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最短経路アルゴリズム(2Dウェイポイントパスファインディング:curLocationからtargetLocationに移動するWPの組み合わせ)に関する一般的なアドバイスを求めた後、より具体的な実装(500以上のウェイポイント/ノードの最短経路アルゴリズム(例:Dijkstra))について尋ねた後I JUNGライブラリ(http://jung.sf.net/)を使用することを決定しました。

私の目標は、各ポイントがx距離内にあるすべてのポイントに直接接続されているポイントのリスト(サイズ〜1000)からのポイントの任意の組み合わせを使用して、ポイントAからポイントBへの最短経路を取得することです。

このために、ツリーマップを設定する必要があります。これはツリーマップの実装のリストだと思います:http://jung.sourceforge.net/doc/api/edu/uci/ics/jung/graph/class-use/Hypergraph.html#edu.uci.ics。 jung.algorithms.shortestpath

あれは正しいですか?現在、これらの実装はすべてスパースツリーマップに制限されていますが、かなり密度の高いツリーマップを作成する必要があります。

では、目標を達成するためにJUNGでどのツリーマップを使用する必要がありますか?

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あなたの主な目標はJUNGで達成できると思いますが、私見では、与えられた「x」距離(つまり、可能なすべてのノード間の組み合わせ)をフィルタリングする必要があります。ただし、以下の例を除いて、JUNGの最短経路アルゴリズムを使用した経験はありません。

JUNG Framework 2.x GUIの例では、一般的なハイパーグラフを必要とするBFSDistanceLabelerの最短経路アルゴリズムを使用しています。エッジの重みベースの距離計算ではなく、BFS距離ベースの計算を適用します。ただし、これは幅優先探索(BFS)アルゴリズムです。

jung-samples-2.0.1.jarのパッケージedu.uci.ics.jung.samplesの下にあるソースコードShortestPathDemo.classを参照できます。

他のJUNGの最短経路アルゴリズムについて私が見つけることができる最良のリファレンスは、ここ(PDF)にあります: www.grotto-networking.com/JUNG/JUNG2-Tutorial.pdf

于 2011-03-10T07:28:31.710 に答える