Dijkstra: function [dist,pre, full_path]=MinRoad_Dijkstra(G,v0) n=0; if isfield(G,'w') && ~isempty(G.w) && size(G.w,1)==size(G.w,2) W=G.w;n=size(W,1); end dist=W(v0,:); pre=v0*ones(1,n); full_path=cell(1,n); for i=1:n if i~=v0 full_path{i}

利用graphshortestpath 可以求最短路径,具体用法参考MATLAB帮助 S=[1 1 2 2 3 3 4 4 4 4 5 6 6 7 8]; %起始节点向量 E=[2 3 5 4 4 6 5 7 8 6 7 8 9 9 9]; %终止节点向量 W=[1 2 12 6 3 4 4 15 7 2 7 7 15 3 10]; %边权值向量,有向图,G(9,9)=0; 9个节点 G=sparse(S,E,W); %关联矩阵的稀疏矩阵表示 G(9,9)=0; P=biograph(G,[],

function Dijkstra(Graph, source): 2 3      create vertex set Q 4 5      for each vertex v in Graph:             // Initialization 6          dist[v] ← INFINITY                  // Unknown distance from source to v 7          prev[v] ← UNDEFINED      

图的相关算法也算是自己的一个软肋了,当年没选修图论也是一大遗憾. 图像处理中,也有使用图论算法作为基础的相关算法,比如图割,这个算法就需要求最大流.最小割.所以熟悉一下图论算法对于图像处理还是很有帮助的. Dijkstra和Bellman-Ford类似,都是解决单源最短路径问题,不同的是这个方法只能解决边为非负的问题,实现的好的Dijkstra算法运行时间要快于Bellman-ford. 算法步骤如下: 1.首先设置队列,所有节点入列,源节点值为0,其他节点值为无穷. 2.然后在队列中找值最小的

该算法可以用来解决一般(边的权值为负)的单源最短路径问题,而dijkstra只能解决权值非负的情况. 此算法使用松弛技术,对每一个顶点,逐步减少源到该顶点的路径的估计值,直到达到最短的路径. 算法运算结果: matlab代码如下,netplot函数在这里,不过当时函数中表示两节点没有路径用的是0,而现在需要改成inf: clear all;close all;clc %初始化邻接压缩表 b=[ ; ; ; -; -; -; ; ; ]; m=max(max(b(:,:))); %压缩表中最大值就

graphshortestpath 函数是用来解决最短路径问题的. 语法为: [dist, path, pred]=graphshortestpath(G,S) [dist, path, pred]=graphshortestpath(G,S,T) G是稀疏矩阵,S是起点,T是终点.dist表示最短距离,path表示最短距离经过的路径节点,pred表示从S到每个节点的最短路径中,目标节点的先驱,即目标节点的前面一个节点.比如一共有6个点,S=1,那么运行这个函数后pred存的就是S=1这个节点到

前几天写了个模拟退火算法的程序,然后又陆陆续续看了很多群智能算法,发现很多旅行商问题都采用蚁群算法来求解,于是开始写蚁群算法的模板.网上关于蚁群算法的理论很多就不再这里赘述了,下面直接上代码和进行简单的比较. c代码: #ifndef _CITY_H #define _CITY_H struct CITY { int id; double x, y; }; #endif // !_CITY_H CITY.h #ifndef _OPTION_H #define _OPTION_H ; ; /* 蚂

2015-12-17晚,复习,甚是无聊,阅<复杂网络算法与应用>一书,得知最小生成树问题(Minimum spanning tree)问题.记之. 何为树:连通且不含圈的图称为树. 图T=(V,E),|V|=n,|E|=m,下列关于树的说法等价: T是一个树. T无圈,且m=n-1. T连通,且m=n-1. T无圈,但每加一新边记得到唯一一个圈. T连通,但任舍去一边就不连通. T中任意两点,有唯一道路相连. 何为生成树:若图G=(V,E)的生成子图是一棵树,则称该树为图G的生成树,也称支撑树

大家好,我是小鸭酱,博客地址为:http://www.cnblogs.com/xiaoyajiang 以下用matlab实现蚁群算法:   %蚂蚁算法test   %用产生的一个圆上的十个点来检验蚂蚁算法   clc clear   %参数 alpha = 1 ;                               %信息素指数 beta = 5  ;                                %启发指数 rho = 0.5 ;                    

1 蚁群算法原理 从1991由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法--蚁群优化.极大关注,蚁群算法的特点: ① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过[最优路径上蚂蚁数量的添加→信息素强度添加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大添加]达到终于收敛于最优路径上L ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求

弗洛伊德(Floyd)算法是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名. 基本思想 通过Floyd计算图G=(V,E)中各个顶点的最短路径时,需要引入一个矩阵S,矩阵S中的元素a[i][j]表示顶点i(第i个顶点)到顶点j(第j个顶点)的距离. 假设图G中顶点个数为N,则需要对矩阵S进行N次更新.初始时,矩阵S中顶点a[i][j]的距离为顶点i到顶点j的权值:如果i和j不相邻,则a[i][j]=∞

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径. 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止. 基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指定起点s(即从顶点s开始计算). 此外,引进两个集合S和U.S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离). 初始时,S中只有起点s:U中是除s之外的顶点,并且U中顶点的路径是"起点s

Matlab图论工具箱的命令见表1 表1  matlab图论工具箱的相关命令 命令名 功能 graphallshortestpaths 求图中所有顶点对之间的最短距离 graphconncomp 找无向图的连通分支,或有向图的强弱连通分支 graphisdag 测试有向图是否含有圈,不含圈返回1,否则返回0 graphisomorphism 确定两个图是否同构,同构返回1,否则返回0 graphisspantree 确定一个图是否是生成树,是返回1,否则返回0 graphmaxflow 计算有向

选修了cs的AI课,开始有点不适应,只能用matlab硬着头皮上了,不过matlab代码全网仅此一份,倒有点小自豪. 一.练习题目 分别用宽度优先.深度优先.贪婪算法和 A*算法求解"罗马利亚度假问题".具体地图我这里不给出了,有兴趣的可以去搜索.即找到从初始地点 Arad到 目的地点 Bucharest 的一条路径. 要求:分别用文件存储地图和启发函数表,用生成节点数比较以上四种算法在同一问题求解时的效率,列表给出结果. 附:罗马尼亚度假问题图(图1.1) 图1.1 罗马尼亚度假问题

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

参考博客链接:https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178782.html Dijkstra是常用的全局路径规划算法,其本质上是一个最短路径寻优算法.算法的详细介绍参考上述链接. 本文与参考博文相比,主要有如下两个不同: 1.开发语言换成了matlab,代码部分稍作改动就可以实时运行在控制器上: 2.求取了从起点开始到达每一个顶点的最短路径所经历的顶点. matlab代码:包含测试数据 %参考链接https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178

matlab自带的biography(产生一个句柄) 可以用于画图 R=[1 1 2 4 1 2 3 3 5 7 3 4 5 6 7 8]; % 起始节点编号 C=[2 3 3 3 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 7]; % 起始节点可连接的节点编号 W=[2 8 6 7 1 1 5 1 3 4 2 9 8 6 3 0]; %权重 G=sparse(R,C,W); %产生稀疏矩阵 view(biograph(G,[],'ShowW','ON')); %‘ShowW' ‘ON' 表示显

城市坐标数据下载  密码:07d5 求遍历这52座城市后最后回到最初城市的最短距离 %% 第9章 蚁群算法及MATLAB实现——TSP问题 % 程序9-1 %% 数据准备 % 清空环境变量 clear all clc % 程序运行计时开始 t0 = clock; % 导入数据 citys = xlsread('berlin52.xlsx','B2:C53'); %% 计算城市间距离 n = size(citys,1); %城市数 D = zeros(n,n); for i = 1:n for j

在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式.对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性. 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同.因为语音信号具有相当大的随机性,即使同一个人 在不同时刻发同一个音,也不可能具有完全的时间长度.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”发的很短.在这些复杂情况下,使用传统的欧几里得距离无法有效地求的两个时间序列之间的距离(或者相似

问题描述: 我方有一个基地,经度和纬度为( 70,40).假设我方飞机的速度为 1000 公里/小时. 我方派一架飞机从基地出发,侦察完敌方所有目标,再返回原来的基地.在敌方每一目 标点的侦察时间不计,求该架飞机所花费的时间(假设我方飞机巡航时间可以充分长). 这是一个旅行商问题.我们依次给基地编号为 1,敌方目标依次编号为 2, 3,…, 101, 最后我方基地再重复编号为 102(这样便于程序中计算). 距离矩阵 D = ( dij )102×102 , 其中 dij 表示表示 i, j 两