针对多自动导引车（ AutomaTIc guided vehicle，AGV）在柔性制造系统中岀现的路径规划与冲突问题，提出了一种基于时间窗的改进 Dijkstra算法，实现多ΔGⅤ的动态路径规划。首先，利用传统υ ） ijkstra算法为执行调度仼务的多AGV规划路径，并统计被规划路径的使用程度，计算加权系数，然后将加权后的路径长度更新到数据库中;其次，计算AGⅤ通过毎个工位节点的时间，通过时间窗的排布避免碰撞冲突;最后，当产生冲突时，通过计算并设置AGV的优先级，对优先级较低的AGV重新进行路径规划。仿真实验结果表明，该算法能够在最优路径下有效避免冲突与死锁，不仅提高了系统效率，而且使系统具有较好的鲁棒性。

Dijkstra算法C++邻接表实现，用邻接表存图，还有记录路径。

程序采用读.dat文件的方式，获得顶点和弧，设置菜单栏，可供循环使用。

Dijkstra算法求最短路径的C/C++程序

主要介绍了Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离问题,简单描述了Dijkstra算法的原理并结合具体实例形式分析了Python使用Dijkstra算法实现求解图中最短路径距离的相关步骤与操作技巧,需要的朋友可以参考下

图论中dijkstra最短路径算法，包括创建顶点个数、邻接矩阵，起始节点，节点之间距离等完整代码

利用Dijkstra算法来求解顶点之间最短路径

能求出任意两点间所有最短路径。数模时编写。考虑邻接矩阵中主对角线数据（虽然一般情况都取零）。更具实用性 能求出任意两点间所有最短路径。数模时编写。考虑邻接矩阵中主对角线数据（虽然一般情况都取零）。更具实用性

戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。 该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

几种堆(BinaryHeap, FibHeap, PairHeap)在Dijkstra算法上的效率试