障礙物存在的最短路徑算法及其在車載導(dǎo)航中的應(yīng)用
引言
路徑選擇問題是解決車載導(dǎo)航系統(tǒng)中的核心問題,歸根結(jié)底是最短路徑問題。現(xiàn)有的最短路徑算法有很多,如迪杰斯特拉(Dijkstra)、弗洛伊德(Floyd)及其改進算法、盲目捜索法,啟發(fā)式A*算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、蟻群算法等[%而這其中又是以迪杰斯特拉及其改進算法最經(jīng)典,是研究得最多的一種算法,并取得了一定的成果,然而,對這些成果進行分析發(fā)現(xiàn),研究的這些算法都是靜態(tài)的,以圖論為基礎(chǔ)的方法,并沒有考慮到障礙物的影響。因此,本文主要對有障礙物影響的情況下的最短路徑算法進行研究,并利用MapX控件實現(xiàn)了最短路徑的算法,在車載導(dǎo)航中取得了較好的應(yīng)用。
1Dikjsrta算法存在的問題
Dikjsrta算法是由荷蘭數(shù)學(xué)家E.W.Dikjsrta于1959年提出單源最短路算法,是目前求解最短路問題的理論上最完備、應(yīng)用最廣的經(jīng)典算法,它可完成從指定圖中所有其他節(jié)點的最短路徑,它是主要路徑長度遞增產(chǎn)生最短路徑算法,此算法在諸多教材中均有闡述。從所介紹的算法不難看出存在兩點不足:①只考慮靜態(tài)的最短路徑,沒有及時反映出存在障礙物(如交通阻塞、修路等情況)下的最短路徑;②圖的存儲結(jié)構(gòu)中存在著大量的8,浪費了大量的存儲空間。因此本文從以上兩個方面加以改進。
2Dikjsrta算法的改進
2.1有障礙物存在時的改進Dikjsrta算法
通過對各類公交流量的分析和研究,可將城市道路障礙物分為阻塞和繁忙兩種狀態(tài),如修路行不通為阻塞狀態(tài)、上下班堵車為繁忙狀態(tài),在這兩種狀態(tài)情況下,必須另錄一條最短路徑以獲得時間最短。將障礙物反映到圖上,則存在兩種情況:一是正好在相應(yīng)節(jié)點上(如圖1節(jié)點2上),貝嶼其相連的節(jié)點上各邊權(quán)值變?yōu)?;二是在相應(yīng)的某一條邊上(如節(jié)點1-3)之間,貝懼相鄰接的鄰接矩陣變?yōu)?。其改進算法如下:
建立鄰接矩陣A[v,][vJ]?若v障礙物正好處于圖的節(jié)點,則此節(jié)點是車載不允許經(jīng)過的節(jié)點,A[:][Vj]=8,亦矩陣中V所在的列的元素均取8。若障礙物正好位于兩節(jié)點之前,即此段路程不通必須加以回避,設(shè)e,j=(v?Vj)為必須回避的邊,則A[v;][vj]=8。
初始化。S={vs)(vseV),dist[vi]=A[vs][vi],path[Vj]={vs},vieV,i=1,2,…,n。
選擇Vk,使得dist[Vk]=min(dist[v』VieV-S),S=SU{Vk}。Vk為目前求得的下一條從Vs出發(fā)的最短路徑的終點。如果Vk夭Vt,轉(zhuǎn)向(4),否則結(jié)束,dist[Vt]即為回避的點、邊、路徑障礙下從Vs到頂點vt的最短路徑。
修改從v出發(fā)到集合V-S任一頂點Vi的最短路徑長度。設(shè)V為路徑path[Vk]倒數(shù)第二個節(jié)點。若dist[Vk]+A[Vk][Vi]<dist[Vi],則dist[i]=dist[Vk]+A[Vk][Vi],path[Vi]=path[Vk]U{財,轉(zhuǎn)向(3)。
圖1所示是一種有路障的加權(quán)圖G',圖1中,假設(shè)節(jié)點2號有路障,另外1-3號節(jié)點的路段正在修路不能通行,其存儲的鄰接矩陣如圖2所示。
圖2圖G'的鄰接矩陣
2.2存儲結(jié)構(gòu)的改進
無論是有無障礙物的Dikjsrta算法,采用矩陣來存儲點與點間的拓撲關(guān)系,行數(shù)和列數(shù)相同,矩陣中i行J列的值對應(yīng)著點i和點J之間的權(quán)值,起點和終點為同一點時權(quán)值用0表示,兩點之間沒有直接通路時權(quán)值用8表示。矩陣中含有大量的0和8,增加了無效循環(huán)次數(shù),在存儲上也占用了大量的空間,浪費了大量的空間。為提高內(nèi)存的利用率,本文采用的鄰接表存儲如圖3所示。
用鏈表數(shù)組MGrpah表示存儲矩陣G時,可將其每一行用一個單鏈表來表示,鏈表中只有非8元素,每個節(jié)點有兩個元素,一個為所在的列值,一為點的權(quán)值。其偽代碼如下:
Typedfstruct
{Intr,v;
Mnode*next;
}Mnode;
ClassMGraph{
Public:
Mnode*first,*current;
Mgraph(){current=null;first=current;}
Voidsetfirst(Mnode*p){first=p;current=first;}
Mnode*GotoFirst(){if(first){current=first;returncurrent;}
Elsereturnnull;}
VoidAdd(Mnode*p){current->next=p;current=p;}
Mnode*Next(){if(current->next){current=current->next;returncurrent;}
ElsereturnNULL;}
}
然后可用一維數(shù)組D來存儲各頂點到源點的最短距離,并用一維數(shù)組P來存儲前驅(qū)點,再用一個輔助雙向鏈表來存儲正在參與比較的節(jié)點(使用雙向鏈表的目的是在刪除節(jié)點時降低時間復(fù)雜度)。其代碼如下:
Typedefstruct{intr;Node*next,*prev;}chinaNode;
Classpath{
public:
chainNode*first,*current;
intn;
path(){n=0;current=null;first=null;}
voidsetfirst(chainnode*p){first=p;current=first;n=1;}
voidAddTail(chainNode*p){current->next=p;p->prev=current;current=p;n++}
intdelete(chainNode*p);
chainNode*Next(){if(current->next){current=current->next;
returncurrent;}elsereturnnull;}
boolIsEmpty(){returnn==0;}
}
2.3改進算法的實現(xiàn)步驟
改進算法的實現(xiàn)步驟如下:
將與V。直接相連的節(jié)點的D[vJ初始化為其權(quán)值,其余的置為機器所允許的最大值。
將與V。直接相連的頂點加入到鏈表Path中。
在Path中找到權(quán)值最小的節(jié)點w,并在Path中刪除此頂點,如果剩余節(jié)點數(shù)為。則結(jié)束。
修改最短路徑:在G里與w直接相連的其余各節(jié)點Vj的權(quán)值中比較D[Vj]與D[w]+s(w,vD的大小,如果D[vJ小于D[w]+s(w,Vj),并且如果D[Vj]為8,則將Vj加入到Path中,然后將P[vJ的前驅(qū)設(shè)置為w,并修改最短路徑D[vJ=D[w]+s(w,V)。重復(fù)步驟(4)。
根據(jù)以上思路,利用MapX控件,結(jié)合可視化編程語言,對武漢市地圖矢量化,去除多余的結(jié)點,構(gòu)建拓撲關(guān)系,結(jié)合改進的算法,進行編程,其實現(xiàn)的界面如圖4所示。
3結(jié)語
本文在研究現(xiàn)有的Dikjsrta算法的基礎(chǔ)上,討論了有障礙物存在的Dikjsrta的算法,并對其存儲結(jié)構(gòu)進行了一點小的改進,給出了具體的實現(xiàn)過程,提高了存儲效率。存在的不足是沒有對時間與空間復(fù)雜度進行量化,另外,對其搜索方法
也沒有加以改進,這將是下一步努力改進的方向。
圖4障礙特存在的最短路徑展示圖
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