公交线路优化查询系统设计-理解SVM

"该资源是一份关于‘课程设计的基本要求-支持向量机通俗导论’的PDF文档，主要探讨了如何用支持向量机（SVM）解决实际问题，特别是针对公交线路优化路径的查询。课程设计的目标包括构建图模型、实现最便宜和最省时间的路径查询算法，并考虑等车时间的影响。设计分为多个阶段，从结构体定义到算法实现。" 在课程设计中，学生们被要求处理公交车线路的问题，这涉及到数据结构和算法的应用。首先，他们需要定义合适的图模型来表示公交线路，每个站点作为图中的节点，线路则作为边，边的权重可能代表费用或时间。这个图模型是解决路径查询问题的基础。 第一项任务是实现一个功能，能找出任意两个站点间最便宜的路径。这通常可以通过Dijkstra算法或者Bellman-Ford算法来解决，其中每个节点的权值代表从起点到该点的最小费用。当找到从S到T的最便宜路径时，输出路径及总费用。 第二和第三项任务关注于找到最省时间的路径。不考虑等车时间的情况相对简单，只需考虑行驶时间即可。而考虑等车时间则需要更复杂的策略，可能需要遍历所有可能的换乘组合，计算每个组合的总时间，包括等待时间，并选择最小的。 课程设计的进程安排如下： 1. 在2010年01月10日前，定义所有必要的结构体，这可能包括站点结构、线路结构和可能的换乘信息结构。 2. 接下来的两天，建立图模型并初始化数据，这包括填充节点和边的信息。 3. 到1月15日，将初始化的数据与图模型结合，编写函数将每条路线的车次信息存储到对应的节点中。 4. 最后的几天，重点在于实现按时间和价格最优的路径选择算法，这可能涉及动态规划或贪心策略。 这份课程设计挑战了学生在理解和应用数据结构，尤其是图算法，以及优化问题解决能力。通过这个项目，学生能够掌握支持向量机在路径规划问题上的应用，同时提升他们的编程和问题解决技巧。