arcgis 最短路径 原理

基于GIS的城市道路网最短路径分析摘要运用GIS网络分析功能,针对城市道路网的特点,建立了基于路段连接的道路网络模型,并选择可达性作为道路权重对道路网进行了最短路径分析。

对经典的Dijkstra算法加以改进,提出了求解道路网任意两点间最短路径的算法,该算法搜索速度快,具有较强的适用性。

关键词最短路径;可达性;道路网0 引言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。

实验十五：最短路径分析一、实验目的1、掌握各种类型的最短路径分析；2、理解网络分析原理。

二、实验准备数据准备：City.mdb软件准备：ArcGIS Desktop9.x，ArcCatalog三、实验内容根据不同的要求，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。

1、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；2、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；3、研究阻强的设置对最佳路径选择的影响。

四、实验步骤启动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。

具体步骤见操作视频：最短路径分析.exe图1 无权重参照的最短路径显示（1）无权重最佳路径的生成1）在网络分析工具条上，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Analysis/Options命令，打开Analysis Options对话框，确认Weights和Weight Filter 标签项全部是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Track Task文本框中选择Find path。

单击solve按钮。

显示最短路径(图1)，这条路径的总成本显示在状态栏中。

（2）加权最佳路径生成1)在设施网络分析工具条下，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Analysis/Options命令，打开Analysis Options对话框(图2)进入Weights标签页，在边的权重上，全部选择长度权重属性。

图2 长度权重属性设置3)在Track Task文本枢中选择Find path，单击solve按钮，则以长度为比重的最短路径将显示出来(图3），这条路径的总成本显示在状态栏中。

ArcGIS ⽹络分析[2.1]最短路径最短路径求解【如果看到此博客还没有⽹络数据集的，请参考第⼀章的内容，，看⽬录】最短路径，是什么最短？时间最短？距离最短？什么距离？路程距离？考虑到拥堵问题，限速问题，换乘问题，在现实的最短路径远远⽐计算机中的最短路径要复杂，因为要考虑的因素太多了。

这些因素就叫作最短路径求解过程中的“阻抗”，和电阻阻碍电流类似。

最短路径是后⾯⼏个分析类型的基础，只有求得了最短路径，才知道能覆盖多⼤地⽅（服务区）、事故点与最近设施的路径怎么⾛（最近设施）等。

在上⼀章，就已经有了最简单的路径分析：单⼀的道路⽹，阻抗仅仅为公路⽹的长度。

在这⾥不讨论最短路径的内部算法，似乎有⼤佛说过，ESRI是⽤的Dijkstra算法的变种算法。

最短路径中有什么元素呢？换句话说，最短路径要什么东西才能分析？途径点、障碍。

最短路径输出了什么？当然就是最短路径的那条线啊！换成图的形式，就是这样⼦。

输⼊必选参数[途径点]，可选参数：充当障碍的[点线⾯]，基于连通策略和阻抗，就能计算出最短路径。

什么是障碍呢？例如，某条路正在封闭施⼯，那施⼯的那个地⽅就是障碍，这⾥是不能通⾏的，就代表最短路径是不会⾛过障碍的。

路径分析常⽤设置在这⾥打开⽹络分析图层的属性窗⼝找到分析设置选项卡，就会有如下图：输⼊元素输出元素途径点障碍最短路径经常会使⽤到的设置是：阻抗、限制、⽅向、交汇点的U形转弯、这⼏个。

阻抗很简单，分析的时候经过这条路的花费成本，可以这么简单的理解。

可以是时间、平均消耗体⼒、道路长度等。

限制限制主要有两种：转弯限制和单⾏线限制。

有的⼗字路⼝会有禁⽌转向左边或者右边，或者⼗字路⼝等红绿灯的时间⽐较长的情况，这个就是转弯限制。

转弯限制怎么来的呢？当⽹络数据集中加⼊了转弯要素类的时候，这个复选列表就可以选择了。

有关如何制作转弯要素类，请跳到第四章。

单⾏线，有的道路只能⼀个⽅向⾛，不能来回⾛，这也是很常见的。

⽅向这个是导航设置。

最短路径算法(dijkstra)讲解最短路径算法是计算机科学中一个非常重要且广泛应用的算法,它用于求解网络中节点到节点的最短路径。

本文将介绍 Dijkstra 最短路径算法的基本原理和步骤,并对其进行拓展。

Dijkstra 算法的基本原理是:从起点开始,依次将每个未连接的节点加入已连接的队列中,直到所有节点都被加入队列,并且队列为空。

然后从最后一个节点开始,依次取出队列中的节点,计算每个节点到起点的最短距离,并将这些距离累加到一个距离数组中。

最后,返回距离数组中的最小距离,即最短路径。

下面是 Dijkstra 算法的基本步骤:1. 初始化:- 将起点标记为已连接节点。

- 将起点到所有其他节点的距离设为无穷大。

- 将起点加入到距离队列中。

2. 处理队列:- 从距离队列中取出一个节点,并将其加入到连接表中。

- 计算该节点到起点的最短距离。

- 如果该距离小于当前最小距离,则更新最小距离。

- 将该节点标记为已连接节点。

3. 处理连接表:- 如果所有节点都被标记为已连接节点,则返回起点。

- 如果某个节点没有被标记为已连接节点,且该节点到其他节点的最短距离小于当前最小距离,则更新最小距离。

- 将该节点加入到距离队列中。

下面是针对 Dijkstra 算法的拓展:1. 时间复杂度分析:- Dijkstra 算法的时间复杂度为 O(nlogn)。

- 在最坏情况下,当所有节点的权重都为0时,Dijkstra 算法的时间复杂度为O(n^2)。

2. 非最坏情况下的改进:- 当节点的权重都较小时,Dijkstra 算法使用的是贪心算法,其性能可能会退化为 O(n^2)。

- 针对这种情况,可以使用启发式算法,如 A* 算法或贪心算法,来改进Dijkstra 算法的性能。

3. 扩展应用场景:- Dijkstra 算法可以用于求解单源最短路径问题、单源最短路径问题和无后效性问题。

- Dijkstra 算法还可以用于求解网络中的最小生成树问题和最小生成树问题。

ArcGIS网络分析（最短路径问题分析）第一篇：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。

λ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。

λ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ex6city.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λ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λ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。

λ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。

λ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。

λ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。

网络分析算法的实现，又能够在节约存储空间的前提下根据需要扩充数据，对交通网络进行综合分析。

然后是网络搜索，主要依据求解单源点间最短路径的Dijkstra算法思想，同样也可以对其进行优化改进以提高效率。

应用到的基本工具Arc mapView/toolbars/utility network analyst工具条操作流程图（尽量为图解模型）操作步骤（方法）1、对各个图层的属性表及其投影信息进行查看与了解，了解utility networkanalyst工具条中各个选项的用处。

2、最短路径的选择（1）首先打开Arc Map选择E:\Chp7\Ex2\city.mdb再双击后选择将整个要素数据进来。

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，如图1。

图1（2）在place图层上右击label features，使name字段显示在图层中。

3、最短路径的求取无权重最佳路径的选择1）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，将旗标放在家和想要去的超市点上。

2）确认在Analysis下拉菜单中的Options按钮打开的Analysis Options对话框中的weight和weight filter标签项全部是none，这样使得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的。

3）点选追踪工作（Track task）下拉菜单选择寻找路径（find path）。

单击solve键，则最短路径将显示出来，这条路径的总成本将显示在状态列。

图2 无权重最佳路径的选择加权最佳路径选择1）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。

2）选择Analysis下拉菜单，选择Option按钮，打开Analysis Option对话框，选择Weight标签页，在边的权重(edge weight)上，全部选择长度（length）权重属性。

GIS中最短路径的实现-ReadGIS中最短路径的实现张燕，付仲良，黄庆彬1 引言随着地理信息产业的建立和数字化信息产品在全世界的普及，地理信息系统将深入到各行各业甚至各家各户，成为人们生产、生活学习和工作中不可缺少的工具和助手。

地理信息系统中网络分析功能的主要目的是对地理网络（如交通网络）、城市基础设施网络（如各种网线、电力线、电话线、供排水管线等）进行地理分析和模型化。

最短路径问题是地理信息系统网络分析中的最基本最关键的问题，在交通网络结构的分析，交通运输线路的选择，通讯线路的建造与维护，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。

关于最短路径问题，目前为人们所公认的最好求解方法，是1959年由E.W.Dijkstar 提出的标号法，但具体实现中在存储空间及运行效率上还存在着一定的问题。

本文从图形数据的存储结构及最短路径顶点的搜索策略两个方面对Dijkstra算法进行了改进，提出了一种基于矢量角度的最短路径搜索算法。

2 道路网络数据结构构造类似于面向对象的数据结构存储网络图：Public Type Mynode（点结构）Dim NodeID As Integer '节点ID，唯一标识节点Dim AdjoinNum As Integer '邻接弧段数量Dim AdjoinArcID() As Integer '邻接弧段IDDim AdjoinNodeID() As Integer '邻接节点IDDim AdjoinClamp() As Double '指向邻接节点的矢量的角度End TypePublic Type MyArc（弧结构）Dim ArcID As Integer '弧段ID，唯一标识弧段Dim Length As Double '弧段长End Type其中节点对象中的三个数组大小在初始化时利用邻接弧段数量设置大小，因此对应不同的节点对象其大小是不固定的，使用此种结构，对于有向图不会造成数据的冗余，而对应于无向图也仅多存储了一倍的弧段ID，邻接节点ID及矢量角度，相对于经典Dijkstra算法来说，需要的存储空间仍较小。

最短路径算法的原理和方法最短路径算法是一类解决图中节点最短路径问题的算法，例如在网络中找到从一个节点到另一个节点的最短路径，或者在地图中找到从一个地点到另一个地点的最短路线。

最短路径问题可以用图论来描述，即在有向或无向的图中，根据边的权重找到连接两个顶点的最短路径。

最短路径算法可以分为以下几种：1. Dijkstra 算法Dijkstra 算法是最常用的找到单源最短路径的算法，它适用于没有负权边的有向无环图或仅含正权边的图。

算法步骤：（1）初始化，将起点到所有其他顶点的距离初始化为正无穷，将起点到自己的距离初始化为0。

（2）选择一个起点，将其距离设为0。

（3）将起点加入已知最短路径集合。

（4）遍历与起点相邻的所有顶点，将它们到起点的距离更新为起点到它们的距离。

（5）从未加入已知最短路径集合中的顶点中选择最小距离的顶点，将它加入已知最短路径集合中。

（6）重复步骤4和步骤5直到所有顶点都被加入已知最短路径集合中。

2. Bellman-Ford 算法Bellman-Ford 算法是一种解决有负权边的单源最短路径问题的算法。

算法步骤：（1）初始化，将起点到所有其他顶点的距离初始化为正无穷，将起点到自己的距离初始化为0。

（2）遍历每条边，将该边起点的距离加上该边的权重，如果得到的距离比该边终点的距离小，则更新该终点的距离为该距离。

（3）重复步骤2 V-1 次，其中V 是图中的顶点数。

（4）检查是否存在负环，即在V-1 次迭代后，仍然可以更新顶点的距离。

如果存在负环，算法无法执行。

3. Floyd-Warshall 算法Floyd-Warshall 算法是一种解决所有顶点对之间的最短路径问题的算法。

算法步骤：（1）初始化，将每个顶点到其他顶点的距离初始化为边权，如果两个顶点之间没有边相连，则初始化为正无穷。

（2）依次加入每个顶点，如果通过加入该顶点可以得到更短的路径，则更新路径。

（3）输出结果，即每个顶点对之间的最短路径。

离散数学是数学的一个分支，研究离散对象和不连续对象的数量关系及其结构的数学学科。

离散数学对于计算机科学和信息技术领域有着重要的应用，其中最短路径dijkstra算法是离散数学中的一个重要算法，它被广泛应用于计算机网络、交通规划、电路设计等领域，在实际应用中发挥着重要的作用。

一、最短路径dijkstra算法的基本原理最短路径dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·达斯提出的，用于解决带权图中的单源最短路径问题。

该算法的基本原理是：从一个源点出发，按照权值递增的顺序依次求出到达其它各个顶点的最短路径。

具体来说，最短路径dijkstra算法的实现步骤如下：1. 初始化：将源点到图中各个顶点的最短路径估计值初始化为无穷大，将源点到自身的最短路径估计值初始化为0；2. 确定最短路径：从源点开始，选择一个离源点距离最近的未加入集合S中的顶点，并确定从源点到该顶点的最短路径；3. 更新距离：对于未加入集合S中的顶点，根据新加入集合S中的顶点对其进行松弛操作，更新源点到其它顶点的最短路径的估计值；4. 重复操作：重复步骤2和步骤3，直到集合S中包含了图中的所有顶点为止。

二、最短路径dijkstra算法的实现最短路径dijkstra算法的实现可以采用多种数据结构和算法，比较常见的包括邻接矩阵和邻接表两种表示方法。

在使用邻接矩阵表示图的情况下，最短路径dijkstra算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n表示图中顶点的个数；而在使用邻接表表示图的情况下，最短路径dijkstra 算法的时间复杂度为O(nlogn)。

三、最短路径dijkstra算法的应用最短路径dijkstra算法可以应用于计算机网络中路由选择的最短路径计算、交通规划中的最短路径选择、电路设计中的信号传输最短路径计算等领域。

在实际应用中，最短路径dijkstra算法通过寻找起始点到各个顶点的最短路径，为网络通信、交通规划、电路设计等问题提供有效的解决方案。

ArcGIS中最短路径的实现（二）-电脑资料上次介绍了用几何网络实现的“最短路径”，这次用网络数据集实现真正的最短路径功能，跟上次一样，先处理下数据，。

1、先打开ArcCatalog，连接到目标文件夹，假定该文件下有一个名为road的道路图层。

2、在road图层上右键新建一个网络数据集，并按照其默认设置直至完成。

3、打开该地图的工作空间，把刚才新建的网络数据集添加工作空间中。

4、在网络分析菜单中选择新建最近设施点。

这时在工作空间里，可以看到多了一个名为“Closest Facility”的图层。

它下面还有4个子图层，名字分别为“Facilities”，“Incidents”，“Barriers”，“Routes”。

“Facilities”就是设施点图层，也就是目的点，“Incidents”的意思就是出发点，“Barriers”是障碍点，意思就是地图某条道路附近有一个障碍点，如果障碍点与道路距离在容限范围内，则表示此道路不通，“Routes”就是最终的结果。

这样我们编程实现最短路径的思路就出现了：1、添加出发点。

2、添加目的点。

3、生成最优路径，获取结果。

这里的添加出发点或者目的点，是往“Facilities”或“Incidents”图层上添加元素。

获取结果也是从“Routes”中获取Polyline。

往“Facilities”或“Incidents”图层上添加元素用到的主要方法是INALocator的QueryLocationByPoint函数，生成路径主要接口是INASolver和它的Solve方法。

获取结果是按属性查找，因为“Routes”类其实就是一个图层类，只不过只是存在于内存。

1 CMapControlDefault m_map;2 IPointCollectionPtr m_ipPointCollection;34 ILayerPtr ipLayer = m_map.GetLayer(0); // 网络数据集5 INALayerPtr ipNaLayer = ipLayer;6 if (NULL == ipNaLayer)7 {8 return;9 }1011 INAContextPtr ipNaContext;12 HRESULT hr = ipNaLayer->get_Context(&ipNaContext);13INAClassLoaderPtr ipNAClassLoader(CLSID_NAClassLoader);14 INALocatorPtr ipNALocator = NULL;15 hr = ipNaContext->get_Locator(&ipNALocator);16 ipNALocator->put_SnapToleranceUnits(esriMeters);17 ipNALocator->put_SnapTolerance(200);18 ipNaContext;19 hr = ipNAClassLoader->putref_Locator(ipNALocator);2021 INamedSetPtr ipNamedSet = NULL;22 ipNaContext->get_NAClasses(&ipNamedSet);2324 CString szName = "Facilities";25 BSTR bstrName = szName.AllocSysString();26 INAClassPtr ipNAFacilitiesClass = NULL;27hr = ipNamedSet->get_ItemByName(bstrName, (IUnknown**)&ipNAFacilitiesClass);28 szName = "Incidents";29 bstrName = szName.AllocSysString();30 INAClassPtr ipNAIncidentsClass = NULL;31hr = ipNamedSet->get_ItemByName(bstrName,(IUnknown**)&ipNAIncidentsClass);32 szName = "CFRoutes";33 bstrName = szName.AllocSysString();34 INAClassPtr ipNARoutesClass = NULL;35hr = ipNamedSet->get_ItemByName(bstrName, (IUnknown**)&ipNARoutesClass);3637 INALocationPtr ipNALocation1(CLSID_NALocation);38 INALocationPtr ipNALocation2(CLSID_NALocation);39 ipNAClassLoader->get_Locator(&ipNALocator);40 IPointPtr ipBeginPoint(CLSID_Point);41 m_ipPointCollection->get_Point(0, &ipBeginPoint);42 IPointPtr ipEndPoint(CLSID_Point);43 m_ipPointCollection->get_Point(1, &ipEndPoint);44 IPointPtr ipPoint1(CLSID_Point);45 IPointPtr ipPoint2(CLSID_Point);46 double dbLVal = 0.0;47ipNALocator->QueryLocationByPoint(ipBeginPoint, &ipNALocation1, &ipPoint1, &dbLVal);48ipNALocator->QueryLocationByPoint(ipEndPoint, &ipNALocation2, &ipPoint2, &dbLVal);4950 INALocationObjectPtr ipNALocationObject = NULL;51 IFeatureClassPtr ipFeatureClass = ipNAIncidentsClass;52 IFeaturePtr ipFeature = NULL;53 ipFeatureClass->CreateFeature(&ipFeature);54 IRowSubtypesPtr ipRowSubtypes = ipFeature;55 ipRowSubtypes->InitDefaultValues();56 ipFeature->putref_Shape(ipBeginPoint);57 ITablePtr ipTable = NULL;58 ipFeature->get_Table(&ipTable);59 long nIndex = 0;60 szName = "Sequence";61 bstrName = szName.AllocSysString();62 ipTable->FindField(bstrName, &nIndex);63 VARIANT var_int;64 var_int.intVal = 1;65 var_int.vt = VT_INT;66 ipFeature->put_Value(nIndex, var_int);67 szName = "Name";68 bstrName = szName.AllocSysString();69 ipTable->FindField(bstrName, &nIndex);70ipFeature->put_Value(nIndex, COleVariant("Start Point"));71 ipNALocationObject = ipFeature;72 ipNALocationObject->put_NALocation(ipNALocation1);73 ipFeature->Store();74 IFieldsPtr ipFields(CLSID_Fields);75 hr = ipTable->get_Fields(&ipFields);76 long nFieldCount = 0;77 hr = ipFields->get_FieldCount(&nFieldCount);78 for (int k = 0; k < nFieldCount; k++)79 {80 IFieldPtr ipField(CLSID_Field);81 ipFields->get_Field(k, &ipField);82 BSTR bstrFieldName;83 ipField->get_Name(&bstrFieldName);84 CString szFieldName = bstrFieldName;85 }8687 ipFeatureClass = ipNAFacilitiesClass;88 ipFeatureClass->CreateFeature(&ipFeature);89 ipRowSubtypes = ipFeature;90 ipRowSubtypes->InitDefaultValues();91 ipFeature->putref_Shape(ipEndPoint);92 ipTable = NULL;93 ipFeature->get_Table(&ipTable);94 nIndex = 0;95 szName = "Sequence";96 bstrName = szName.AllocSysString();97 ipTable->FindField(bstrName, &nIndex);98 var_int.intVal = 2;99 ipFeature->put_Value(nIndex, var_int);100 szName = "Name";101 bstrName = szName.AllocSysString();102 ipTable->FindField(bstrName, &nIndex);103ipFeature->put_Value(nIndex, COleVariant("End Point"));104 ipNALocationObject = ipFeature;105ipNALocationObject->put_NALocation(ipNALocation2);106 ipFeature->Store();107108 INAClosestFacilitySolverPtr ipNACFSolver = NULL;109 INASolverPtr ipNASolver = NULL;110 ipNaContext->get_Solver(&ipNASolver);111112 IGPMessagesPtr ipGPM(CLSID_GPMessages);113 ITrackCancelPtr ipTrackCancel(CLSID_TrackCancel);114 VARIANT_BOOL bIsPartialSolution;115ipNASolver->Solve(ipNaContext, ipGPM, ipTrackCancel, &bIsPartialSolution);116117 szName = "CFRoutes";118 bstrName = szName.AllocSysString();119 ipNARoutesClass = NULL;120hr = ipNamedSet->get_ItemByName(bstrName, (IUnknown**)&ipNARoutesClass);121122IFeatureClassPtr ipFeatureClassRoutes = ipNARoutesClass;123 IFeatureCursorPtr ipFCursor = NULL;124 IQueryFilterPtr ipQueryFilter(CLSID_QueryFilter);125 CString szQueryFilter("ObjectID > 0");126 BSTR bstr_QueryFilter = szQueryFilter.AllocSysString();127 ipQueryFilter->put_WhereClause(bstr_QueryFilter);128 VARIANT_BOOL bCycle = VARIANT_FALSE;129 try130 {131 ipFeatureClassRoutes->Search(ipQueryFilter, bCycle, &ipFCursor);132 }133 catch (CException* e)134 {135 CString szErrorMsg;136e->GetErrorMessage(szErrorMsg.GetBuffer(MAX_PATH),MAX_PATH);137 szErrorMsg.ReleaseBuffer();138 e->Delete();139 szErrorMsg += "\n";140 OutputDebugStr(szErrorMsg);141 }142 catch ()143 {144OutputDebugStr("An Unknowned Exception Occurred!\n");145 }146147 IFeaturePtr ipLineFeature = NULL;148 hr = ipFCursor->NextFeature(&ipLineFeature);149 while (ipLineFeature != NULL)150 {151 IGeometryPtr ipGeometry = NULL;152 IPolylinePtr ipPolyLine = NULL;153 ipLineFeature->get_Shape(&ipGeometry);154 esriGeometryType type;155 ipGeometry->get_GeometryType(&type);156 if (type == esriGeometryPolyline)157 {158 ipPolyLine = ipGeometry;159 AddPolyline(ipPolyLine, 4);160 }161 hr = ipFCursor->NextFeature(&ipLineFeature);162 }163 IActiveViewPtr ipActiveView = NULL;164 ipActiveView = m_map.GetActiveView();165 ipActiveView->Refresh();。

收稿日期:2008212210 基金项目:吉林省科技发展计划资助项目(20080319) 作者简介:张池军(1972-),女,汉族,吉林长春人,长春税务学院副教授,吉林大学博士研究生,主要从事计算机网络和GIS 应用方向研究,E 2mail :cjzhang6@.第30卷第1期 长春工业大学学报(自然科学版) Vol 130No.12009年02月 Journal of Changchun University of Techonology (Natural Science Edition ) Feb 12009GIS 领域最短路径算法的改进与实现张池军1,　王　菲2(1.长春税务学院信息系,吉林长春　130117; 2.吉林省隆源供水集团有限公司,吉林四平　136000)摘　要:在Dijkst ra 改进算法中,提出了在弧的权值中加入路径惩罚因子,解决了光纤专线路由选择对节点的数目限制问题。

在光纤网络路由优化实际测试中,取得了较为满意的效果。

关键词:GIS ;最短路径;Dijkstra 算法;路径依赖中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:167421374(2009)0120068205An improved algorithm to get the shorte st path in GIS fieldZHAN G Chi 2jun 1,　WAN G Fei 2(1.Depart ment of Information ,Changchun Taxation College ,Changchun 130117,China ;2.Siping City Longyuan Water Supply Co.Ltd ,Siping 136000,China )Abstract :The pat h p unishment factors are added to t he weight of arcs in t he imp roved Dijkst ra algorit hm to solve t he problem t hat t he numbers of node in special fiber t ransmision are limited.In t he experiment of fiber 2optic network optimization ,good result s are obtained.Key words :GIS ;t he shortest pat h ;Dijkst ra algorit hm ;pat h 2dependent.0　引　言 随着计算机技术的普及以及地理信息科学的发展,GIS 因其强大的功能得到日益广泛和深入的应用。

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）1.1 数据准备（1）.双击ArcMap 工程，或从ArcMap 中打开工程EX10_1.mxd.（2）.如果网络分析扩展模块（Network Analyst Extension ）已经启用（参考实验准备中的步骤）（3） 如果网络分析工具栏没有出现，则在工具栏显区点右键打开或执行菜单命令[View-视图]>>[Toolbars-工具栏],并点击［Network Analyst ］以显示网络分析工具栏。

最短路径算法在计算机科学和图形学中，最短路径算法是一种用于找到一组节点之间最短路径的算法。

这些算法广泛应用于路由算法、GIS系统、模拟导航系统等领域。

在许多实际应用中，最短路径算法提供了许多实用的功能，如确定两点之间的距离和导航路径等。

下面将介绍几种最短路径算法的基本原理和实现方法。

一、Dijkstra算法Dijkstra算法是一种基于贪婪策略的最短路径算法，适用于图中不含负权边的图。

该算法的基本思想是从一个源节点开始，逐步计算源节点到其他节点的最短路径。

算法的核心思想是每次选择当前已知最短路径的节点，并更新其邻居节点的距离。

实现步骤如下：1. 初始化：将源节点的距离设为0，将所有其他节点的距离设为无穷大。

2. 遍历所有与源节点相邻的节点，并更新其到源节点的距离。

3. 对于每个相邻节点，如果通过源节点到达该节点的距离小于当前距离，则更新该节点的距离。

4. 重复步骤2和3，直到所有节点的距离都得到更新。

二、Bellman-Ford算法Bellman-Ford算法是一种适用于包含负权边的图的最短路径算法。

该算法通过多次迭代来更新节点的距离，并使用松弛操作来检测负权环。

该算法的时间复杂度为O(n)，其中n是图中节点的数量。

实现步骤如下：1. 初始化：将源节点的距离设为0，并将所有其他节点的距离设为可能的最长距离（例如正无穷）。

2. 对于每个相邻节点u，从图中移除边(u, v)，并更新v的距离（如果存在）。

3. 在没有剩余边的情况下，重新初始化所有节点的距离。

4. 重复步骤2和3，直到所有边的长度被增加到所有v的权重的加和+ε或被更改为新权重的节点变为可达状态。

如果某个节点的权重减小或为负数（因此没有负权环），那么就从结果集中移除它，并将邻居的权重减小对应的数量到其它节点中对应邻居的权重处（对权重相同的情况仍然可采用轮转机制确保统一更新）以优化该点下一步的可能选择空间和对应的下一个邻居的可能状态下的可能性一致。

arcgis 最短路径原理
ArcGIS的最短路径分析原理基于图论和网络分析的概念。

最短路径分析是指从一个地理网络的起始点到目标点寻找最短路径的过程。

最短路径分析的算法通常使用最短路径算法，其中最常用的是Dijkstra算法和A*算法。

这些算法通过计算网络中每个节点的距离和路径来确定最短路径。

最短路径分析的基本原理如下：
1. 将地理空间数据转化为网络数据，通过将响应地理要素（如街道、河流等）转化为线状要素，节点表示要素连接点。

2. 通过计算网络中各节点之间的距离和连接关系，构建网络拓扑。

3. 根据用户指定的起始点和目标点，在网络上进行搜索，并计算每个节点的最短路径距离。

4. 使用最短路径算法来计算最短路径。

Dijkstra算法根据节点之间的距离和路径成本来计算最短路径。

A*算法在Dijkstra算法的基础上加入了启发函数，以增加搜索的效率。

5. 根据计算结果，生成最短路径线状要素，以可视化显示出从起始点到目标点的最短路径。

根据用户的需求和约束条件，最短路径分析还可以考虑其他因素，如拥堵、交通规则、权重等。

这些因素可以通过网络分析工具中设置的属性或权重来体现。

总的来说，ArcGIS的最短路径分析通过构建地理网络和应用
最短路径算法，找到从起始点到目标点的最短路径，并将结果可视化表示出来。

《GIS在道路工程中的应用》实验报告——ArcGIS最短路径实验ArcGIS最短路径实验一：实验目的本实验是笔者在前段时间学习ArcGIS软件的过程中总结的一些心得，通过这个实验，使我熟悉了ArcGIS栅格数据距离分析、表面分析、成本权重距离、数据重分类、最短路径等空间分析功能，极大地拓展了专业视野。

二：实验数据①等高线文件——等高线地形图.DWG②起点文件——StartPoint.shp③终点文件——EndPoint.shp三：实验步骤1：由等高线图生成TIN，具体步骤如下。

1）：将“等高线地形图.DWG”另存为dxf格式，以备ArcMap使用。

2）：打开ArcMap，添加“等高线地形图.dxf”数据。

3）：打开“3D分析”命令，选择“创建/修改TIN”，再选择“从要素创建TIN”。

在弹出的图层选择框中将后面三个勾上，点击确定。

2：将TIN转化为栅格，并进行重分类，具体步骤如下。

1）：打开“3D分析”命令，选择“转换”，再选择“TIN到栅格”，在弹出的对话框中直接点击确定。

2）：重分类栅格数据，选择“空间分析”菜单命令，在下拉菜单中选择“重分类”。

3）：在弹出的菜单中，点击“分类”命令，将高程栅格数据分成10类，如下所示：3：进行表面坡度、坡向分析，具体步骤如下。

1）：选择“空间分析”菜单命令，在下拉菜单中选择“表面分析”，再选择“坡度”选项，在弹出的对话框中直接点击确定。

2）：同理，重分类坡度栅格数据，见下图。

3）：选择“空间分析”菜单命令，在下拉菜单中选择“表面分析”，再选择“坡向”选项，在弹出的对话框中直接点击确定。

4：创建起终点文件，并编辑，具体步骤如下。

1）：打开ArcCatalog，在本次实验的目录新建两个shpfile文件，一个是StartPoint.shp，另个是EndPoint.shp，并选择正确的坐标系，如下图。

2）：在ArcMap中分别加载StartPoint.shp和EndPoint.shp文件，并进行编辑，分别绘制出起点和终点。