大数据量gis网络分析算法的实现和优化研究

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1、中国科学院计算技术研究所硕士学位论文大数据量GIS网络分析算法的实现和优化研究姓名：张林广申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：方金云20060601摘要近年来，随着国民经济的迅猛发展，水利、石油、交通、海运、城市信息化等各行业对空间信息处理的要求越来越迫切。用于处理空间信息的软件——地理信息系统(GeographicInformationSystem简称GIS)基础平台的开发成为关键。GIS网络分析是GIS系统中最常用的分析功能之一。GIS网络分析的应用领域也很广泛。在企业应用方面，河流水域管理、城市生命线控制、交通物流运输、电力网络监控、城市设施建设等诸多领域有强烈的需求和

2、应用；在公共社会方面，出行线路选择、公交线路查询，旅游景点的搜索等等也属于GIS网络分析解决的问题。．本文主要研究如何实现高效率的、用于处理海量空间数据的网络分析算法，取得如下成果；1．研究了不同应用领域中GIS网络特点，设计了一个可满足市政网络和水利网络的统一的网络模型，并设计了对应的逻辑结构和分析结构，研发了基于配对堆的网络分析算法；2．归纳和总结了网络分析算法，按照网络分析属性对算法进行分类，研究了不同算法之间的共同点和差异性；3．使用面向对象的思想对目前流行的网络分析算法进行模型设计，提出了算法的继承模型和算法的依赖模型，这种面向对象模型的优点是易于扩展、易于修改，便于复用，从而

3、可以有效提高编码效率；4．分析了网络分析算法的流程特点，利用缓存技术对算法进行了性能优化，并对优化算法进行了测试，对比优化前后的算法效率，在使用两点间最短路径缓存后，算法的效率提高非常明显，节点越多算法效率越高。5．使用C++语言，编写了空间信息类库(SIc)和网络分析的算法，代码量10万多行。本文所有的研究工作都是在开发自主知识版权的织女星地理信息系统(VegaGIS)的过程中完成。所有算法效果和测试结果也是在该系统下运行得出。关键词：地理信息系统(GIS)、网络模型、网络分析算法、缓存技术、最短路径、Dijkstra、配对堆、旅行商问题(TSP)、性能优化、织女星地理信息系统Impl

4、ementandOptimizationResearchofGISNetworkAnalysisAlgorithmsforLargeAmountsofDataZhangLingnang(ComputerApplication)DirectedByFangJinyunInrecentyears，therapiddevelopmentofnationeconomyraisesthedemandsinspatialinformation,suchasirrigation,petroleum,transportation,seashippingandcityinformationalsystem

5、．TheGeographicInformationSystem(ols)，whichisthesoftwareofmanagingspatialdam,becomestheprincipletodeveloptheseinformationsystems．NetworkanalysisisthemostfrequentlypracticedfunctioninGIS．Itiswidelyusedinfieldsincludingenterpriseapplication，waterareamanagement,citysuppliescon虹oLtransportationredeplo

6、yment，electricalnetworksurveillance，cityfacifityconstruction．Inthepublicservicearea,networkanalysisofGISalwayscouldbeappliedinoutgoingpathselection,buslinequeryandtravelsitesearch．ThispapermainlyfocusesontheimplementofefficientalgorithmsofGISnetworkanalysisforlargerspatialdata．Theresearchingresul

7、tsareasfollows：1．TheresearchisondifferentGISnetworksanddesignsauniformnetworkmodeltosatisfythemunicipalnetworkandwaterresourcenetwork．Theresearcherbuildsthelogicalstructuresandanalysisstructuresanddevelopsanalysisalgor