表1-1和表1-2是在不同实际路网上的统计结果,其中TWO_Q又称Deque Label Correcting Algorithm,而DIXX则是不同版本的Dijkstra algorithm实现。 根据实验结果我们可以得知在两种不同的数据集上TWO_Q都表现出了较好的性能,而Dijkstra algorithm的性能不太令人满意。 因此,我们有必要学习诸如TWO_Q一样高效的算法来更好...
标号算法(Labeling algorithms)是解决最短路径问题的一种重要方法,也是绝大多数最短路径算法的核心部分。 按照不同的标识结点处理策略,标号算法又可分为标号设定(Label Setting,简称LS)和标号改正(Label Correcting,简称LC)两大体系。 有关最短路径问题的两个经典算法,Dijkstra算法和Bellman-Ford算法,分别属于LS和LC。
不同的是它们如何更新临时距离标签:Label Setting Algorithm,在每次迭代时将当前临时距离标签最小的更新为永久距离标签,直到所有的临时距离标签都更新为永久距离标签; 而Label Correcting Algorithm在每次迭代时都有可能更新临时距离标签的值,直到最后一次迭代时所有的临时距离标签才成为永久距离标签。 正因为其更新机制不同...
网络标号设定法 网络释义 1. 标号设定法 3.4.1标号设定法(Label setting Algorithm)30 cdmd.cnki.com.cn|基于 1 个网页
标号法(label-setting algorithm)求解带时间窗的最短路问题,只要一步一个脚印的踏,攀登一层一层的台阶,才能实现学习的最高理想。
由于最短路径问题的特殊性,基于图论开发出了许多有效的迭代算法,例如:Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法等等。表2-3罗列了常见的最短路算法,这些算法被分为两类:Label Setting Algorithm和Label Correcting Algorithm。 表2-3 常见最短路算法分类 ...
由于最短路径问题的特殊性,基于图论开发出了许多有效的迭代算法,例如:Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法、Bellman-Ford算法等等。表2-3罗列了常见的最短路算法,这些算法被分为两类:Label Setting Algorithm和Label Correcting Algorithm。 表2-3 常见最短路算法分类这两类算法基本出发点是相同的:在每次迭代时为每个非源...
Our analysis of agreement between algorithm and human segmentations supports the conclusion that label selection has a significant effect on model performance. As expected, the results showed that when the segmentation masks are tested with the same label-set used in their model training, the perform...
Algorithm 1为naive版本,按顺序从第一位开始修改sign,每次迭代修改一次;Algorithm 3为hierarchical版本,其实就是划分block同时修改sign来更改方向,比如第一次分成2^0块,第二次分成2^1块,直至分成每块只有一个像素,退化会了naive版本。对比了一下,hierarchical版本的效果如文中实验所呈现的,改成naive版本跑就停不下来...
第一种,将大规模网络依据某些网络属性进行"分解",对"分解"后的子网络进行最短路径求解,然后"组合"子网络最短路径得到原网络的近似最短路径,这种算法称为Hierarchical Algorithm(HA)。第二种,基于并行计算框架,将算法由串行计算改进为并行计算,提高计算效率。本文以智能交通系统中近似最短路求解^[6]^为例给出第一...