算法合集之《SPFA算法的优化及应用》
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一种SPF计算调度算法的设计与实现
平骁卓;葛宝忠
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2005(000)024
【摘要】传统的OSPF路由协议实现满足SPF计算条件,就执行SPF计算:频繁的计算消耗大量宝贵的系统资源,还使计算得出的路由表稳定性较差.设计并实现对SPF计算的调度算法,保证两次SPF计算满足合理的间隔,提高单次SPF计算的效率,减缓了路由表更新的速率,提高了路由稳定性,节约了大量的系统开销.在T比特路由器平台上进行了测试验证,结果表明该算法达到设计目的.分析指出该算法也很好的满足了SPF计算的可靠性和健壮性要求.
【总页数】4页(P61-63,146)
【作者】平骁卓;葛宝忠
【作者单位】450002,郑州国家数字交换系统工程技术研究中心;450002,郑州国家数字交换系统工程技术研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.17
【相关文献】
1.一种改进的进程调度算法在机顶盒上的设计与实现 [J], 王铭伟;吕华
2.ASPFQ:一种简单公平的队列调度算法 [J], 时培昕;柴洪杰;雷振明
3.一种多用户MapReduce集群的作业调度算法的设计与实现 [J], 王凯;吴泉源;
杨树强
4.一种SPF计算调度算法的设计与实现 [J], 平骁卓;葛宝忠
5.一种多核混合分区调度算法设计与实现 [J], 郝继锋;虞保忠;周霆;徐晓光
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最短路径SPFAP3371【模板】单源最短路径(弱化版)SPFA算法:SPFA 算法是的队列优化算法的别称,通常⽤于求含负权边的单源最短路径,以及判负权环。
SPFA 最坏情况下复杂度和朴素Bellman-Ford 相同,为 O(VE)。
SPFA和Dijkstra不同的是:Dijkstra 是从⼀个点的所有出边中找到⼀个最短出边,⽤它来继续更新下边的点SPFA 是⽤⼀个点的所有出边都更新它下⾯的点更新之前把这个点存进队列更新时把他拿出来,再把更新的出边终点(未⼊队的)⼊队⼀直不断更新,直到队列为空队列⾥存的是点(下⾯有详细解释,在链式前向星以后)head[---] 这⾥⼤⼩根据点数决定记录存边的历史,存的是i点的最后⼀条出边(它经历了不断更新)vis[---] 判断是否已存⼊队列dis[---] 从起点开始到当前点的最短路径num_edge 表⽰边的编号这⾥要⽤链式前向星存图://以下为链式前向星存图void addedge(int from,int to,int dis) //存储每⼀条边:起点,终点,长度{num_edge++; //新建⼀条边edge[num_edge].next=head[from]; //上⼀条出边edge[num_edge].to=to;edge[num_edge].dis=dis;head[from]=num_edge; //记录最后⼀条出边}这⾥edge[1]=0,因为它是顶点1的第⼀条出边edge[2]=1,edge[3]=2,edge[5]=0,因为它是顶点5 的第⼀条出边edge[7]=5SPFA默认起点是1⽤到1就把它弹出再⽤6更新5⼊队再⽤3更新直到队列为空【代码】:#include<bits/stdc++.h>#include<queue>using namespace std;const int inf=2147483647;int n,m,s;int dis[10008],vis[10008],head[10008],num_edge;struct Edge{int next,to,dis;}edge[500008]; //⼤⼩由边数决定// to ⽬标点// dis 权值// next 该点的上⼀条出边queue<int>q;//以下为链式前向星存图void addedge(int from,int to,int dis) //存储每⼀条边:起点,终点,长度{num_edge++; //新建⼀条边edge[num_edge].next=head[from]; //上⼀条出边edge[num_edge].to=to;edge[num_edge].dis=dis;head[from]=num_edge; //记录最后⼀条出边}void spfa(){for(int i=1;i<=n;i++){dis[i]=inf; //初始化最⼤值vis[i]=0; //都不⼊队}dis[s]=0;vis[s]=1;q.push(s); //把起点S⼊队while(!q.empty()){int u=q.front(); //当前起点q.pop(); //⽤就弹出vis[u]=0; //弹出后记录为不在队列for(int i=head[u];i;i=edge[i].next) //遍历起点的所有出边{int v=edge[i].to; //当前终点if(dis[v]>dis[u]+edge[i].dis)//如果【起点到当前终点的距离】>【起点到当前起点的距离+当前距离与当前终点距离】 //那就更新为更⼩距离{dis[v]=dis[u]+edge[i].dis;if(!vis[v]) //未⼊队的当前终点⼊队 {q.push(v);vis[v]=1;}}}}}int main(){scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);for(int i=1;i<=m;i++){int u,v,w;scanf("%d%d%d",&u,&v,&w);addedge(u,v,w);}spfa();for(int i=1;i<=n;i++){if(i==s) printf("0 ");else printf("%d ",dis[i]);}return0;}。
FOA优化极限学习机算法及模型应用研究
潘华贤
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2024(40)3
【摘要】传统极限学习机算法输入权重和单元偏置是随机确定的,这会导致算法性能不高,因而采用果蝇优化算法进行优化。
分析了果蝇优化算法的流程,并和遗传算法、粒子群算法进行对比,通过求解Schaffer函数最优化问题验证了果蝇优化算法具有良好的优化性能。
在此基础上,将果蝇优化算法优化极限学习机,提出改进的极限学习机算法。
将改进极限学习机算法和极限学习机算法应用于化工企业竞争力预测中,结果表明,改进极限学习机算法对化工企业竞争力预测的准确率明显高于极限学习机算法,同时运行时间相差非常小。
FOA优化极限学习机模型对其他预测问题的解决提供了参考。
【总页数】4页(P108-111)
【作者】潘华贤
【作者单位】西安财经大学行知学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于蚁群算法和极限学习机的舰船电子装备备件优化模型
2.基于相空间重构和遗传算法优化的极限学习机模型预测基坑变形时序混沌特性
3.基于改进SSA算法优
化极限学习机模型的土壤供肥量预测4.基于小波包分解-非洲秃鹫优化算法-深度极限学习机的水文预报模型及其应用5.基于混沌多目标蚁狮优化算法和核极限学习机的冲击性负荷预测模型
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算法合集之《SPFA算法的优化及应用》SPFA算法即最短路径快速算法(Shortest Path Faster Algorithm)。
它是Bellman-Ford算法的一种优化算法,主要用于求解单源最短路径问题,即从一个节点出发,求解到达其他节点的最短路径。
SPFA算法的基本思想是利用队列进行松弛操作,不断更新节点的距离值,直到所有节点的距离值不再更新。
与普通的队列实现不同,SPFA算法通过维护一个优化队列,将已经被更新的节点推入队列的前部,这样可以提高算法的效率。
SPFA算法的优化主要体现在以下几个方面:1.队列优化:SPFA算法通过优化队列的维护顺序,将已经被更新的节点推入队列的前部。
这样,被更新的节点会尽快参与下一次的松弛操作,从而减少了不必要的松弛操作,提高了算法的效率。
2.标记优化:SPFA算法引入了一个标记数组,用于标记节点是否在队列中。
只有当节点的距离值发生改变时,才会将节点推入队列,并将其标记为在队列中。
这样可以避免重复将相同节点推入队列,减少了不必要的操作。
3.最短路径优化:SPFA算法在每次松弛操作时,会检查节点的距离值是否发生了改变。
如果节点的距离值没有发生改变,则说明该节点的最短路径已经确定,不需要再进行松弛操作。
这样可以减少不必要的松弛操作,提高算法的效率。
SPFA算法的应用非常广泛,主要应用在网络最短路径问题、有向图中的单源最短路径问题等。
具体应用如下所示:1.网络路由:SPFA算法可以用于求解网络中的最短路径,用于确定数据包的传输路径,从而提高网络的传输效率。
2.电力传输:SPFA算法可以用于求解电力网络中的最短路径,用于确定电力传输的路径,从而提高电力传输的效率。
3.交通规划:SPFA算法可以用于求解交通网络中的最短路径,用于规划最短的驾驶路线,从而减少交通拥堵,提高交通的效率。
总之,SPFA算法通过队列优化、标记优化以及最短路径优化,提高了算法的效率,使得求解最短路径问题更加快速和高效。
SPFA 算法(也适合求最长路径)求单源最短路的SPF A 算法的全称是:Shortest Path Faster Algorithm 。
从名字我们就可以看出,这种算法在效率上一定有过人之处。
很多时候,给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra 等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford 算法的复杂度又过高,SPF A 算法便派上用场了。
简洁起见,我们约定有向加权图G 不存在负权回路,即最短路径一定存在。
当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重点。
和上文一样,我们用数组d 记录每个结点的最短路径估计值,而且用邻接表来存储图G 。
我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点,优化时每次取出队首结点u ,并且用u 点当前的最短路径估计值对离开u 点所指向的结点v 进行松弛操作(即不断选优调整),如果v 点的最短路径估计值有所调整,且v 点不在当前的队列中,就将v 点放入队尾(如果v 点已在队列中,则更新调整。
注意点v 可能会多次进入队列)。
这样不断从队列中取出结点来进行松弛操作,直至队列空为止。
(可以采用循环数组队列)定理3 只要最短路径存在,上述SPFA 算法必定能求出最小值。
证明:每次将点放入队尾,都是经过松弛操作达到的。
换言之,每次的优化将会有某个点v 的最短路径估计值d[v ]变小。
所以算法的执行会使d 越来越小。
由于我们假定图中不存在负权回路,所以每个结点都有最短路径值。
因此,算法不会无限执行下去,随着d 值的逐渐变小,直到到达最短路径值时,算法结束,这时的最短路径估计值就是对应结点的最短路径值。
(证毕)刚才我们只是笼统地说SPF A 算法在效率上有过人之处,那么到底它的复杂度是怎样的?定理4 在平均情况下,SPFA 算法的期望时间复杂度为O(E)。
证明:上述算法每次取出队首结点u ,并访问u 的所有临结点的复杂度为O(d),其中d 为点u 的出度。
平滑改进A*算法在无人机航迹规划中的应用作者:储泽楠赵凯宋倍倍来源:《计算机时代》2020年第02期摘要:传统的A*算法易于陷入局部极小,搜索速度較慢,规划的路径有较多折线。
文章对传统A*算法进行了两个改进,并将其应用于无人机航迹规划。
一是在代价函数中加入无人机的转向代价估计,稳定其飞行方向;二是采用后处理方法对航迹点进行拟合,获得平滑的最短路径曲线。
为保证拟合后的路径不会出现较大波动,拟合过程没有使用所有的航迹点,而是在一定的误差允许范围内选取特征点进行拟合。
改进算法的有效性通过仿真和实验予以验证。
关键词: A*算法; 曲线拟合; 无人机; 后处理中图分类号:TP399 文献标识码:A 文章编号:1006-8228(2020)02-54-04Application of smooth improved A-star algorithm in UAV flight path planningChu Zenan1, Zhao Kai1, Song Beibei2(1.Anyang Institute of Technology, 2.Anyang Quality and Technical Supervision,Inspection and Testing Center, Anyang, Henan 455000, China)Abstract: Traditional A-star algorithm spends much time on searching optimal solution, and is easy to fall into local minima. Moreover, the planned path contains many polygonal lines. In this paper, two improvements are made to the traditional A-star algorithm, and it is applied to the pathplanning of UAV. One is to add the UAV steering cost estimation to the distance cost function to stabilize its flight direction; the other is to use the post processing method to fit the track points to obtain the smooth shortest path curve. In order to ensure that the fitted path will not fluctuate greatly, the fitting process does not use all the track points, but selects the feature points for fitting within a certain range of allowable error. The effectiveness of the improved algorithm is verified by simulation and experiment.Key words: A-star algorithm; curve fitting; unmanned aerial vehicle; post processing method 0 引言A*算法结构简单,易于执行,受到了人们的广泛关注。