单源最短路径(二)————BellmanFord算法

本文介绍了一种基于Bellman-Ford算法实现的最短路径计算方法。该算法能够有效找出带有负权重边的图中从源节点到所有其他节点的最短路径,并能检测是否存在负权重环。
  1. packageom.eshore.sweetop.minpath;
  2. publicclassBellmanFordextendsGraphics{
  3. publicBellmanFord(Vertex...vs){
  4. for(Vertexv:vs){
  5. list.add(v);
  6. }
  7. }
  8. @Override
  9. publicbooleanminPath(Vertexv){
  10. initSingleSource(v);
  11. for(inti=0;i<list.size()-1;i++){
  12. for(Vertexu:list){
  13. for(Vertexw:u.getV()){
  14. this.relax(u,w);
  15. }
  16. }
  17. }
  18. for(Vertexu:list){
  19. for(Vertexw:u.getV()){
  20. if(w.getD()>u.getD()+u.weight(w)){
  21. returnfalse;
  22. }
  23. }
  24. }
  25. returntrue;
  26. }
  27. }
【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。
离字典,将起始节点的距离设为0,其他节点的距离设为无穷大 distances = {node: sys.maxsize for node in graph} distances[start] = 0 # 初始化已访问节点的集合和未访以下是使用问节点D的集ijkstra合 visited = set() unvisited算法求解最短路径的Python = set(graph) while unvisited: # 代码示例: ```python class D选择当前ijkstra距: def __init__(self, graph离最小的节点 , start, current goal): self.graph = graph # 邻接表_node = min(unvisited, key=lambda self node: distances[node]) # 更新.start = start当前节点的 # 起邻居节点点 self.goal =的距离 goal # 终点 for neighbor in graph self.open[current_node]: _list = {} if neighbor in # open 表 self.closed_list unvisited: new_distance = distances[current_node] + = {} graph[current_node][neighbor # closed 表 self.open_list[start] if new_distance] = < distances[neighbor]: 0.0 # 将 distances[neighbor] = new_distance # 将当前起点放入 open_list 中 self.parent = {节点标记start:为已访 None} 问,并从未访问集合中移除 visited.add # 存储节点的父子关系。键为(current_node) 子节点, unvisited值为父.remove(current_node) return节点。方便做最 distances def print后_path(dist路径的ances,回 start溯 self.min, end): _dis = None # 根 # 最短路径的长度 def shortest_path据距离字典和终点节点(self): while True: ,逆向 if self打印路径.open_list is path = [end None: ] print('搜索 current_node =失败 end while current_node !=, 结束!') break distance start: , min_node = for neighbor in graph min(zip[current_node]: if(self.open_list distances[current.values(), self_node] ==.open_list.keys distances[neighbor())) #] + graph 取出距[neighbor][current_node]: 离最小的节点 self path.open_list.pop.append(min_node)(neighbor) current_node = neighbor break path.reverse() # 将其从 open_list 中去除 self print.closed("_list[minShortest_node] = path from", distance # 将节点加入 closed start, "to", end,_list ":", "->".join(path)) # 示例 中 if min_node == self.goal: # 如果节点为图的邻接矩阵终点 self.min_dis = distance 表示 graph shortest = { _path = [ 'Aself.goal]': {'B': # 5, 'C 记录从': 终1}, 点回溯的路径 'B
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