探索网络分析:图论算法介绍及其如何用于地理空间分析

网络分析简介

出售真空吸尘器的挨家挨户的推销员列出了一个潜在客户,分布在邻近他的几个城市中。他想离开家,参观每个潜在客户,然后返回家园。他可以采取的最短、最有效的路线是什么?

这种情况被称为旅行推销员问题,它可能是优化中研究最深入的问题(旅行推销员问题,2023)。有趣的是,这个问题有几种不同的表现形式:车辆路径问题、运输问题、最小生成树等等。这些问题可以归类为位置和网络分析中的优化问题。(De Smith等,2018)路线优化是在更广泛的网络分析领域中的专业技术。两种方法都旨在找到一组目的地之间最有效的路径或联系。网络分析检查互连实体之间的关系,表示为网络中的节点和边。该多功能工具在各个领域都有应用,包括优化送货公司的卡车路线,了解疾病传播模式以及分析食物链。为了了解这是如何实现的,让我们仔细看看网络分析定义中使用的术语及其含义。

网络通常表示为图形。图由一组节点(也称为顶点)组成。节点可以通过边连接,边可以是无向的,意味着可以沿任意方向遍历边,也可以是有向的,意味着沿着边有一个单一的遍历方向。节点具有学位,这是特定节点可以连接到的其他节点的数量。在下面的图形中,我们可以看到具有五个节点( a,b,c,d,e )的图形的可视化,连接每个节点的无方向边缘以及每个节点的程度到节点的顶部。(Javatpoint,2023)无方向的图具有几个属性:

  • 密度:边的数量除以可能的边的数量
  • 直径:图中的最大路径
  • 最短路径:给定节点对之间的最短距离
  • 集团:一组完全连接的节点
  • Closeness Centrality:到所有其他节点的平均最短距离
  • 介数中心性:节点所在的“最短路径”的数量
  • 循环:从给定节点开始并在同一节点结束的路径

具有五个节点且节点

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