專利名稱：一種基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及道路搜索方法，尤其涉及一種基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法。
背景技術(shù)：
最短路徑問題一直是各類學科研究的熱點問題，被應用于城市規(guī)劃、交通運輸、應急管理等領(lǐng)域。研究最佳路線問題通常將城市道路網(wǎng)抽象為圖論意義下的網(wǎng)絡問題，問題的核心就變成了網(wǎng)絡圖中的最短路徑問題。在網(wǎng)絡模型中，尋找兩節(jié)點間阻礙最小的路徑；在時間模型中，計算兩節(jié)點間用時最少的路徑；在經(jīng)濟模型中，尋找該事件的最低消耗方法；這些模型中的關(guān)鍵方法都是最短路徑方法。同時，該問題也是GIS網(wǎng)絡分析中的一個基本問題。我們可以利用GIS技術(shù)，將在交通網(wǎng)絡分析中的最短路徑問題的研究轉(zhuǎn)化為在矢量地圖中求解最短路徑方法的研究。現(xiàn)有的最短路徑的基本方法可分為:廣度優(yōu)先搜索法和深度優(yōu)先搜索法。廣度優(yōu)先搜索法的典型方法為Dijkstra方法，它是目前GIS應用領(lǐng)域用于求解最短路徑問題的首選方法，同時也是經(jīng)典方法，其優(yōu)點在于能夠求得初始點到目標點之間的所有最短路徑。這種方法在解決單對頂點之間的最短路徑時會產(chǎn)生數(shù)據(jù)冗余，因此不適合應用于實際的求解過程中。目前廣泛被采納的優(yōu)化方法有改進的A*方法、K則最優(yōu)路徑方法和最短路徑的蟻群方法等。其中A*方法是人工智能中一種典型的啟發(fā)式搜索方法，也是一種最優(yōu)優(yōu)先搜索方法，該方法在節(jié)點擴展過程中使用了啟發(fā)信息，使得方法的搜索方向智能地趨向目標節(jié)點，從而很大程度上提高了搜索效率。而深度優(yōu)先搜索法還未有普遍認可的典型方法。由于其盲目性，導致目前為止利用其對最短路徑 求解的相關(guān)研究較少，但是在道路交通路徑搜索中，深度優(yōu)先搜索法其優(yōu)越性的一面。該方法不僅能夠計算出最短路徑，同時可以得到多個備選優(yōu)化路徑形成最短路徑組，最大程度地滿足用戶對不同路徑的選擇需求。王杰臣等基于一種被其稱為圖的節(jié)點弧段聯(lián)合結(jié)構(gòu)表示法，避開采用大規(guī)模數(shù)組，提出了利用深度優(yōu)先原則來計算最短路徑的方法，從而節(jié)約了存儲空間、提高了運算速度，但文章并沒有對深度優(yōu)先方法本身進行改進。莊明在深度優(yōu)先搜索法的基礎(chǔ)上，提出了在搜索過程中采用標記距離的方法，利用預先對路的判斷條件，解決了避免進入循環(huán)圈，和不必要的重復搜索問題，實現(xiàn)了在含障礙網(wǎng)絡的單源最短距離求解問題，但該方法需要事先人為地進行控制優(yōu)化，要求操作人員對搜索路網(wǎng)有一定熟悉程度。張連蓬等則是提出一種方向?qū)?yōu)的快速搜索方法，從而提高搜索到最優(yōu)路徑的速度，但該方法依舊需要遍歷整個節(jié)點網(wǎng)絡，沒有提高整體搜索速度，尤其對于具有大量節(jié)點的交通網(wǎng)絡，必然產(chǎn)生冗余。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法。
基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法的步驟如下:I)確定路徑搜索的道路網(wǎng)信息，包括每個道路節(jié)點的坐標信息、道路的長度和道路兩端節(jié)點信息，然后在道路網(wǎng)中選擇出發(fā)節(jié)點和目標節(jié)點，進行最短路徑的搜索；2)將所有節(jié)點狀態(tài)初始化，將道路網(wǎng)所有的節(jié)點狀態(tài)設置為空，即標志為未搜索狀態(tài)，存儲于原始集合中，并將步驟I)中確定的出發(fā)節(jié)點取出，放入開放集合，即作為當前正在搜索的當前節(jié)點Si ；3)搜索道路網(wǎng)中與當前節(jié)點Si相連的節(jié)點，根據(jù)方向?qū)?yōu)原則，排除不滿足方向?qū)?yōu)搜索條件的節(jié)點，同時排除那些關(guān)閉集合中父節(jié)點為當前節(jié)點Si，即已被擴展過的節(jié)點，從而剩下的即為當前節(jié)點Si的可擴展節(jié)點；4)更新可擴展節(jié)點的F值，F(xiàn)值是以可擴展節(jié)點為中間點的最短路徑估算值，并將可擴展節(jié)點的父節(jié)點更新為當前節(jié)點Si，然后將存在于原始集合中的可擴展節(jié)點放入臨時表;5)對臨時表進行排序，將具有最小F值且可擴展節(jié)點的父節(jié)點為當前節(jié)點Si的點放入開放集合，并將可擴展節(jié)點作為當前節(jié)點Si，并重復步驟3) 步驟5);若不存在滿足條件的可擴展節(jié)點，判斷當前節(jié)點Si是否為原始節(jié)點，若不是，則將當前節(jié)點Si放入關(guān)閉集合中，選擇當前節(jié)點Si的父節(jié)點作為當前點Si，重復步驟3) 步驟5);若為原始節(jié)點，進入步驟6)； 6)道路節(jié)點搜索完畢后，根據(jù)目標節(jié)點的父節(jié)點，層層回退至初始節(jié)點，該路徑即為最短路徑。所述的步驟4)為:獲取當前節(jié)點Si的每個可擴展節(jié)點對應的F值，F(xiàn)值是從起始節(jié)點出發(fā)，經(jīng)過當前節(jié)點Si和該擴展點，到達目標節(jié)點的估算值，對于原始集合中的可擴展節(jié)點，能直接更新F值和賦值可擴展節(jié)點的父節(jié)點為當前節(jié)點Si，并放入臨時集合中，用來篩選下一搜索節(jié)點；對于關(guān)閉表中的可擴展節(jié)點，需要比較之前的F值和現(xiàn)在的F值大小，若現(xiàn)在的路徑花銷較小，則更新原有的F值，將關(guān)閉表中的可擴展節(jié)點的父節(jié)點賦值為當前節(jié)點Si,同時對關(guān)閉表中的可擴展節(jié)點的子節(jié)點采用級聯(lián)更新。所述的步驟5)為:判斷臨時表中是否存在父節(jié)點為當前節(jié)點Si的節(jié)點，若存在，將具有最小F值的節(jié)點取出，作為當前節(jié)點Si，并重復步驟3) 步驟5);若不存在，說明當前節(jié)點Si的所有節(jié)點都被搜索過，則需要判讀當前節(jié)點Si是否為初始節(jié)點，若是，則說明所有從初始節(jié)點出發(fā)的所有可擴展節(jié)點都已搜索完畢，循環(huán)結(jié)束；若不是，則重新回退到當前節(jié)點Si的父節(jié)點，進行搜索，即將當前節(jié)點Si的父節(jié)點作為當前節(jié)點Si，并重復步驟3) 步驟5)。本發(fā)明首先通過對擴展節(jié)點進行方向性選擇，縮小了搜索的范圍，提高了方法的效率，避免對不必要的結(jié)點的搜索。同時，引入啟發(fā)式搜索方法，采用啟發(fā)函數(shù)的思想，優(yōu)先選擇權(quán)值較低的點進行擴展，降低了原有方法的盲目性，提高找到搜索最短路徑的效率。


:圖1是本發(fā)明的方向?qū)?yōu)原則示意圖；圖2是本發(fā)明的啟發(fā)式方法示意圖；圖3是基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法流程圖示意圖。
具體實施方式
:如圖1所示，在一般的城市道路交通網(wǎng)中，最短路徑所經(jīng)道路結(jié)點一般都位于起點和終點一定范圍的內(nèi)，因此通過建立適當?shù)暮Y選條件，選擇符合條件的節(jié)點，可以提高計算效率，避免對不必要的結(jié)點的搜索，因此本方法采用了方向?qū)?yōu)原則，在擴展當前節(jié)點之前，首先，計算出兩個夾角值Θ1和Θ 2，判斷該節(jié)點是否在當前節(jié)點和終點的距離范圍內(nèi)。如圖2，建立以當前節(jié)點為原點0，以原點到終點I連線方向為X軸的直角坐標系，Θ I為擴展節(jié)點2，當前節(jié)點O和終點I之間的夾角，Θ 2為擴展節(jié)點2，終點I和當前節(jié)點O之間的夾角。當Θ1和Θ 2同時滿足小于90°時，才將其納入當前節(jié)點的可擴展節(jié)點集合中。該步驟相當于對數(shù)據(jù)節(jié)點進行預處理。計算公式:
權(quán)利要求
1.一種基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法，其特征在于它的步驟如下: 1)確定路徑搜索的道路網(wǎng)信息，包括每個道路節(jié)點的坐標信息、道路的長度和道路兩端節(jié)點信息，然后在道路網(wǎng)中選擇出發(fā)節(jié)點和目標節(jié)點，進行最短路徑的搜索； 2)將所有節(jié)點狀態(tài)初始化，將道路網(wǎng)所有的節(jié)點狀態(tài)設置為空，即標志為未搜索狀態(tài)，存儲于原始集合中，并將步驟I)中確定的出發(fā)節(jié)點取出，放入開放集合，即作為當前正在搜索的當前節(jié)點Si ； 3)搜索道路網(wǎng)中與當前節(jié)點Si相連的節(jié)點，根據(jù)方向?qū)?yōu)原則，排除不滿足方向?qū)?yōu)搜索條件的節(jié)點，同時排除那些關(guān)閉集合中父節(jié)點為當前節(jié)點Si，即已被擴展過的節(jié)點，從而剩下的即為當前節(jié)點Si的可擴展節(jié)點； 4)更新可擴展節(jié)點的F值，F(xiàn)值是以可擴展節(jié)點為中間點的最短路徑估算值，并將可擴展節(jié)點的父節(jié)點更新為當前節(jié)點Si，然后將存在于原始集合中的可擴展節(jié)點放入臨時表； 5)對臨時表進行排序，將具有最小F值且可擴展節(jié)點的父節(jié)點為當前節(jié)點Si的點放入開放集合，并將可擴展節(jié)點 作為當前節(jié)點Si，并重復步驟3) 步驟5);若不存在滿足條件的可擴展節(jié)點，判斷當前節(jié)點Si是否為原始節(jié)點，若不是，則將當前節(jié)點Si放入關(guān)閉集合中，選擇當前節(jié)點Si的父節(jié)點作為當前點Si，重復步驟3) 步驟5);若為原始節(jié)點，進入步驟6)； 6)道路節(jié)點搜索完畢后，根據(jù)目標節(jié)點的父節(jié)點，層層回退至初始節(jié)點，該路徑即為最短路徑。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法，其特征在于所述的步驟4)為:獲取當前節(jié)點Si的每個可擴展節(jié)點對應的F值，F(xiàn)值是從起始節(jié)點出發(fā)，經(jīng)過當前節(jié)點Si和該擴展點，到達目標節(jié)點的估算值，對于原始集合中的可擴展節(jié)點，能直接更新F值和賦值可擴展節(jié)點的父節(jié)點為當前節(jié)點Si，并放入臨時集合中，用來篩選下一搜索節(jié)點；對于關(guān)閉表中的可擴展節(jié)點，需要比較之前的F值和現(xiàn)在的F值大小，若現(xiàn)在的路徑花銷較小，則更新原有的F值，將關(guān)閉表中的可擴展節(jié)點的父節(jié)點賦值為當前節(jié)點Si，同時對關(guān)閉表中的可擴展節(jié)點的子節(jié)點采用級聯(lián)更新。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法，其特征在于所述的步驟5)為:判斷臨時表中是否存在父節(jié)點為當前節(jié)點Si的節(jié)點，若存在，將具有最小F值的節(jié)點取出，作為當前節(jié)點Si，并重復步驟3) 步驟5);若不存在，說明當前節(jié)點Si的所有節(jié)點都被搜索過，則需要判讀當前節(jié)點Si是否為初始節(jié)點，若是，則說明所有從初始節(jié)點出發(fā)的所有可擴展節(jié)點都已搜索完畢，循環(huán)結(jié)束；若不是，則重新回退到當前節(jié)點Si的父節(jié)點，進行搜索，即將當前節(jié)點Si的父節(jié)點作為當前節(jié)點Si，并重復步驟3) 步驟5)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于方向?qū)?yōu)的啟發(fā)式最短路徑搜索方法。該方法首先對當前節(jié)點的可擴展節(jié)點進行方向性選擇，縮小了節(jié)點搜索的范圍。然后根據(jù)啟發(fā)式搜索函數(shù)，對滿足要求的節(jié)點的路徑估算值進行比較，優(yōu)先選擇權(quán)值較低的點進行擴展，并記錄下其父節(jié)點信息。通過深度優(yōu)先的方式，步步深入搜索道路節(jié)點，直至所有可擴展節(jié)點都被遍歷為止。本發(fā)明的優(yōu)點在于利用方向?qū)?yōu)的原則大大降低了節(jié)點的遍歷個數(shù)，提高了搜索速度，同時引入啟發(fā)式函數(shù)能夠降低深度優(yōu)先方法在擴展節(jié)點時的盲目性，優(yōu)先考慮最優(yōu)節(jié)點進行擴展，從而能夠在搜索早期找到最短路徑，還能夠提供多條備選路徑。
文檔編號G06F17/30GK103226581SQ20131011412
公開日2013年7月31日 申請日期2013年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月2日
發(fā)明者杜震洪, 張豐, 劉仁義, 房佳, 徐聰 申請人:浙江大學