最短路径分析为例 学生姓名：张鑫港 学生学号：201408301 指导老师：朱睿 时间：2016年5月1日 1.实验背景 最短路径的分析问题在现实生活中有着广泛的应用，可以有助于提高效率，减少资源的消耗，故对最短路径的研究有着重要的意义。

2. 实验目的 通过本练习，掌握ArcGIS最短路径分析的方法，深入理解网络分析的原理。 3. 实验要求 通过分析能够得到到达指定目的地的路径选择方案及根据不同的权重得到不同的最佳路径，并给出路径的长度（总成本）。 （1）在网络中指定一个点，分别求出在不同距离、时间的限制下从指定的另一点到此点的最短路径。 （2）给定访问顺序，按要求找出逐个经过中间位置最终到达目的地的最佳路径。 （3）研究阻抗的设置对最佳路径选择的影响。 4. 实验操作步骤 1）无权重最佳路径的选择 无权重最短路径，即说明路径的长短是此网络分析的唯一标准。 此时计算出的是距离上最短的路径，左下角显示出此网络的总成本，本例中显示为20，即为总共经过20个路口的含义。（以下图中都可显示总成本，不再一一说明） 2）加权最佳路径的选择 加权最佳路径的选择，可以是距离、时间、速度等的加权，要根据分析的具体情况决定以何属性加权。以下以时间加权与距离加权为例说明。

时间加权 距离加权 加权的意义，既为网络分析提供分析依据，即以何作为计算因素来进行分析。 3）按要求和顺序能够逐个通过目标点的路径的实现 如果在一个网络分析中按照一定的顺序依次标定所要经过的点位，此时可以同时赋予权重（本图中以距离权重为例），则可以得到按指定顺序行进的最优路径。 4）阻强问题 权重是通过边线或连接的成本，它只能基于长整型或双精度型数据类型创建。在本例 阻强问题指的是点状要素或线状要素因为某些突发事件而不可运行时，原先获取的最优路径就可能会被修正。本例中同时设置了点要素障碍与边要素障碍，可以看出设置阻碍后最优路线的修正。

GIS空间分析复习提纲及答案

空间分析复习提纲 一、基本概念(要求：基本掌握其原理及含义，能做名词解释) 1、空间分析：是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 2、空间数据模型：以计算机能够接受和处理的数据形式，为了反映空间实体的某些结构特性和行为功能，按一定的方案建立起来的数据逻辑组织方式，是对现实世界的抽象表达。分为概念模型、逻辑模型、物理模型。 3、叠置分析：是指在同一地区、同一比例尺、同一数学基础、不同信息表达的两组或多组专题要素的图形或数据文件进行叠加，根据各类要素与多边形边界的交点或多边形属性建立多重属性组合的新图层，并对那些结构和属性上既互相重叠，又互相联系的多种现象要素进行综合分析和评价；或者对反映不同时期同一地理现象的多边形图形进行多时相系列分析，从而深入揭示各种现象要素的内在联系及其发展规律的一种空间分析方法。 4、网络分析：网络分析是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。 5、缓冲区分析：即根据分析对象的点、线、面实体，自动建立它们周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度，以便为某项分析或决策提供依据。其中包括点缓冲区、线缓冲区、面缓冲区等。 6、最佳路径分析：也称最优路径分析，以最短路径分析为主，一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息科学等学科的研究热点。这里“最佳”包含很多含义，不仅指一般地理意义上的距离最短，还可以是成本最少、耗费时间最短、资源流量（容量）最大、线路利用率最高等标准。 7、空间插值：空间插值是指在为采样点估计一个变量值的过程，常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。，前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。 8、空间量算：即空间量测与计算，是指对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等，空间量算是GIS获取地理空间信息的基本手段，所获得的基本空间参数是进行复杂空间分析、模拟与决策制定的基础。 9、克里金插值法：克里金插值法是空间统计分析方法的重要内容之一，它是建立在半变异函数理论分析基础上，对有限区域内的区域变化量取值进行无偏最优估计的一种方法，不仅考虑了待估点与参估点之间的空间相关性，还考虑了各参估点间的空间相关性，根据样本空间位置不同、样本间相关程度的不同，对每个参估点赋予不同的权，进行滑动加权平均，以估计待估点的属性值。 二、分析类(要求：重点掌握其原理及含义，能结合本专业研究方向做比较详细的阐述) 1、空间数据模型的分类？ 答：分为三类： ①场模型：用于表述二维或三维空间中被看作是连续变化的现象； ②要素模型：有时也称对象模型，用于描述各种空间地物； ③网络模型：一种某一数据记录可与任意其他多个数据记录建立联系的有向图结构的数据模型，可 以模拟现实世界中的各种网络。

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。

最短路径问题的算法分析及建模案例

最短路径问题的算法分析及建模案例

最短路径问题的算法分析及建模案例 一.摘要 (3) 二.网络最短路径问题的基础知识 (5) 2.1有向图 (7) 2.2连通性................... 错误！未定义书签。 2.3割集....................... 错误！未定义书签。 2.4最短路问题 (8) 三．最短路径的算法研究.. 错误！未定义书签。 3.1最短路问题的提出 (9) 3.2 Bellman最短路方程错误！未定义书签。 3.3 Bellman-Ford算法的基本思想错误！未定义书签 3.4 Bellman-Ford算法的步骤错误！未定义书签。 3.5实例....................... 错误！未定义书签。 3.6 Bellman-FORD算法的建模应用举例错误！未定义 3.7 Dijkstra算法的基本思想 (9) 3.8 Dijkstra算法的理论依据 (9) 3.9 Dijkstra算法的计算步骤 (9) 3.10 Dijstre算法的建模应用举例 (10) 3.11 两种算法的分析错误！未定义书签。

1.Diklstra算法和Bellman-Ford算法 思想有很大的区别错误！未定义书签。 Bellman-Ford算法在求解过程中，每 次循环都要修改所有顶点的权值，也就 是说源点到各顶点最短路径长度一直 要到Bellman-Ford算法结束才确定下 来。...................... 错误！未定义书签。 2.Diklstra算法和Bellman-Ford算法 的限制.................. 错误！未定义书签。 3.Bellman-Ford算法的另外一种理解错误！未定 4.Bellman-Ford算法的改进错误！未定义书签。 摘要 近年来计算机发展迅猛，图论的研究也得到了很大程度的发展，而最短路径 问题一直是图论中的一个典型问题，它已应用在地理信息科学，计算机科学等 诸多领域。而在交通路网中两个城市之间的最短行车路线就是最短路径问题的 一个典型例子。 由于最短路径问题在各方面广泛应用，以及研究人员对最短路径的深入研究， 使得在最短路径问题中也产生了很多经典的算法。在本课题中我将提出一些最 短路径问题的算法以及各算法之间的比较，最后将这些算法再应用于实际问题

《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告

《数据结构课程设计》最短路径问题实验报告

目录 一、概述 0 二、系统分析 0 三、概要设计 (1) 四、详细设计 (5) 4.1建立图的存储结构 (5) 4.2单源最短路径 (6) 4.3任意一对顶点之间的最短路径 (7) 五、运行与测试 (8) 参考文献 (11) 附录 (12)

交通咨询系统设计（最短路径问题）一、概述 在交通网络日益发达的今天，针对人们关心的各种问题，利用计算机建立一个交通咨询系统。在系统中采用图来构造各个城市之间的联系，图中顶点表示城市，边表示各个城市之间的交通关系，所带权值为两个城市间的耗费。这个交通咨询系统可以回答旅客提出的各种问题，例如：如何选择一条路径使得从A城到B城途中中转次数最少；如何选择一条路径使得从A城到B城里程最短；如何选择一条路径使得从A城到B城花费最低等等的一系列问题。 二、系统分析 设计一个交通咨询系统，能咨询从任何一个城市顶点到另一城市顶点之间的最短路径(里程)、最低花费或是最少时间等问题。对于不同的咨询要求，可输入城市间的路程、所需时间或是所需费用等信息。 针对最短路径问题，在本系统中采用图的相关知识，以解决在实际情况中的最短路径问题，本系统中包括了建立图的存储结构、单源最短问题、对任意一对顶点间最短路径问题三个问题，这对以上几个问题采用了迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。并未本系统设置一人性化的系统提示菜单，方便使用者的使用。

三、概要设计 可以将该系统大致分为三个部分： ①建立交通网络图的存储结构； ②解决单源最短路径问题； ③实现两个城市顶点之间的最短路径问题。

迪杰斯特拉算法流图：

AE 最短路径分析

ArcEngine 最短路径分析 using System; using ESRI.ArcGIS.Carto; using ESRI.ArcGIS.Geometry; using ESRI.ArcGIS.Geodatabase; using https://www.doczj.com/doc/5f7737138.html,workAnalysis; namespace GisEditor { ///

/// 最短路径分析 ///

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;} }

云南大学 杨克成老师 Arcgis 网络分析中文版 最短路径、最短路径、服务区选择

实验十、网络分析（道路网络分析） 一、实验目的 网络分析是GIS空间分析的重要功能分。有两类网络，一为道路（交通）网络，一为实体网络（比如，河流、排水管道、电力网络）。此实验主要涉及道路网络分析，主要内容包括： ●最佳路径分析，如：找出两地通达的最佳路径。 ●最近服务设施分析，如：引导最近的救护车到事故地点。 ●服务区域分析，如：确定公共设施（医院）的服务区域。 通过对本实习的学习，应达到以下几个目的： (1)加深对网络分析基本原理、方法的认识； (2)熟练掌握ARCGIS下进行道路网络分析的技术方法。 (3)结合实际、掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力。 二、实验准备 软件准备：ArcMap, 要求有网络分析扩展模块的许可授权 数据准备： Shape文件创建网络数据集（高速公路：Highways, 主要街道：Major Streets, 公园：Parks，湖泊：Lakes，街道：Streets） Geodatabase网络数据集：NetworkAnalysis.mdb：包含：街道图层：Streets 仓库图层：Warehouses 商店图层：Stores 在ArcMap中加载启用NetWork Anylyst网络分析模块： 执行菜单命令［工具Tools］>>[Extensions], 在［Extensions］对话框中点击[Network Analyst] 启用网络分析模块，即装入Network Analyst空间分析扩展模块。 道路网络分析步骤 1. 创建分析图层 2. 添加网络位置 3. 设置分析选项 4. 执行分析过程显示分析结果 三、实验内容及步骤 (一) 最佳路径分析 根据给定的停靠点，查找最佳路径（最省时的线路）

GIS软件工程实习报告(最短路径分析)

AE开发之基于几何网络的最短路径分析 1、实习目的 本次实习目的在于熟练掌握ArcGIS Engine开发工具并能够通过C#语言在VS2010开发环境中完成查询几何网络的最短路径分析的功能。 2、实习时间 2015年5月23日星期六 3、实习内容 3.1实验环境 操作系统：Win dows 2007 二次开发平台：VS 2010开发环境、ArcGIS Desktop10.0、AE开发组件3.2实验任务 完成基于几何网络分析的最短路径查询功能，即实现通过在几何网络地图中指定起始点，能够查询经过起始点的最短路线，并能够通过缩放功能在地图窗口居中显示。

3.3实验步骤 331新建项目 选择文件新建项目，如图选择项目类型中Visual C#，再选择Win dows Application ，记为“ FindShortPath ”，点击确定。 Vi-5.u-ai Bask Vtsual C? 丄VTiual C# Wnd OWE Wet WPF.ES8?VtsuaJ C# 思于宙ata育wirdow琵体泗户畀酝 应用程序的：E目 v^ ual a ArcGJS Cloud ReporiEjng SharePoint Silwirliglhr WCF VkiuJ C# VrtualC# Fi ndShortP firth] ffiHCL）：d:\doicurnervt或yi翼Idl studig 201D\Pr-pjcct5■ 翩WE3S3T 绘兴方宝宕粗⑷：FindShortPisth Window敷迪用邕了 WPF窗览H应用呈 甲 WindoMrs 觀男 WPF用户邮注 Workflow WPF自走:込陛 ft黑 Vkud C# *曲^方妄缠目云口 "⑹???

数据结构最短路径课设报告

数据结构与算法 课程设计报告书 题目：导航最短路径查询 班级：11101111 学号：1110111105 姓名： 教师 周期：2012.12.17-2012.12.21 （以下由验收教师填写） 成绩： 2012年12月21日

《导航最短路径查询》 一、课程设计的目的与要求 （一）课程设计目的与任务 通过学习，了解并初步掌握设计、实现较大系统的完整过程，包括系统分析、编码设计、编码集成以及调试分析，熟练掌握数据结构的选择、设计、实现、以及操作方法，为进一步的开发应用打好基础。 （二）题目要求 要求在数据结构的逻辑特性和物理表示、数据结构的选择和应用、算法的设计及其实现等方面，加深对课程基本内容的理解。同时，在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。 二、设计正文 1、系统分析和开发背景 该程序所做的工作是给司机们提供最佳路线，来提高能源和时间的合理利用。 （1）把城市交通线路转化为图，从而对图进行相应的结构存储； （2）程序的输出信息主要为：起始城市到目的城市的最短路路径。 （3）程序的功能主要包括：城市之间路径的存储，最短路径的计算，以及最短路径和邻接矩阵的输出； 2 、功能详细描述 先假设有四个城市甲乙丙丁，甲乙相距2千米，且只有从乙到甲的单程线路。甲丙相距7千米，且只有从甲到丙的单程线路。甲丁相距4千米，且只有从甲到丁的单程线路。乙丙相距5千米，且只有从丙到乙的单程线路。乙丁相距3千米，且只有从丁到乙的单程线路。丙丁相距3千米，且只有从丁到丙的单程线路。戊甲相距6千米，且只有从戊到甲的单程线路。戊丁相距2千米，且只有从丁到戊的单程线路。乙己相距8千米，且只有从乙到己的单程线路。丙己相距6千米，且只有从己到丙单程线路。 编程出能求出个一点到任一点的最短路经。 3、数据结构设计 （1）typedef struct {int no; //顶点编号 InfoType info; //顶点其他信息，这里用于存放边的权值 }V ertexType; //顶点类型 typedef struct //图的定义 {int edges[MAXV][MAXV]; //邻接矩阵 int n,e; //顶点数，弧数 V ertexType vexs[MAXV]; //存放顶点信息 }MGraph; //图的邻接矩阵类型 //以下定义邻接表类型 typedef struct ANode //弧的结点结构类型

图论最短路径分析及应用

最短路问题及其应用 1 引言 图论是应用数学地一个分支，它地概念和结果来源非常广泛，最早起源于一些数学游戏地难题研究，如欧拉所解决地哥尼斯堡七桥问题，以及在民间广泛流传地一些游戏难题，如迷宫问题、博弈问题、棋盘上马地行走路线问题等．这些古老地难题，当时吸引了很多学者地注意．在这些问题研究地基础上又继续提出了著名地四色猜想和汉米尔顿（环游世界）数学难题． 1847年，图论应用于分析电路网络，这是它最早应用于工程科学，以后随着科学地发展，图论在解决运筹学，网络理论，信息论，控制论，博弈论以及计算机科学等各个领域地问题时，发挥出越来越大地作用．在实践中，图论已成为解决自然科学、工程技术、社会科学、军事等领域中许多问题地有力工具之一. 最短路问题是图论理论地一个经典问题.寻找最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小地路.最短路不仅仅指一般地理意义上地距离最短,还可以引申到其它地度量,如时间、费用、线路容量等. 最短路径算法地选择与实现是通道路线设计地基础,最短路径算法是计算机科学与地理信息科学等领域地研究热点,很多网络相关问题均可纳入最短路径问题地范畴之中.经典地图论与不断发展完善地计算机数据结构及算法地有效结合使得新地最短路径算法不断涌现. 2 最短路 2.1 最短路地定义 对最短路问题地研究早在上个世纪60年代以前就卓有成效了,其中对赋权图()0 w≥地有效算法是由荷兰著名计算机专家E.W.Dijkstra在1959年首次提出地, ij 该算法能够解决两指定点间地最短路,也可以求解图G中一特定点到其它各顶点地最短路.后来海斯在Dijkstra算法地基础之上提出了海斯算法.但这两种算法都不能解决含有负权地图地最短路问题.因此由Ford提出了Ford算法,它能有效地解决含有负权地最短路问题.但在现实生活中,我们所遇到地问题大都不含负权,所以我们在()0 w≥地情况下选择Dijkstra算法. ij 定义①1若图G=G(V,E)中各边e都赋有一个实数W(e),称为边e地权,则称这

数据结构最短路径

图的最短路径 一、实验目的 1.使学生熟悉最短路径的算法实现 二、掌握带权图的存储结构和处理方法 1.硬件：每个学生需配备计算机一台。操作系统：DOS或Windows 2.软件：DOS或Windows操作系统+Turbo C; 三、实验要求 1.能够独立完成带权图的存储和最短路径的生成 四、实验内容 1.现在假设我国铁路交通图如下（权值表示距离），请用合适的存储结构将下图存储到计算机中方便进行处理。 2.现在我想以最小的代价从徐州出发到达其他目的地，请用Dijkstra算法实现我的要求的路径。 #include"stdio.h" #include"malloc.h" typedef struct {int*vexs; int**arcs; int vexnum; }graph_hc; typedef struct {int adjvex; int lowcost; }markedg_hc; graph_hc*initgraph_hc() {int i,j;graph_hc*g; g=(graph_hc*)malloc(sizeof(graph_hc)); g->vexnum=25; g->vexs=(int*)malloc(g->vexnum*sizeof(int)); g->arcs=(int**)malloc(g->vexnum*sizeof(int*)); for(i=0;ivexnum;i++) g->arcs[i]=(int*)malloc(g->vexnum*sizeof(int)); for(i=0;ivexnum;i++) for(j=0;jvexnum;j++) {g->arcs[i][j]=0;} return g;} void creategraph_hc(graph_hc *g) {int i,j; for(i=0;ivexnum;i++)g->vexs[i]=i; g->arcs[0][9]=1892; g->arcs[1][3]=242;