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摘要:
针对传统Dijkstra算法效率低的特点,从GIS和人工智能的角度提出了一种对传统Dijkstra算法进行优化的方式.首先根据城市交通网络的特点建立了交通网络拓扑图,提出了地名节点和交通节点的概念,并用合理的数据结构存储此交通网络,然后在此基础上使用一种新的启发函数以提高搜索效率,使优化过的Dijkstra算法能用于复杂的交通网络.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于GIS和AI的城市区域内最佳路径算法研究
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 最佳路径算法 交通网络 GIS 人工智能
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 技术创新
研究方向 页码范围 129-131
页数 3页 分类号 P208
字数 3032字 语种 中文
DOI 10.3771/j.issn.1009-2307.2008.04.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李永树 西南交通大学地理信息工程中心 217 2697 27.0 40.0
2 蔡国林 西南交通大学地理信息工程中心 33 315 11.0 15.0
3 杨骏 西南交通大学地理信息工程中心 13 77 6.0 8.0
4 张水舰 西南交通大学地理信息工程中心 8 40 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
共引文献  (218)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (10)
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2016(3)
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2018(4)
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2020(1)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
最佳路径算法
交通网络
GIS
人工智能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
总下载数(次)
36
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导