專利名稱：多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及網(wǎng)絡技術，具體涉及一種多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方 法及裝置。
背景技術：
路徑查詢是地圖網(wǎng)站、公眾出行信息平臺和中心服務式導航系統(tǒng)的核心 功能，此類系統(tǒng)均應用于多用戶并發(fā)環(huán)境。在多用戶并發(fā)環(huán)境下，任何時刻都 可能會有多個用戶同時對系統(tǒng)發(fā)出路徑查詢請求。由于此類系統(tǒng)的并發(fā)用戶訪 問量非常大，在系統(tǒng)硬件限定的條件下，路徑查詢的響應時間將隨著并發(fā)訪問 的用戶數(shù)呈線性增長，用戶的平均等待時間也將急劇增加。在這些系統(tǒng)中，如 何保證系統(tǒng)的響應時間限定在用戶可容忍的范圍內是一個瓶頸問題。為了解決該問題，目前采用的技術包括增加服務器的數(shù)量、發(fā)展路徑查 詢的并行算法、采用路徑查詢緩存技術等。這些方法存在成本高，限定條件苛 刻、實現(xiàn)困難、缺乏針對并發(fā)用戶數(shù)的自適應調整等缺點，而且其核心的路徑 查詢算法并未得到優(yōu)化。發(fā)明內容本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制 方法及裝置，以便在存在多用戶并發(fā)導航路徑查詢需求時，自適應地控制路徑 查詢算法的精度和效率之間的平衡，在精度可控的前提下，最大限度地提升路 徑查詢效率，縮短用戶的等待時間。本發(fā)明的技術解決方案為一種多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法，包括 采用系統(tǒng)抽樣的方法，在路網(wǎng)中抽取車行道段對作為樣本車行道對； 計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的嚴密算法耗時和結果路徑耗費； 計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的不同啟發(fā)式算法耗時和結果路 徑耗費；根據(jù)計算得到的嚴密算法耗時和結果路徑耗費和不同啟發(fā)式算法耗時和結果路徑耗費，計算不同啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比和精度比；根據(jù)計算得到的耗時比和精度比、以及用戶選擇條件，確定最優(yōu)導航路徑 搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)。優(yōu)選地，所述計算不同啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比和精度比包括以啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比五作為衡量啟發(fā)式算法效率的度量因 子，得到啟發(fā)式算法的耗時比￡為五=^/^，其中，^是采用Dijkstm算法 的耗時，^是啟發(fā)式算法的耗時；以啟發(fā)式算法與嚴密算法得到的路徑耗費差的增量百分比尸作為啟發(fā)式 算法精度的度量因子，得到啟發(fā)式算法的精度戶為(/2-=(2-/2〃!)xl000/0,其中，"為采用Dijkstm算法計算得到 的結果路徑耗費，/2是采用啟發(fā)式算法得到的結果路徑耗費；將所有樣本對的啟發(fā)式算法耗時比、精度比計算結果求統(tǒng)計平均值，得出 當前啟發(fā)因子下該啟發(fā)式算法的平均時耗比與平均精度。優(yōu)選地，所述根據(jù)計算得到的耗時比和精度比、以及用戶選擇條件，確定 最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)包括采用遺傳規(guī)劃算法，指定適應度和初始參數(shù)，對不同啟發(fā)因子下啟發(fā)式算 法的耗時比與精度進行符號回歸，分別建立耗時比、精度與啟發(fā)式因子之間的 函數(shù)關系；根據(jù)所述函數(shù)關系和用戶選擇條件，確定啟發(fā)式策略與啟發(fā)因子。 優(yōu)選地，所述算法耗時和結果路徑耗費與實際選取的路網(wǎng)相關。 優(yōu)選地，所述方法還包括利用確定的最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)進行導航路徑查詢。 一種多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制裝置，包括 抽樣單元，用于采用系統(tǒng)抽樣的方法，在路網(wǎng)中抽取車行道段對作為樣本 車行道對；第 一計算單元,鄰于計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的嚴密算法耗 時和結果路徑耗費；第二計算單元，用于計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的不同啟發(fā)式6算法耗時和結果路徑耗費；比較單元，用于根據(jù)計算得到的嚴密算法耗時和結果路徑耗費和不同啟發(fā) 式算法耗時和結果路徑耗費，計算不同啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比和精度比；確定單元，用于根據(jù)計算得到的耗時比和精度比、以及用戶選擇條件，確 定最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)。優(yōu)選地，所述比較單元包括耗時比計算子單元，用于以啟發(fā)式算法與嚴密算法的^^時比￡作為衡量 啟發(fā)式算法效率的度量因子，得到啟發(fā)式算法的耗時比五為其 中，A是采用Dijkstra算法的耗時，^是啟發(fā)式算法的耗時；精度計算子單元，用于以啟發(fā)式算法與嚴密算法得到的路徑耗費差的增量 百分比P作為啟發(fā)式算法精度的度量因子，得到啟發(fā)式算法的精度P為=(2-/2〃!)xl000/0,其中，^為采用Dijkstra算法計算得到 的結果路徑耗費，/2是采用啟發(fā)式算法得到的結果路徑耗費；平均子單元，用于將所有樣本對的啟發(fā)式算法耗時比、精度比計算結果求 統(tǒng)計平均值，得出當前啟發(fā)因子下該啟發(fā)式算法的平均時耗比與平均精度。優(yōu)選地，所述確定單元包括函數(shù)關系生成子單元，用于采用遺傳規(guī)劃算法，指定適應度和初始參數(shù)， 對不同啟發(fā)因子下啟發(fā)式算法的耗時比與精度進行符號回歸，分別建立耗時 比、精度與啟發(fā)式因子之間的函數(shù)關系；策略選擇子單元，用于根據(jù)所述函數(shù)關系和用戶選擇條件，確定啟發(fā)式策 略與啟發(fā)因子。優(yōu)選地，所述裝置還包括查詢單元，用于利用確定的最優(yōu)最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)進 4亍導航^各徑查詢。本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比的優(yōu)點在于本發(fā)明采用定量的方式，揭示啟發(fā)式 算法效#^/精度與啟發(fā)式因子之間的函數(shù)關系，在確定的道路網(wǎng)絡，硬件環(huán)境， 在線用戶數(shù)和精度、效率指標的情況下，精確計算滿足要求的啟發(fā)式因子的值， 最大程度地提高啟發(fā)式算法的效率。


圖1為本發(fā)明實施例多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實施例中啟發(fā)式策略自動化選擇流程圖；圖3為本發(fā)明實施例多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制裝置的結構示意具體實施方式
為了使本技術領域的人員更好地理解本發(fā)明實施例的方案，下面結合附圖 和實施方式對本發(fā)明實施例作進一步的詳細說明。本發(fā)明實施例多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法，針對現(xiàn)有技術缺乏 針對并發(fā)用戶數(shù)的自適應調整的缺點，在存在多用戶并發(fā)導航路徑查詢需求 時，自適應地控制路徑查詢算法的精度和效率之間的平衡，在精度可控的前提 下，最大限度地提升路徑查詢效率，縮短用戶的等待時間。由于目前應用最為廣泛也最有效的單源最優(yōu)路徑算法是各種形式的 Dijkstra算法和Pallottino算法，針對靜態(tài)路網(wǎng)，各種形式的Dijkstra和Pallottino 算法是理論嚴密算法，計算結果精確，但時間復雜度基本達到極限，效率提高 余地很小。對于單用戶的查詢要求，理論嚴密算法無疑是第一選擇。但隨著在 線用戶數(shù)的增加，釆用嚴密算法進行路徑查詢，無疑將使用戶等待時間急劇增 長。因此，本發(fā)明實施例針對多用戶并發(fā)的網(wǎng)絡環(huán)境，釆用啟發(fā)式策略進行 路徑查詢，以犧牲路徑查詢結果一定程度的理論嚴密性和精度為代價，獲得算 法運行效率的極大提高。如圖1所示，是本發(fā)明實施例多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法的流 程圖，包括以下步驟步驟IOI,采用系統(tǒng)抽樣的方法，在路網(wǎng)中抽取車行道段對作為樣本車行具體地，可以設定樣本空間大小為"。對道路網(wǎng)絡中所有車行道進行系統(tǒng)抽樣，獲取車行道對(A,B)作為樣本，A作為路徑搜索的起始車行道，B作抽取的車行道應滿足(1) 作為起始的車行道，其出度應大于0;(2) 作為終止的車行道，其入度應大于O。步驟102,計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的嚴密算法耗時(即花 費的CPU時間)和結果路徑耗費。比如，可以采用現(xiàn)有技術中各種形式的Dijkstra和Pallottino算法，下面以 經(jīng)典Dijkstra算法為例進行說明，假設計算得到的各樣本車行道對間進^^各徑 搜索耗時為fj,結果路徑耗費為/j， (1,")。步驟103,計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的不同啟發(fā)式算法耗時 和結果路徑耗費。對于不同的啟發(fā)式算法，可以設定其采用的不同啟發(fā)式因子的范圍，分別 計算該啟發(fā)式算法采用各啟發(fā)式因子的值時，啟發(fā)式算法的算法耗時和結果路 徑耗費，具體計算過程可以包括以下步驟(1) 針對某種啟發(fā)式算法，設置啟發(fā)因子7T的范圍。限制范圍搜索時7TE(1, 10),八*算法時7^ (0, 1)。(2) 設定啟發(fā)因子T的增長步長"對于每個^^。+fm-l戶"計算樣本空 間中各樣本車行道對采用啟發(fā)式算法所消耗的時間7]和結果路徑耗費丄j， ye(1, w)。步驟104,根據(jù)計算得到的嚴密算法耗時和結果路徑耗費和不同啟發(fā)式算 法耗時和結果路徑耗費，計算不同啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比和精度比。啟發(fā)式算法的精度戶為P = l — (/2 —/J" -P — ^Z/JxlOO0/) (l)其中，A為采用Dijkstra算法計算得到的最優(yōu)路徑耗費(如路徑長度)，/2 是采用啟發(fā)式算法得到的最優(yōu)路徑耗費。啟發(fā)式算法的時耗比￡為￡ = (2)^是采用Dijkstra算法計算花費的CPU時間，b是啟發(fā)式算法計算花費的 CPU時間。對于每種啟發(fā)式算法，需要分別計算不同啟發(fā)式因子下該啟發(fā)式算法與嚴算樣本空間中各樣本車行道對采用啟發(fā)式算法 的時耗比￡7 = 7; /~和尸乂 = (2 — Zj 〃》x 100% 。對于不同的啟發(fā)因子rm,采用統(tǒng)計平均的方法，計算&=|>/", pm=tiy"。所得的五^ /^就是采用啟發(fā)式因子^時，啟發(fā)式算法"為時^^比和精隻比。步驟105,根據(jù)計算得到的耗時比和精度比、以及用戶選擇條件，確定最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)。根據(jù)上述計算結果，可以獲得一組離散的(t:， 值和(t:， P)值。將計 算所得的離散的(t, ￡)和(t:， i3)分別作為遺傳算法的輸入值進行符號回歸， 步驟如下(1) 設置遺傳規(guī)劃算法的遺傳算子和控制參數(shù)，定義遺傳規(guī)劃算法求解 的搜索空間和求解次數(shù)。(2) 執(zhí)行遺傳規(guī)劃算法，獲得滿足精度要求的解。需要說明的是，在上述過程中，并不僅限于使用遺傳規(guī)劃算法，任何能進 行符號回歸的方法均可代替遺傳規(guī)劃算法。遺傳規(guī)劃算法中的各項參數(shù)也可以調整。根據(jù)所求得的T-E和t-P的函數(shù)關系，即精度/效率均衡控制模型，選擇合 適的啟發(fā)式策略，具體步驟如下(1 )估算起點到終點使用經(jīng)典Dijkstra算法計算使用的時間L具體實施 中使用的估算方法為，在步驟102中，在采用Dijkstra算法得到各樣本對間嚴密的最優(yōu)路徑后，求得計算單位曼哈頓距離所需的耗時fman,計算起點到終點的曼哈頓距離/，則^u/。(2 )若f與當前在線用戶數(shù)的乘積不大于設定的時間標準fs，則使用經(jīng)典 Dijkstra算法進行計算，否則轉入步驟(3)。(3) 計算預估計啟發(fā)式因子r的值，步驟如下 (a)計算估計效率￡MP = 〃^ 。(b )根據(jù)函數(shù)關系，計算啟發(fā)式因子i:的值Test。(4) 根據(jù)t—尸函數(shù)關系，計算預估計啟發(fā)式算法精度尸est。若精度不滿足 設定的精度要求，采用層次空間推理策略進行計算，否則采用八*算法(用戶指定標準為距離最短)或限制范圍搜索算法(用戶指定標準為時間最短)。對于限制范圍策略，當r〉rm時，尸=1, ^￡>1，說明T在大到一定值后，啟發(fā)式算法得出的精度與嚴密算法相同，運用啟發(fā)式算法反而會提高運算的時耗比。故需確定m的值，保留1〈^^的數(shù)據(jù)，其余舍去。對于八*算法，當0<7<4時，尸=1, ￡<1，說明r在一定范圍內，啟發(fā)式算 法得出的精度與嚴密算法相同，運用啟發(fā)式算法會降低運算的時耗比；當7>&時，戶<1, ￡<1，說明T大于某個值時，雖然啟發(fā)式算法會減小算法的時庫毛比，但精度也會下降。故需確定n的值，將^rn與卜2"n分開處理。本發(fā)明中遺傳規(guī)劃算法采用的參數(shù)如下:群體規(guī)模300終止符集1 23 5 7X迭代次數(shù)150選擇方法精英選擇法交換概率0.75函數(shù)符集+ - * / sin cos In exp sqrt突變概率0.1樣本大小50*50適應度計算公式,=l/fl +柳下面進一步舉例詳細說明本發(fā)明實施例的實際應用過程。如圖2所示，是本發(fā)明實施例中啟發(fā)式策略自動化選擇流程圖，包括以下步驟201,獲取用戶選擇條件； 步驟202，估算使用嚴密算法耗時；步驟203,判斷嚴密算法耗時是否滿足時間要求；如果是，則執(zhí)行步驟204; 否則執(zhí)行步驟205;步驟204,選擇嚴密算法進行導浙J各徑查詢；步驟205,判斷用戶選擇條件；如果用戶選擇條件為距離最短，則執(zhí)行步 驟206;否則執(zhí)行步驟207;步驟206,選擇八*算法(一種啟發(fā)式算法)；然后執(zhí)行步驟208; 步驟207,選擇限制范圍算法(一種啟發(fā)式算法)； 步驟208,根據(jù)T-五模型計算啟發(fā)式因子T;ii步驟209,根據(jù)模型計算精度尸；步驟210,判斷選用的算法是否滿足精度要求；如果是，則執(zhí)行步驟211; 否則，執(zhí)行步驟214;步驟211,確定用戶選擇條件；如果用戶選擇條件為距離最短，則執(zhí)行步 驟212;否則執(zhí)行步驟213;步驟212,選擇八*算法進行導航路徑查詢；然后執(zhí)行步驟215;步驟213,選擇限制范圍算法進行導航路徑查詢；然后執(zhí)行步驟215;步驟214,選擇層次空間推理算法進行導航路徑查詢；步驟215,結束本次選擇流程。上面提到的A+算法和限制算法均是一種啟發(fā)式算法，需要說明的是，本 發(fā)明實施例中并不僅限于上述這兩種啟發(fā)式算法，可以采用現(xiàn)有技術中任何一 種啟發(fā)式算法。而且，上述層次空間推理算法的具體實現(xiàn)也可以是現(xiàn)有^t支術中 采用的任何一種?？梢姡景l(fā)明實施例多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法，適用于多用 戶并發(fā)的網(wǎng)絡環(huán)境下，自動控制導航路徑查詢效率和精度之間平衡，可才艮據(jù)道 路網(wǎng)絡特征、時刻變化的并發(fā)用戶數(shù)、服務器硬件環(huán)境、用戶對路徑查詢結果 反饋的容忍時間和可接受的路徑查詢結果精度損失，自動選擇啟發(fā)式的路徑查 詢策略及其算法所需參數(shù)，在路徑查詢算法精度預先可控的前提下，最大程度 提高路徑查詢效率，滿足并發(fā)用戶的路徑查詢需求。該技術適用于地圖網(wǎng)站系 統(tǒng)、公共出行信息平臺和中心服務式的導航系統(tǒng)等應用系統(tǒng)，能夠提高此類多 用戶并發(fā)訪問系統(tǒng)的穩(wěn)定性，使之不會由于在線用戶數(shù)的動態(tài)劇烈變化而產生 3各徑查詢的效率并瓦頸。需要說明的是，本發(fā)明實施例的方法適用于所有道路網(wǎng)絡最優(yōu)導航路徑查 詢啟發(fā)式算法在多用戶并發(fā)的網(wǎng)絡環(huán)境下的應用方式選擇過程，不只局限于具 體實施方式中所采用的三種最優(yōu)路徑查詢啟發(fā)式算法。是可以通過程序來指令相關的硬件來完成，所述的程序可以存儲于一計算機可 讀取存儲介質中，所述的存儲介質，如ROM/RAM、磁碟、光盤等。本發(fā)明實施例還提供一種多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制裝置，如圖3所示，是該裝置的一種結構示意圖。 該裝置包括抽樣單元301,用于采用系統(tǒng)抽樣的方法，在路網(wǎng)中抽取車行道段對作為樣本車4于道對；第一計算單元302，用于計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的嚴密算 法耗時和結果路徑耗費；第二計算單元303,用于計算樣本車行道對間最優(yōu)導航3各徑搜索的不同啟 發(fā)式算法耗時和結果路徑耗費；比較單元304，用于根據(jù)計算得到的嚴密算法耗時和結果路徑耗費和不同 啟發(fā)式算法耗時和結果路徑耗費，計算不同啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比和 精度比；確定單元305,用于根據(jù)計算得到的耗時比和精度比、以及用戶選擇條件， 確定最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)。在本發(fā)明實施例中，所述比較單元304的一種優(yōu)選結構包括耗時比計算 子單元、精度計算子單元和平均子單元(未圖示)。其中所述耗時比計算子單元，用于以啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比五作為 衡量啟發(fā)式算法效率的度量因子，得到啟發(fā)式算法的庫毛時比五為五二^/^， 其中，^是采用Dijkstra算法的耗時，6是啟發(fā)式算法的耗時；所述精度計算子單元，用于以啟發(fā)式算法與嚴密算法得到的路徑耗費差的 增量百分比iM乍為啟發(fā)式算法精度的度量因子，得到啟發(fā)式算法的精度戶為 (/廣"〃i =(2-/2 〃0x100%,其中，/!為采用Dijkstra算法計算得到 的結果路徑耗費，72是采用啟發(fā)式算法得到的結果路徑耗費；所述平均子單元，用于將所有樣本對的啟發(fā)式算法耗時比、精度比計算結 果求統(tǒng)計平均值，得出當前啟發(fā)因子下該啟發(fā)式算法的平均時耗比與平均精 度。所述確定單元305的一種優(yōu)選結構包括函數(shù)關系生成子單元和策略選擇 子單元(未圖示)。其中 一 -所述函數(shù)關系生成子單元，用于采用遺傳規(guī)劃算法，指定適應度和初始參 數(shù)，對不同啟發(fā)因子下啟發(fā)式算法的耗時比與精度進行符號回歸，分別建立耗時比、精度與啟發(fā)式因子之間的函數(shù)關系；所述策略選擇子單元，用于根據(jù)所述函數(shù)關系和用戶選擇條件，確定啟發(fā) 式策略與啟發(fā)因子。當然，本發(fā)明實施例中的所述比較單元304和所述確定單元305并不^義限 于上述這種結構，也可以有其他結構變形。在本發(fā)明實施例中，還可進一步包括查詢單元(未圖示)，用于利用確 定的最優(yōu)最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)進行導航路徑查詢。本發(fā)明實施例多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制裝置，利用樣本統(tǒng)計和遺 傳規(guī)劃方法，定量計算路徑查詢中啟發(fā)式算法效率精度與啟發(fā)式因子的函數(shù)關 系，控制算法的運行效率和路徑查詢精度，使兩者達到平衡。針對網(wǎng)絡環(huán)境下 的導航路徑查詢需求，根據(jù)路網(wǎng)特征、并發(fā)用戶數(shù)、服務器硬件環(huán)境、用戶可 容忍的查詢平均等待時間和精度損耗，確定是否采用啟發(fā)式策略，采用何種啟 發(fā)式策略及其參數(shù)設置。在精度可控的前提下，最大限度地提升路徑查詢過程 的效率。此過程自動化完成，無需人工干預。本發(fā)明實施例多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法及裝置，可以適用于 地圖網(wǎng)站系統(tǒng)、公共出行信息平臺和中心服務式的導航系統(tǒng)等應用系統(tǒng)，能夠 提高此類網(wǎng)絡系統(tǒng)的穩(wěn)定性，使之不會由于并發(fā)用戶數(shù)劇增而出現(xiàn)查詢的效率 瓶頸。以上對本發(fā)明實施例進行了詳細介紹，本文中應用了具體實施方式
對本發(fā) 明進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的裝置及方法；同 時，對于本領域的一般技術人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式
及應用 范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內容不應理解為對本發(fā)明的限制。
權利要求
1、一種多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法，其特征在于，包括采用系統(tǒng)抽樣的方法，在路網(wǎng)中抽取車行道段對作為樣本車行道對；計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的嚴密算法耗時和結果路徑耗費；計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的不同啟發(fā)式算法耗時和結果路徑耗費；根據(jù)計算得到的嚴密算法耗時和結果路徑耗費和不同啟發(fā)式算法耗時和結果路徑耗費，計算不同啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比和精度比；根據(jù)計算得到的耗時比和精度比、以及用戶選擇條件，確定最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)。
2、 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算不同啟發(fā)式算法 與嚴密算法的耗時比和精度比包括以啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比五作為衡量啟發(fā)式算法效率的度量因 子，得到啟發(fā)式算法的耗時比五為￡ = ^2〃!，其中，^是釆用Dijkstm算法 的耗時，6是啟發(fā)式算法的耗時；以啟發(fā)式算法與嚴密算法得到的路徑耗費差的增量百分比P作為啟發(fā)式 算法精度的度量因子，得到啟發(fā)式算法的精度尸為=(2-"http://JxlOOo/o,其中，/!為采用Dijkstra算法計算得到 的結果路徑耗費，/2是采用啟發(fā)式算法得到的結果路徑耗費；將所有樣本對的啟發(fā)式算法耗時比、精度比計算結果求統(tǒng)計平均值，得出 當前啟發(fā)因子下該啟發(fā)式算法的平均時耗比與平均精度。
3、 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)計算得到的耗時 比和精度比、以及用戶選擇條件，確定最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù) 包括采用遺傳規(guī)劃算法，指定適應度和初始參數(shù)，對不同啟發(fā)因子下啟發(fā)式算 法的耗時比與精度進行符號回歸，分別建立耗時比、精度與啟發(fā)式因子之間的 函凄t關系；根據(jù)所述函數(shù)關系和用戶選擇條件，確定啟發(fā)式策略與啟發(fā)因子。
4、 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述算法耗時和結果i 各徑 耗費與實際選取的路網(wǎng)相關。
5、 根據(jù)權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括利用確定的最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)進行導航路徑查詢。
6、 一種多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制裝置，其特征在于，包括 抽樣單元，用于采用系統(tǒng)抽樣的方法，在路網(wǎng)中抽取車行道段對作為樣本車行道對；第一計算單元，用于計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的嚴密算法耗時和結果路徑耗費；第二計算單元，用于計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的不同啟發(fā)式 算法耗時和結果路徑耗費；比較單元，用于根據(jù)計算得到的嚴密算法耗時和結果路徑耗費和不同啟發(fā) 式算法耗時和結果路徑耗費，計算不同啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比和精度比；確定單元，用于根據(jù)計算得到的耗時比和精度比、以及用戶選擇條件，確 定最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)。
7、 根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述比較單元包括 耗時比計算子單元，用于以啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比￡作為衡量啟發(fā)式算法效率的度量因子，得到啟發(fā)式算法的耗時比五為五二^〃p其 中，^是采用Dijkstra算法的耗時，^是啟發(fā)式算法的耗時；精度計算子單元，用于以啟發(fā)式算法與嚴密算法得到的路徑耗費差的增量百分比P作為啟發(fā)式算法精度的度量因子，得到啟發(fā)式算法的精度P為 P = l —(/2—A)〃i =(2 —/2〃i)xl000/0,其中，/!為采用Dijkstra算法計算得到 的結果路徑耗費，/2是釆用啟發(fā)式算法得到的結果路徑耗費；平均子單元，用于將所有樣本對的啟發(fā)式算法耗時比、精度比計算結果求 統(tǒng)計平均值，得出當前啟發(fā)因子下該啟發(fā)式算法的平均時耗比與平均精度。
8、 根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述確定單元包括 函數(shù)關系生成子單元，用于釆用遺傳規(guī)劃算法，指定適應度和初始參數(shù)，對不同啟發(fā)因子下啟發(fā)式算法的耗時比與精度進行符號回歸，分別建立耗時 比、精度與啟發(fā)式因子之間的函數(shù)關系；策略選擇子單元，用于根據(jù)所述函數(shù)關系和用戶選擇條件，確定啟發(fā)式策 略與啟發(fā)因子。
9、根據(jù)權利要求6至8任一項所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括查詢單元，用于利用確定的最優(yōu)最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)進 4亍導航路徑查詢。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種多用戶并發(fā)導航路徑查詢均衡控制方法及裝置，所述方法包括在路網(wǎng)中抽取車行道段對作為樣本車行道對；計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的嚴密算法耗時和結果路徑耗費；計算樣本車行道對間最優(yōu)導航路徑搜索的不同啟發(fā)式算法耗時和結果路徑耗費；根據(jù)計算得到的嚴密算法耗時和結果路徑耗費和不同啟發(fā)式算法耗時和結果路徑耗費，計算不同啟發(fā)式算法與嚴密算法的耗時比和精度比；根據(jù)計算得到的耗時比和精度比、以及用戶選擇條件，確定最優(yōu)導航路徑搜索的啟發(fā)式算法及參數(shù)。利用本發(fā)明，可以自適應地控制路徑查詢算法的精度和效率之間的平衡，在精度可控的前提下，最大限度地提升路徑查詢效率，縮短用戶的等待時間。
文檔編號G01C21/34GK101603836SQ20091008885
公開日2009年12月16日 申請日期2009年7月21日 優(yōu)先權日2009年7月21日
發(fā)明者亮 周, 鋒 陸 申請人:中國科學院地理科學與資源研究所