CN104731942A - 一种基于遗传算法的公交路线绘制方法 - Google Patents

一种基于遗传算法的公交路线绘制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104731942A
CN104731942A CN201510147445.7A CN201510147445A CN104731942A CN 104731942 A CN104731942 A CN 104731942A CN 201510147445 A CN201510147445 A CN 201510147445A CN 104731942 A CN104731942 A CN 104731942A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
bus
fitness
route
genetic algorithm
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510147445.7A
Other languages
English (en)
Inventor
游明琦
吴勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
GUIZHOU HUNTERSUN INFORMATION TECHNOLOGY Co Ltd
Original Assignee
GUIZHOU HUNTERSUN INFORMATION TECHNOLOGY Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by GUIZHOU HUNTERSUN INFORMATION TECHNOLOGY Co Ltd filed Critical GUIZHOU HUNTERSUN INFORMATION TECHNOLOGY Co Ltd
Priority to CN201510147445.7A priority Critical patent/CN104731942A/zh
Publication of CN104731942A publication Critical patent/CN104731942A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于遗传算法了公交路线绘制方法，从公交车位置数据库中读取公交车实时移动数据，通过线路计算器计算得到公交线路数据，并将公交线路数据存入路线点数据库中；线路计算器计算采用遗传算法为核心。本发明可以自动计算绘制，通过计算机自动化读取公交移动数据并完成对公交线路的绘制，以替代单一的公交公司人工操作提供公交路线数据，由此很好的避免了公交路线数据不完整、更新不及时的问题，并且由此可以极大的降低人工成本、时间成本，并且给用户带来极好的使用体验。

Description

一种基于遗传算法的公交路线绘制方法
技术领域
本发明涉及一种基于遗传算法的公交路线绘制方法，属于互联网技术领域。
背景技术
公交出行是广大老百姓非常重要的出行方式，因此，在移动设备上为市民提供出行服务是公交系统下一步的发展方向。作为此类应用，公交路线的获取是所有服务的基础，因此如何快速正确的获取公交线路是本文想要阐述的主题。
目前，百度地图，高德地图都提供了公交路线查询的服务，但他们的服务都存在以下问题：
1.公交线路数据不完整，在一个城市里存在一些公交线路并未更新在百度/高德地图上，这种情况在中小城市尤为普遍，比如贵州省凯里市的公交线路在百度上就几乎查不到；
2.公交线路更新不及时，由于城市发展很快，公交线路会经常调整，但百度/高德的反应很慢。
出现这种问题的原因主要在于，公交路线数据是由公交公司自身进行维护，移动APP服务商如百度地图、高德地图需要等公交公司在服务器上更新数据后才能取得公交路线数据，而在实践中公交公司在公交路线变更后往往不会即时更新数据，而且即使更新数据，也因为人工手动操作录入效率低下而导致极大可能更新不全。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于遗传算法的公交路线绘制方法，该基于遗传算法的公交路线绘制方法通过读取公交移动数据即可完成对公交线路的绘制，避免了由单一的公交公司提供公交路线数据导致的不完整、不及时等问题。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种基于遗传算法的公交路线绘制方法，从公交车位置数据库中读取公交车实时移动数据，通过线路计算器计算得到公交线路数据，并将公交线路数据存入路线点数据库中；线路计算器计算采用遗传算法为核心，具体步骤如下：
①以线性插值的方式初步判断可能的路线，并将可能的路线数据分组存入种群数据库；
②以轮盘赌随机提取的方式从种群数据库中每次两组提取数据进行适应度计算，并根据适应度计算更新的概率分布；
③针对更新了概率分布的数据，依次进行交叉遗传计算和变异计算；
④根据公交车位置GPS数据计算当前路线投影点，根据投影点的数据计算上述各组路线数据的适应度
⑤选择适应度最小的多组路线数据作为新种群数据存入种群数据库中进行迭代计算重复上述②～④的过程，或者，选择适应度最小的一组路线数据作为输出结果。
所述步骤⑤中，选择适应度最小的多组路线数据，具体为100组。
所述步骤③中，交叉遗传计算的交叉遗传概率为0.5，变异计算的变异概率为0.01。
所述步骤④中计算适应度的方法为：对公交车的位置GPS数据，求出其在当前路线上的投影点，计算投影点到位置GPS数据的距离，然后将所有点的距离平方和累加即为路线数据适应度。
本发明的有益效果在于：可以自动计算绘制，通过计算机自动化读取公交移动数据并完成对公交线路的绘制，以替代单一的公交公司人工操作提供公交路线数据，由此很好的避免了公交路线数据不完整、更新不及时的问题，并且由此可以极大的降低人工成本、时间成本，并且给用户带来极好的使用体验。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2是图1中线路计算器的工作流程示意图。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
如图1所示的一种基于遗传算法的公交路线绘制方法，从公交车位置数据库中读取公交车实时移动数据，通过线路计算器计算得到公交线路数据，并将公交线路数据存入路线点数据库中。
如图2所示，线路计算器计算采用遗传算法为核心，具体步骤如下：
①以线性插值的方式初步判断可能的路线，并将可能的路线数据分组存入种群数据库；
②以轮盘赌随机提取的方式从种群数据库中每次两组提取数据进行适应度计算，并根据适应度计算更新的概率分布；
③针对更新了概率分布的数据，依次进行交叉遗传计算和变异计算；
④根据公交车位置GPS数据计算当前路线投影点，根据投影点的数据计算上述各组路线数据的适应度
⑤选择适应度最小的多组路线数据作为新种群数据存入种群数据库中进行迭代计算重复上述②～④的过程，或者，选择适应度最小的一组路线数据作为输出结果。
作为最优选择，所述步骤⑤中，选择适应度最小的多组路线数据，具体为100组；所述步骤③中，交叉遗传计算的交叉遗传概率为0.5，变异计算的变异概率为0.01。
具体而言，所述步骤④中计算适应度的方法为：对公交车的位置GPS数据，求出其在当前路线上的投影点，计算投影点到位置GPS数据的距离，然后将所有点的距离平方和累加即为路线数据适应度。
步骤①中初始化具体为：首先，以GPS数据的第一个点为路线点气垫，最后一个点为路线点终点，按路径点的期望个数对连线进行线性插值，得到第一组数据；然后，以GPS数据的第一个点为路线点起点，最后一个点为路线点终点，按路径点的期望个数对连线在经度上进行线性插值，寻找其所对应的最近的GPS电的纬度，作为第二组数据；最后，以经度最大值与最小值之差除以路线点数为经度变化最小单元，以纬度最大值与最小值之差除以路线点数为纬度变化最小单元，在经度变化最小单元和纬度变化最小单元为限定对可能的路线数据进行筛选。

Claims (4)

1.一种基于遗传算法的公交路线绘制方法，其特征在于：从公交车位置数据库中读取公交车实时移动数据，通过线路计算器计算得到公交线路数据，并将公交线路数据存入路线点数据库中；线路计算器计算采用遗传算法为核心，具体步骤如下：
①以线性插值的方式初步判断可能的路线，并将可能的路线数据分组存入种群数据库；
②以轮盘赌随机提取的方式从种群数据库中每次两组提取数据进行适应度计算，并根据适应度计算更新的概率分布；
③针对更新了概率分布的数据，依次进行交叉遗传计算和变异计算；
④根据公交车位置GPS数据计算当前路线投影点，根据投影点的数据计算上述各组路线数据的适应度
⑤选择适应度最小的多组路线数据作为新种群数据存入种群数据库中进行迭代计算重复上述②～④的过程，或者，选择适应度最小的一组路线数据作为输出结果。
2.如权利要求1所述的基于遗传算法的公交路线绘制方法，其特征在于：所述步骤⑤中，选择适应度最小的多组路线数据，具体为100组。
3.如权利要求1所述的基于遗传算法的公交路线绘制方法，其特征在于：所述步骤③中，交叉遗传计算的交叉遗传概率为0.5，变异计算的变异概率为0.01。
4.如权利要求1所述的基于遗传算法的公交路线绘制方法，其特征在于：所述步骤④中计算适应度的方法为：对公交车的位置GPS数据，求出其在当前路线上的投影点，计算投影点到位置GPS数据的距离，然后将所有点的距离平方和累加即为路线数据适应度。
CN201510147445.7A 2015-03-31 2015-03-31 一种基于遗传算法的公交路线绘制方法 Pending CN104731942A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510147445.7A CN104731942A (zh) 2015-03-31 2015-03-31 一种基于遗传算法的公交路线绘制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510147445.7A CN104731942A (zh) 2015-03-31 2015-03-31 一种基于遗传算法的公交路线绘制方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104731942A true CN104731942A (zh) 2015-06-24

Family

ID=53455829

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510147445.7A Pending CN104731942A (zh) 2015-03-31 2015-03-31 一种基于遗传算法的公交路线绘制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104731942A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106951981A (zh) * 2017-02-24 2017-07-14 河海大学 一种车辆路径选择方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101587647A (zh) * 2009-06-25 2009-11-25 北京航空航天大学 一种网络化公交优先信号协调控制方法
CN102902824A (zh) * 2012-11-02 2013-01-30 上海电机学院 交通路径搜索系统及方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101587647A (zh) * 2009-06-25 2009-11-25 北京航空航天大学 一种网络化公交优先信号协调控制方法
CN102902824A (zh) * 2012-11-02 2013-01-30 上海电机学院 交通路径搜索系统及方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106951981A (zh) * 2017-02-24 2017-07-14 河海大学 一种车辆路径选择方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102840864B (zh) 一种通过二维码实现定位导航的方法和装置
US9632672B2 (en) Interface for clustered utility nodes
US11183878B2 (en) Maintaining connectivity information for meters and transformers located in a power distribution network
CN102521963B (zh) 公交线路数据更新方法和装置
CN101187996B (zh) 一种基于自适应骨干网的快速公交选线方法
CN103020790A (zh) 一种预分拣订单的方法和装置
CN103150177A (zh) 一种更新公交线路数据的方法、装置和系统
CN103822638B (zh) 用户位置信息的处理方法和装置
CN105989145B (zh) 公交线路的自动更新方法、设备及系统
CN105472730A (zh) 一种网络定位方法及装置
US20200331698A1 (en) Sorting centre goods sorting method and apparatus, and goods sorting system
CN110807547A (zh) 家庭人口结构的预测方法及系统
CN105447572A (zh) 一种基于遗传算法优化神经网络的风电功率预测系统及方法
CN103729378A (zh) 一种ip地理信息的更新方法和装置
CN107704942B (zh) 配送路径确定方法、装置和设备
CN103198135A (zh) 一种地理区域格网划分的微博签到数据在线获取方法
CN116136413A (zh) 排放优化的车辆路径和充电
CN102523273B (zh) 提供位置相关服务的系统
CN104731942A (zh) 一种基于遗传算法的公交路线绘制方法
CN112988933A (zh) 地址信息管理的方法和装置
CN103699680A (zh) 公交车实时地理信息数据清洗方法及系统
CN103761281A (zh) 一种数据处理方法和系统
Villez et al. Resilient design of recharging station networks for electric transportation vehicles
Dong et al. A novel passenger hotspots searching algorithm for taxis in urban area
CN104794900A (zh) 一种公交车识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20150624

RJ01 Rejection of invention patent application after publication