CN104391907A - 一种可变解析度的快速路径搜寻方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种可变解析度的快速路径搜寻方法，它包括以下子步骤：S1：划分层级和区块；S2：计算最小代价拓扑关系；S3：搜索区域间的最优路径；S4：搜索区域内的最优路径；S5：计算各相邻的最大解析度区域块内之间的边界节点及最优路径，并加入到级联路径中，作为相邻区块之间的路径；S6：将得到的所有节点及路径进行级联，得到所需的最优路径。本发明把大量的搜索节点的高维拓扑关系分层降维到多个低维矩阵，便于并行、快速的搜索具有大规模数据节点的最优路径，特别适合大规模城市路网的路径规划，同时也适合其他海量数据相关性的最优寻径。

Description

一种可变解析度的快速路径搜寻方法

技术领域

本发明涉及一种可变解析度的快速路径搜寻方法。

背景技术

地理信息系统(GIS)因其强大的功能而得到日益广泛深人的应用，在电子导航、交通旅游、城市规划,以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要作用，网络分析作为GIS最主要的功能之一，最基本最重要的问题就是最短路径问题，即在真实路径上寻找从一点到另一点的最短路径。该最短路径包含多种最优约束，如长度、造价、经过时间等等，根据不同的应用条件有多种约束条件配合描述该最短路径。最短路径搜寻则是在一定的评判准则下，找出从起始点位置到达目的地的最佳走法。

在求解网络图上节点间最短路径的方法中，经典算法有Dijkstra、Floyed算法。这类算法都需要依据路网拓扑关系数据构造矩阵来表示图，在数据结构上简单明了。但邻接矩阵需要定义大小为N*N(N为网络的节点数)的矩阵。当网络的节点数较多时，其时间复杂度和空间复杂度都相当可观，影响程序运行的效率。对于以海量地理数据为基础的GIS来说，这种矛盾就显得尤为突出。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种可变解析度的快速路径搜寻方法，适合大规模城市路网的路径规划以及其他海量数据相关性的最优寻径。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种可变解析度的快速路径搜寻方法，它包括以下子步骤：

S1：层级划分：按照解析度级别对原数据节点进行分区划分，形成多个解析度层级的区域分块，其中低一个解析度的层级的单个区域分块由高一个解析度的层级的多个区域分块构成，最高解析度的一层的区域分块由数据节点组成；

S2：计算最小代价拓扑关系：根据最优代价函数得到各层元素之间的最小代价拓扑关系；

S3：搜索区域间的最优路劲，包括以下子步骤：

S31：从最小解析度的层级区域进行分块查找，确定该层级分块间的最优路径；

S32：判断该层级是否为最大解析度层级：

(1)若该层级不是最大解析度的层级，则继续在比该层级解析度大一级的层级的分块之间搜索最优路径，并返回步骤S32；

(2)若该层级是最大解析度的层级，则进入步骤S4；

S4：搜索区域内的最优路径：分别在最大解析度的各区域块内即各第二大解析度的区域块内，搜寻区域内的最优路径，并搜索源宿节点，所述的源宿节点为各第二大解析度区域块内的边界节点内；

S5：计算两个相邻的第二大解析度的区域块内之间的边界节点及最优路径，并加入到级联路径中，作为相邻区块之间的路径；

S6：将得到的所有节点及路径进行级联，得到所需的最优路径。

步骤S2中所述的最小代价拓扑关系包括解析度最大层最小代价拓扑关系和其他层最小代价拓扑关系；所述的解析度最大层最小代价拓扑关系由节点间的连通关系的权值构成，权值的大小反映了该节点间的路径可连通度；所述的其他层最小代价拓扑关系由对应各层级分块的边界节点之间的路径连通关系的加权平均值构成，平均权值的大小反映了区域分块之间的连通属性。

步骤S2中所述的最优代价函数的因变量包括路径连通性、路径长度、路径通过时间、路径拥塞度。

步骤S4中所述的搜寻区域内的最优路径采用Dijkstra最优路径搜索算法。

本发明在原始道路拓扑关系的基础上，按照区域解析度自由分级，构成多层区域间的复合拓扑关系，按照这种拓扑关系构造矩阵来表示图，即将原先的N*N维矩阵结构拆分成C1*C1，C2*C2，…Cn*Cn，M*M的多级分块结构形式，其中C1，C2，…Cn是具有多级解析度的区域节点数，C1为最小区域层级分块，包含M个为最小区域范围内原始节点数。通过这类分级表示，可以将高维矩阵的大量节点数降为多个低维小交接点数的矩阵，通过分别搜索分块间和分块内的最优约束结果，快速实现具有大规模节点拓扑网络的最短路径搜索。

本发明的有益效果是：本发明把大量的搜索节点的高维拓扑关系分层降维到多个低维矩阵，便于并行、快速的搜索具有大规模数据节点的最优路径，特别适合大规模城市路网的路径规划，同时也适合其他海量数据相关性的最优寻径。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明步骤1分区划分结构示意图；

图3为本发明步骤3最小解析度区块间最优路径搜索示意图；

图4为本发明步骤3最大解析度区块间最优路径搜索示意图；

图5为本发明步骤4最大解析度区块内最优路径搜索示意图；

图6为本发明步骤5最终最优路径示意图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案：如图1所示：

第一步：按照解析度级别分别对原数据节点N进行分区划分，形成C1，C2，…Cn个层级的区域分划，每个层级包含K1，K2，…Kn个元素，其中C1直接由K1个数据节点组成，C2由K2个C1区域分块构成。

如图2所示，本实施例只划分了C1层和C2层，其中C1层包括C1_1至C1_16，C2层包括C2_1至C2_4。

第二步：按照最优代价函数生成各层元素之间的拓扑关系，包括：

最低一层C1按照节点之间的真实路径关系生成最小代价拓扑，

w₁(i,j)＝f(a,l,c,t)；

w₁为节点(i，j)间的连通属性权值，该权值由节点间的连通性、路径长度、路径通过时间、路径拥塞度综合表示，权值的大小反映了该节点间的路径可连通度。

各层C2-Cn内部区域块之间的连通属性权值，该权值由上一层分属于两个区域块之间的边界节点(i，j)间的连通属性权值的加权平均，生成最小代价拓扑：

$w_n\left(\underset{k}{\mathrm{\Σ}}(i,j)\right)=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}f(a,l,c,t)/k;$

w_n为第n层分区内各区域快的边界节点之间路径连通权值的加权平均，每个边界节点对之间的权值由路径连通性、路径长度、路径通过时间、路径拥塞度综合表示，平均权值的大小反映了区域分块之间的连通属性。

第三步：最优路径搜索按照最顶层级(最小解析度)的区域分块进行查找，首先确定所在层级分块间的最优路径，然后再下移一层，在所在层级的分块之间搜索最优路径，依次逐级确定最底层(最大解析度)的分块路径。

如图3和图4所示，图中两个星星表示起点和终点分别位于C1_1和C1_12的区域内。首选从C2层进行最优路径搜索，路径为C2_1→C2_4。然后进行C1层最优搜索，C1_1→C1_5→C1_6→C1_11→C1_12。

第四步：分别在最底层区域(最大解析度)块内按照DJ最优路径搜索算法搜索上一级分块边界节点间的最优路径。

分别对C1_1、C1_5、C1_6、C1_11、C1_12块内的源节点进行最优路径搜索，结果如图5所示。

第五步：计算两个相邻区块之间的边界节点及最优路径，直接加入到级联路径中，作为相邻区块之间的路径。最终，将得到的节点及路径级联得到所需的最优路径。结果如图6所示。

Claims (4)

1.一种可变解析度的快速路径搜寻方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1：划分层级和区块：按照解析度级别对原数据节点进行分区划分，形成多个解析度层级的区域分块，其中低一个解析度的层级的单个区域分块由高一个解析度的层级的多个区域分块构成，最高解析度的一层的区域分块由数据节点组成；

S2：计算最小代价拓扑关系：根据最优代价函数得到各层元素之间的最小代价拓扑关系；

S3：搜索区域间的最优路劲，包括以下子步骤：

S31：从最小解析度的层级区域进行分块查找，确定该层级分块间的最优路径；

S32：判断该层级是否为最大解析度层级：

（1）若该层级不是最大解析度的层级，则继续在比该层级解析度大一级的层级的分块之间搜索最优路径，并返回步骤S32；

（2）若该层级是最大解析度的层级，则进入步骤S4；

S4：搜索区域内的最优路径：分别在最大解析度的各区域块内搜寻区域内的最优路径，并搜索源宿节点，所述的源宿节点为最大解析度区域块内的边界节点内；

S5：计算各相邻的最大解析度区域块内之间的边界节点及最优路径，并加入到级联路径中，作为相邻区块之间的路径；

S6：将得到的所有节点及路径进行级联，得到所需的最优路径。

2.根据权利要求1所述的一种可变解析度的快速路径搜寻方法，其特征在于：步骤S2中所述的最小代价拓扑关系包括解析度最大层最小代价拓扑关系和其他层最小代价拓扑关系，所述的解析度最大层最小代价拓扑关系由节点间的连通关系的权值构成，所述的其他层最小代价拓扑关系由对应各层级分块的边界节点之间的路径连通关系的加权平均值构成。

3.根据权利要求1所述的一种可变解析度的快速路径搜寻方法，其特征在于：步骤S2中所述的最优代价函数的因变量包括路径连通性、路径长度、路径通过时间、路径拥塞度。

4.根据权利要求1所述的一种可变解析度的快速路径搜寻方法，其特征在于：步骤S4中所述的搜寻区域内的最优路径采用Dijkstra最优路径搜索算法。