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图划分在路网最短路径查询中应用的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 研究问题概述第13-15页
        1.1.1 最短路径问题第14页
        1.1.2 路网中的最短路径问题第14-15页
        1.1.3 路径查询面临的挑战第15页
    1.2 相关工作介绍第15-18页
        1.2.1 最短路径算法概述第15-17页
        1.2.2 图划分第17-18页
        1.2.3 代表元第18页
    1.3 论文研究内容第18-19页
    1.4 论文组织结构第19-20页
    1.5 本章小结第20-21页
第2章 图划分和路网最短路径第21-31页
    2.1 图划分第21-24页
        2.1.1 图划分定义第21-22页
        2.1.2 标准图划分算法第22-23页
        2.1.3 标准图划分工具第23-24页
    2.2 代表元第24-26页
        2.2.1 代表元的定义第24-25页
        2.2.2 代表元选取方法第25-26页
    2.3 路网中的最短路径第26-29页
        2.3.1 点对点最短路径的定义第27页
        2.3.2 路网最短路径计算算法第27-29页
    2.4 本章小结第29-31页
第3章 图划分对Arc-flags算法的影响第31-49页
    3.1 Arc-flags算法描述第31-36页
        3.1.1 图划分和标志位设置算法第32-33页
        3.1.2 基于标志位的Dijkstra算法第33页
        3.1.3 基于标志位的A~*算法第33-36页
    3.2 图划分对Arc-flags算法影响实验第36-45页
        3.2.1 实验说明第36-40页
        3.2.2 Arc-flags算法预处理阶段实验和分析第40-42页
        3.2.3 Arc-flags在线查询阶段实验和分析第42-45页
    3.3 Arc-flags实验总结和图划分建议第45-47页
    3.4 本章小结第47-49页
第4章 代表元及其在最短路径查询中的应用第49-73页
    4.1 有向图中的代表元第49-51页
        4.1.1 有向图中代表元的定义第50-51页
        4.1.2 有向图中代表元的性质第51页
    4.2 有向图中代表元的选择第51-58页
        4.2.1 基于度排序的代表元选择算法第53-55页
        4.2.2 基于覆盖范围的代表元选择算法第55页
        4.2.3 代表元选择算法实验对比第55-58页
    4.3 基于代表元的最短路径查询第58-70页
        4.3.1 预处理阶段第59-62页
        4.3.2 基于代表元的Dijkstra查询算法第62-63页
        4.3.3 基于代表元的A~*算法第63页
        4.3.4 在线查询阶段实验对比第63-67页
        4.3.5 和Arc-flags算法的比较第67-70页
    4.4 预处理的并行化第70-71页
    4.5 本章小结第71-73页
第5章 总结与展望第73-75页
    5.1 全文总结第73-74页
    5.2 未来工作第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第81页

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