SPFA的两个优化

本文深入探讨了SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)与堆优化Dijkstra算法在处理分层图时的速度差异,并详细介绍了两种算法优化策略:SLF(Small Label First)和LLL(Large Label Last)。通过对比分析,揭示了如何通过优化策略提高算法效率。
SPFA与堆优化的Dijkstra的速度之争不是一天两天了,SPFA用在分层图上会比较慢。SPFA是按照FIFO的原则更新距离的,没有考虑到距离标号的作用。实现中 SPFA 有两个非常著名的优化:SLF 和 LLL。

  SLF:Small Label First 策略。
  实现方法是,设队首元素为 i ,队列中要加入节点 j ,在 d_j le d_i 时加到队首而不是队尾,否则和普通的 SPFA 一样加到队尾。

  LLL:Large Label Last 策略。
  实现方法是,设队列 Q 中的队首元素为 i ,距离标号的平均值为 overline d = frac {sumlimits_{j in Q} {d_j } }{left| Q right|} ,每次出队时,若 d_i le overline d ,把 i 移到队列末尾,如此反复,直到找到一个 i 使 d_i le overline d ,将其出队。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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