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最短路径算法在茶叶运输过程中的应用

2020-06-28孙素华

福建茶叶 2020年6期
关键词:权值茶叶运输

孙素华

(衡水学院,河北衡水 053000)

1 茶叶运输

作为日常生活的必需品,由于茶叶产区集中在部分地区,茶叶的运输是一个生活需求的重要问题,所以茶叶的运输是茶叶消费环节的一个常见问题。茶叶在运输过程有一些要求,要及时送达否则会影响茶叶的质量,还对天气等要求比较高,由于部分茶叶产区相对潮湿,所以更增加了茶叶运输过程的防雨防水防潮的要求。为了提高运输效率,保质保量地及时将茶叶运输到目的地,同时也更好地节省成本,结合实际应用过程的调查与分析,依据最短路径中的最短路径算法,分析并设计了茶叶运输过程中的最短路线。运用最短路径的运输过程具有较好的应用价值。最短路径的分析本文主要是针对路程来说的,也可以将时间、路况、天气等,可以用权值也衡量的因素加入分析过程,这样会得到一个立体的、多方位的、动态的茶叶运输模型,为保证低成本、快速送达、茶叶品质良好等方面提供了依据。

总之,茶叶是生活必需品,又有怕潮湿、保质期短等特点,所以运用最短路径算法得到运输模型,可以提高茶叶运输中的及时性、高效性、减少人力、物力在运输过程的应用。这里只是就距离进行了最短路径的分析,在今后的研究也可以将路况用权值表示融入其中,更能提高茶叶运输的效率。

2 最短路径算法分析

最短路径是求某个结点U到结点V所经过的最短的路径,我们可以设定期中的权重来表示距离(可以采用无向图,也可以采用有向图表示)。

最短路径算法是日常应用到的距离、时间等可以用权值来表示的问题的一个分析办法,其中选择出最短的方式,目的是找到最近的。

最短路径有多种具体算法,比如:迪杰斯特拉(Dijkstra)算法、弗洛伊德(Floyd)算法、逐次逼近的算法等,这里主要运用了迪杰斯特拉(Dijkstra)的算法,迪杰斯特拉算法的基本思想是基于如下事实:若路S=(vs,v1,v2,v3,……vi)是vs,到vi,的最短路径。它采用的是标号法,从起点出发,逐步向外寻找最短路径,在寻找的过程中,给每一个顶点vj进行标号,最终得到到所以点的最短路径。比如我们把福州作为起点,其他上海、北京、天津、武汉、贵州、郑州等作为运输的终点,针对这个茶叶的运输网络,我们在实际运输过程中怎样才能够运输的更快捷、更能保证质量,可以运用最短路径算法来快速构建运输模型,依据此模型完成茶叶的运输任务。这样就在相互连通的茶叶运输网络中,找到一条最佳路径,即是最安全及时送达茶叶的运输方式,也是最节约成本、保证了茶叶的运输质量。

3 最短路径算法在茶叶运输中的应用

3.1 茶叶运输过程分析

茶叶运输过程主要是从源头到其他的地方,可以是两个点之间,也很多时候是到路途中的其他点再到最后的终点。我们强调运输效率,所以主要采用最短路径算法来解决茶叶运输中的问题。

3.2 模型建立与求解

针对茶叶运输问题设计最短路径(这里主要考虑是距离),我们试用以下方法来解决问题:对司机接到运输任务开始到将到达目的地的整个过程中,使用最短路径算法得到的距离最近,在完成设计的基础上,运用程序设计语言对相对成熟的代码结合实际茶叶运输的需求进行完善,得到运输过程中可以依据的一个运输线路的指导。

最短路径问题,茶叶运输一般来说就是从一个源点运输到其他各点,可以先设定的网络图,其中的起点是源点,中找出到其他点之间距离最短的一条路,重要依据是长度递增来计算出各条路径。这里说的权值是距离,在实际的应用过程中,时间、花销、天气、路况等等也可以是权值的指定因素。本文中所求的最短路就是要求实际所有可能的线路中路程最短的一条。设司机出发时所在点为起始点A,途中要经过B、C、D等处,最后到达目的地E点。从A到E有很多条路线可以选择,模拟司机各点之间的距离,求出从A到E路程最短的一条。

图2-1 运输问题设计模型

最短路径算法的基本思路是:将所有点与源点距离进行标注,能连接的标上真实距离,不能连接的标无穷大。我们可以找到所有与源点相接的点,找出一条连接线的路径(这条线是最短比如是V到Vj),这样可以得到所有与源点相接的点中找到一个最短路径。接下来找到次短的路径,假设其终点为可知它的长度是从起点到Vk的权值,或者是刚找到的最短路径和从(Vj到Vk)的权值之和.这样我们得到一个已经求出的最短路径集合,可以用S表示。

(4)重复第三步,一直到t点得到标号为止。这样我们就可以得到一个S集合,这样为我们的运输过程提供了参考的重要依据,成为我们进行方案选择的基础。还可以为我们建立运输系统的信息化平台在运输过程管理中提供支持,最终达到运输过程最优化,减少运输成本,减少运输人力、物力的付出,对于保鲜度要求高的茶叶提高了更好的运输条件,保证了其中的保鲜成分。总之,节省了成本,提高了效率。

4 最短路径算法在茶叶运输过程中应用的实现

最短路径和算法相对很成熟,可以针对不同参考因素(比如:距离、路况、天气等)的权值进行算法的设计,在原有的代码基础上修改不同的参数、加入有针对性的程序语句就能得到面向不同参考对象的算法模型。通过程序设计我们可以实现运用最短路径来实现茶叶运输的路程最近的问题,设计代码比较成熟,但由于篇幅所限,这里只列出了主要代码:

我们可以先用for循环求出最短路径,然后再利用已经求出的路径,求出其他路径的最小值,这样逐步推进就得到了我们所需要的集合S,为运输过程提供了有利的支持。

通过最短路径算法的运用可以求出茶叶的运输过程中最近的道路,本文只考虑了距离,在运输过程还有许多因素需要探讨,比如:堵车的问题、天气潮湿问题等,今后将在针对多因素的影响和算法的更新方面进行深入研究与探讨。

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