一种含有多层次剪枝策略的位置查询优化方法技术

本发明专利技术提出一种含有多层次剪枝策略的位置查询优化方法，包括：S1、获取所有顶点到达最近设施的距离，包括客户顶点和路网顶点；S2、划分路网为区域；S3、计算划分后各区域的上界，按上界从大到小将区域进行排序；S4、依序逐一选择区域进行筛选，如已知的最大效益值大于当前需要筛选的区域上界，结束；否则计算当前区域各边上界，按上界从大到小将边进行排序；S5、依序逐一筛选区域内的边，如当前边的上界小于已知的最大效益值，则，结束该区域的筛选进入下一区域返回S4，否则使用边上的顶点剪枝策略对当前边上的顶点进行筛选，并同步更新最大效益值及其所在位置，然后进入下一条边，返回S5。

A location query optimization method with multi level pruning strategy

The invention provides a method of query optimization, containing a multi-level pruning strategy position including: S1, get all the vertices to get to the nearest facilities distance, including customer network vertex and vertex; S2, division of regional road network; upper bound of S3, calculation of divided regions, according to the upper bound of the teenager area for sorting; S4 in order to choose one by one, the regional selection, such as the maximum benefit of the known value is larger than the current regional upper bound, the end of the screening; otherwise the calculated current area on each side of the upper bound, according to the upper bound from large to young edge ranking; S5, in sequence one by one screening area, such as when the maximum benefit in front of the upper bound is smaller than known the value is, the end screening in the region to the next region to return S4, otherwise use the vertex on the edge of the pruning strategy on the edge of the vertices are selected, and the maximum synchronization update Benefit value and its location, and then enter the next edge, return S5.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及空间数据库的位置分析领域，更具体地，涉及一种含有多层次剪枝策略的位置查询优化方法。
技术介绍
近年来，基于空间数据的位置分析问题受到了人们广泛的重视，其中位置分析领域中的最优位置查询问题常常是各种决策中需要面临的问题。为拟建设施确定最优目标建造位置的规划问题在实际生活中有重要的应用。特别地，如何确定路网环境下满足所有客户到达其最近设施的加权距离之和最小化的最优位置查询在研究领域中被称为路网下基于MinSum代价函数的最优位置查询。该最优位置查询问题最初于1909年由AlfredWeber正式提出。该问题在欧氏空间下得到了深入的研究。对于新建多个设施的研究也开始陆续出现，并且随着实际应用的需要，该问题的研究空间被扩展到路网上。对于路网空间，该问题的研究重心集中在确定最优位置的候选位置集合以及筛选过程中的剪枝策略上。2009年，Xu等人通过对路网分区，从而将最优位置确定在集中于路网的若干个分区中。2015年，Yan等人将客户嵌入到路网中，并指出最优位置存在于路网顶点和客户点上，从而问题的解空间变为客户数和路网顶点数之和。在剪枝策略上，Yan为每个范围确定一个粗略的界限值，通过实际最优值与界限值的比较，确定该范围能否被剪枝。上述的研究都是基于研究空间下不存在已有同类设施的假设。在基于空间中已存在同类设施假设的研究中，2011年，Xiao等人提出在空间路网下基于MinSum代价函数的最优位置查询(以下简称EA算法)。基于MinSum代价函数的最优位置查询的问题定义，其实质是一个选址问题。其问题定义：集合C中的客户c和集合F中的已存在设施f分布在路网空间G°＝(V°,E°)中，任意客户和设施都必须位于路网的顶点或者边上，如图1所示，现在需要在路网空间中确定位置p，使得在p处新建设施后,所有客户到达其最近设施的加权距离之和最小。上述问题等价于求解拥有最大效益值B(p)的最优位置p，即在p处新建设施后，满足总的加权距离之和的减少量B(p)最大。举一个基于MinSum代价函数的最优位置分析的应用例子。一个城市里有许多的便利店，我们考虑顾客消费一般会选择距离最近的商店。那么如果现在想新建一间便利店，并希望它能吸引更多的顾客，那么应该把便利店建在哪个位置。如图1所示，图中c，f分别代表顾客和商店。我们假设所有顾客权重为1，并且顾客会选择离自己最近的商店，那么可以看到顾客c1，c2，c3会选择去商店f2，而顾客c4，c5，c6，c7，c8选择去商店f2，其加权距离之和为39.5。如果我们新建一个商店，若选择在位c7新建商店f3，那么c4，c5，c6，c7选择去商店f3，c1，c2，c3去商店f1，c8选择去商店f2，那么加权距离之和为20.5，效益值B(p)即加权距离之和的减少量为19。而如果选择在位置c5新建商店f3，那么c1，c4，c5，c6，c7选择去商店f3，c2，c3去商店f1，c8选择去商店f2，那么加权距离之和为15.5，效益值B(p)即加权距离之和的减少量为24。上面的例子说明，在不同的位置建立新商店，吸引的顾客可能不一样，最终所有顾客到达最近商店的距离之和不同。而基于MinSum代价函数的最优位置分析就是要在路网中寻找最优的位置新增商店，再加上原来已有的商店，使得所有顾客到达最近商店的距离之和最小。EA算法的方法是将客户和设施都嵌入到路网中，从而获得新路网G＝(V,E),并将客户C和设施F都转化成路网中的顶点，即V＝V°∪C∪F。在EA算法中，Xiao已证明如下性质：满足MinSum最优位置查询的解必然存在于路网顶点集中。所以EA算法根据上述性质，对顶点集进行逐一筛选，并同时使用一种基于区域划分的剪枝策略减少筛选所需的顶点数，从而提升查询性能。但是，从Xiao中的实验结果可以看出，EA算法性能仍存在提升空间。
技术实现思路
针对已有查询算法效率有待提高的不足，本专利技术提供一种含有多层次剪枝策略的位置查询优化方法MPMA。该方法通过多种剪枝技术减少查询中需遍历的路网顶点数量来改善算法性能，并基于真实路网数据集的对比实验结果说明了本查询优化方法的有效性。为了解决上述问题，本专利技术的技术方案为：一种含有多层次剪枝策略的位置查询优化方法，包括以下步骤：步骤一：获取所有顶点到达最近设施的距离，包括客户顶点和路网顶点；步骤二：划分路网为区域；步骤三：计算划分后各区域的上界，按上界从大到小将区域进行排序；步骤四：依序逐一选择区域进行筛选，如果已知的最大效益值大于当前需要筛选的区域上界，则说明最优位置已经全部找到，算法结束；否则进入步骤五；步骤五：计算当前区域各边上界，按上界从大到小将边进行排序；步骤六：依序逐一筛选区域内的边，如果当前边的上界小于已知的最大效益值，说明该区域中已没有其他边存在最优位置，结束该区域的筛选进入下一区域返回步骤四，否则进入步骤七；步骤七：使用边上的顶点剪枝策略对当前边上的的顶点进行筛选，并同步更新最大效益值及其所在位置。然后进入下一条边，返回步骤六。优选的，所述步骤二划分路网为区域的包括边划分和区域划分，其具体过程为：调用函数edge_partition()进行边的划分，将短边合并为长边，并保存边上的顶点信息；调用region_partition()进行区域划分，区域划分是以上述划分后的边作为基本单位，区域由若干条边组成，需要存储各边的编号。优选的，所述计算区域上界的方式为：令本区域的客户构成的集合为Cir，则对任意客户c∈Cir，客户c减少的加权距离最大值为w(c)·n(c)，其中w(c)表示客户c的预设权重，在具体预设时可以根据用户应用需求预设，如某客户小区的人口密度等等衡量客户重要程度的权重，n(c)表示客户到达它最近设施的距离；设外部区域客户构成的集合为Cor，对任意客户c∈Cor，令其到达该区域最近顶点的距离为nr(c)，如果在该区域内新建设施，客户c减少的加权距离最大值为w(c)·(n(c)-nr(c))；由上述可得其区域上界计算公式：优选的，所述步骤七使用边上的顶点剪枝策略对当前边上的顶点进行筛选，是调用函数edge_screening()实现。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：由于新增剪枝策略导致搜索空间减少，计算时间减少。算法实验结果表明，本专利技术比现有技术性能至少提升了5倍。附图说明图1是路网下客户和设施分布图。图2是区域划分示意图。图3是边合并示意图。图4是区域1的边划分示意图。图5是最优顶点判定示意图。图6是客户权重分布对MPMA算法性能的影响效果图。图7是各层次剪枝效果实验图。图8是客户数对算法性能影响在SF路网的实验结果图。图9是客户数对算法性能影响在CA路网的实验结果图。图10是设施数对算法性能影响在SF路网的实验结果图。图11是设施数对算法性能影响在CA路网的实验结果图。图12是方法流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的描述，但本专利技术的实施方式并不限于此。具体地，本专利技术改进了EA算法用于剪枝的划分区域上界，提出了一个更精确的区域上界，从而能够对区域进行更有效地剪枝。此外，还提出了基于边和顶点的两种新的剪枝策略。同时，将三种剪枝策略综合成一个多层次的剪枝框架MPMA。首先介绍基于区域划分的剪枝策略。本专利技术沿用EA算法中的区域划分方法：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种含有多层次剪枝策略的位置查询优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取所有顶点到达最近设施的距离，包括客户顶点和路网顶点；步骤二：划分路网为区域；步骤三：计算划分后各区域的上界，按上界从大到小将区域进行排序；步骤四：依序逐一选择区域进行筛选，如果已知的最大效益值大于当前需要筛选的区域上界，则说明最优位置已经全部找到，结束；否则进入步骤五；步骤五：计算当前区域各边上界，按上界从大到小将边进行排序；步骤六：依序逐一筛选区域内的边，如果当前边的上界小于已知的最大效益值，说明该区域中已没有其他边存在最优位置，结束该区域的筛选进入下一区域返回步骤四，否则进入步骤七；步骤七：使用边上的顶点剪枝策略对当前边上的顶点进行筛选，并同步更新最大效益值及其所在位置。然后进入下一条边，返回步骤六。

【技术特征摘要】
1.一种含有多层次剪枝策略的位置查询优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取所有顶点到达最近设施的距离，包括客户顶点和路网顶点；步骤二：划分路网为区域；步骤三：计算划分后各区域的上界，按上界从大到小将区域进行排序；步骤四：依序逐一选择区域进行筛选，如果已知的最大效益值大于当前需要筛选的区域上界，则说明最优位置已经全部找到，结束；否则进入步骤五；步骤五：计算当前区域各边上界，按上界从大到小将边进行排序；步骤六：依序逐一筛选区域内的边，如果当前边的上界小于已知的最大效益值，说明该区域中已没有其他边存在最优位置，结束该区域的筛选进入下一区域返回步骤四，否则进入步骤七；步骤七：使用边上的顶点剪枝策略对当前边上的顶点进行筛选，并同步更新最大效益值及其所在位置。然后进入下一条边，返回步骤六。2.根据权利要求1所述的位置查询优化方法，其特征在于，所述步骤二划分路网为区域的包括边划分和区域划分，其具体过程为：调用函数edge_par...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玉葆，徐葎，麦港林，戴戈南，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44