本发明专利技术提供了一种应用于实时合乘的最优多会合点路径搜索方法及装置，所述方法包括：获取路径搜索预设信息，包括：图G＝(V,E,W)，点集U，α，出发点s，目的点t；初始化队列Q和集合D，将初始状态加入队列Q；当所述队列Q不为空时重复以下步骤：A、弹出队列Q中第一个元素((v,X),cost)；B、如果v＝t同时X＝U则返回cost；C、将状态(v,X)加入集合D；D、对于集合E里的所有(v,u)边循环，更新(Q,D,(v,X),cost+α×w(v,u))；E、对于集合U-X里的所有x点循环，更新(Q,D,(v,X∪{x}),cost+(1-α)×dist(x,v))；循环结束后得到最优路径。本发明专利技术提出的最优多会合点路径搜索方法能够高效地解决目前实时合乘应用中尚未解决的技术难点，即，在匹配好了驾驶者和乘客之后，如何快速地确定最优的路径让驾驶者可以接上所有的匹配的乘客，填补了目前实时合乘应用中相关技术的空白。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及实时合乘应用
，尤其涉及一种应用于实时合乘的最优多会合 点路径搜索方法及装置。
技术介绍
实时合乘，又被称作动态拼车，是现代交通系统中一种颇具发展前景的节省燃油 并减轻交通拥堵的方式。最近一段时间以来，许多实时合乘应用，诸如Uber(www.uber. com)、Lyft(www.lyft.com)，在智能手机用户中越来越受欢迎，因为这可以帮助他们规划旅 程。在典型的实时合乘系统中，有两种实体：驾驶者和乘客。乘客可以通过他们带定位功能 的智能手机来预定汽车。他们需要提供他们的地理位置信息给系统，随后系统动态地安排 驾驶者为这些乘客提供合乘服务。 架设一个这样的实时合乘系统不是一件容易的事。主要的技术难点有两个：1、如 何快速地找到可以服务进来的用户请求的驾驶者；2、匹配好了驾驶者和乘客之后，又该如 何快速地确定最优的路径让驾驶者可以接上所有的匹配的乘客。在文献里，现有的一些研 宄主要集中在解决第一个问题。 例如，在文献 "S.Ma,Y.Zheng,and0?Wolfson, "T-share:Alarge-scale dynamictaxiridesharingservice,''in2013IEEE29thInternationalConferenceon DataEngineering(ICDE)，2013,pp. 410-421"和文献"S.MaandO.Wolfson，"Analysis andevaluationofthesluggingformofridesharing,''inProceedingsofthe21st ACMSIGSPATIALInternationalConferenceonAdvancesinGeographicInformation Systems, 2013,pp. 64 - 73" 中，ShuoMa等人做出了 一 个叫T-share的系统，用于的士 合乘应用中，驾驶者和乘客的实时匹配。在文献 (Y.Huang,R.Jin,F.Bastani,and X.S.Wang,"LargeScaleReal-timeRidesharingwithServiceGuaranteeonRoadNe tworks, "ArXivl3026666Cs,Feb. 2013)中，YanHuang等人提出了一种高效的活动树算法来 支持一种有服务保证的驾驶者和乘客之间的匹配。这几种算法的工作都集中在开发一种实 用的算法来高效地解决驾驶者和乘客之间的匹配问题，即上文所述的技术难点1。而对于上 文所述的技术难点2,据我们所知，暂时还没有相关的研宄见诸报道。相类似的研宄有：0SR 问题、K0R问题、合乘查询问题以及0MP问题。 0SR问题，S卩最优序列路径问题（optimalsequencedroute)，该问题分别 在文献(F.Li，D.Cheng，M.Hadjieleftheriou，G.Kollios，andS.-H.Teng，"On tripplanningqueriesinspatialdatabases, "inAdvancesinSpatialand TemporalDatabases,Springer, 2005,pp. 273 - 290)和文献(M.Sharifzadeh，M. Kolahdouzan,andC.Shahabi,"Theoptimalsequencedroutequery,''VLDB J.，vol. 17,no. 4,pp. 765 - 787, 2008)中被独立提出，并且在之后的文献中被推广。根据 中的定义，0SR问题的目标是找出一条有着最短距离的路径，这条路径从一个源点出 发，按照一定的顺序经过数个有类型的点，这个一定的顺序由点的类型施加，最终到达一个 目标点。OSR问题同我们的问题是不同的，主要有以下三个不同点：1、在我们的问题中，这 些节点是没有任何类型信息的，而0SR经过的一系列点是分属不同的类型的。2、不同于0SR 问题，我们的问题并不会给最优路径强加一个类型序列的约束。3、0SR问题里，最优路径 必须经过这些特定类型的节点，而我们的问题并不需要经过特定的点。以图1为例子。假 设我们的源节点和目的节点分别为^和v1(|，我们假设乘客到路径和驾驶者沿着路径行驶 的花费，所占的权重相同，并且假设乘客在％点，即U= {v6}。那么对于这个问题，0SR求 解的结果是路径（Vpv3,v6,v8,v1(l)，而我们这个问题的结果应该是（Vpv3,v7,v1(l)。因为结 果如此地不同，所以之前用于解决的OSR问题的技术（参阅文献，文献，文献 (M.SharifzadehandC.Shahabi,"Processingoptimalsequencedroutequeriesusing voronoidiagrams, "GeoInformatica，vol. 12,no. 4,pp. 411 - 433,2008.))都不能被用于 解决本问题。 K0R问题（参阅文献 :X.Cao,L.Chen,G.Cong,andX.Xiao, "Keyword-aware optimalroutesearch, "Proc.VLDBEndow.，vol. 5,no. 11，pp. 1136 - 1147, 2012)，即关键 词发现最优路径问题（keyword-awareoptimalroute)。KOR问题旨在找到一条最优的s~ t路径，该路径经过的点覆盖了所有给定的关键词，而且它同时满足一些既定的约束。很明 显，根据定义就可以知道我们的问题跟K0R问题有着根本的区别，故而中K0R问题的 方法不可以用于解决我们的问题。 合乘查询问题（ride-sharingquery)，在文献 (F.Drewsand D.Luxen, "Multi-hopridesharing, "inSixthAnnualSymposiumonCombinatorial Search, 2013.),文献 (R.Geisberger,D.Luxen,S.Neubauer,P.Sanders,and L.Volker,"Fastdetourcomputationforridesharing,ArXivPrepr. ArXiv09075269, 2009)中被提出。该问题的目标在于找到一条最优s~t迂回路径，该路径 包含一子路径s'~t'，这里的s'和t'在查询中给出。明显地，合乘查询问题的最优s~ t迂回路径经过给定的点s'和t'，而我们的问题里的路径并不需要经过查询点。因为这一 点根本的不同，，里给出的方法不能被用于我们的问题。 0MP问题，最优会合点（optimalmeetingpoint)问题（参阅文献 (Z.Xu andH. -A.Jacobsen,"Processingproximityrelationsinroadnetworks, "in Proceedingsofthe2010ACMSIGMODinternationalconferenceonmanagement ofdata, 2010,pp. 243 - 254)，文献 (D.Ya本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种应用于实时合乘的最优多会合点路径搜索方法，其特征在于，该方法包括：获取路径搜索预设信息，包括：图G＝(V,E,W)，点集U，α，出发点s，目的点t；其中，V、E和W分别为点集、边集和权值的集合；，为顶点的子集；参数α∈(0,1)，用于平衡图G上s～t路径Pst和U中的点到路径Pst之间的距离和的比重；初始化队列Q和集合D，将初始状态加入队列Q；当所述队列Q不为空时重复以下步骤：A、弹出队列Q中第一个元素((v,X),cost)；其中v为子路径的终点，X为纳入子路径的U的子集，cost为状态(v,X)的花费。B、如果v＝t同时X＝U则返回cost；C、将状态(v,X)加入集合D；D、对于集合E里的所有(v,u)边循环，更新(Q,D,(v,X),cost+α×w(v,u))；w(v,u)为边(v,u)的权值；E、对于集合U‑X里的所有x点循环，更新(Q,D,(v,X∪{x}),cost+(1‑α)×dist(x,v))；其中dist(x,v)为点x到点v的距离。循环结束后得到最优路径。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李荣华，邱宇轩，毛睿，秦璐，钟舒馨，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。