CN109598367B - 多路径处理方法及装置 - Google Patents

多路径处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109598367B
CN109598367B CN201811351054.7A CN201811351054A CN109598367B CN 109598367 B CN109598367 B CN 109598367B CN 201811351054 A CN201811351054 A CN 201811351054A CN 109598367 B CN109598367 B CN 109598367B
Authority
CN
China
Prior art keywords
feasible
paths
path
node
weights
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.)
Active
Application number
CN201811351054.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109598367A (zh
Inventor
赵星
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.)
Advanced New Technologies Co Ltd
Advantageous New Technologies Co Ltd
Original Assignee
Advanced New Technologies 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 Advanced New Technologies Co Ltd filed Critical Advanced New Technologies Co Ltd
Priority to CN201811351054.7A priority Critical patent/CN109598367B/zh
Publication of CN109598367A publication Critical patent/CN109598367A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109598367B publication Critical patent/CN109598367B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本说明书一个或多个实施例公开了一种多路径处理方法及装置,用以实现更加合理地对多路径进行规划,从而对路径指引提供更加准确的信息。所述方法包括:确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。

Description

多路径处理方法及装置
技术领域
本说明书涉及用户出行路径规划技术领域,尤其涉及一种多路径处理方法及装置。
背景技术
在路网规划问题中,线路优化的目的是找到对应用户出行需求的出行路径,汇总出所有出行需求对应的出行路径来分析路网的负载量。
传统线路的优化方法通常是输出最优的线路,忽略其他近似最优的线路。然而,在做路网规划时,线路优化是在所有道网上进行的。实际上,很多道网都是田字形网络,包括很多平行的道路,去同一目的地有多种距离相似的线路。但是,平行道路由于直线度不同会有微小的不同,这些微小的不同会造成传统优化方法把最优线路集中到距离最短的线路上。这样,很近似的道路由于微小的不同,却表现出非常显著的道路流量负载的差别,这与期望的效果(即类似的道路表现出类似的流量负载)是不符合的。
发明内容
本说明书一个或多个实施例的目的是提供一种多路径处理方法及装置,用以实现更加合理地对多路径进行规划,从而对路径指引提供更加准确的信息。
为解决上述技术问题,本说明书一个或多个实施例是这样实现的:
一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种多路径处理方法,包括:
确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
在一个实施例中,所述最优路径为最短路径;所述参数差包括路径差。
在一个实施例中,所述确定源节点和目的节点之间的可行路径,包括:
确定所述源节点和所述目的节点之间的所有待选路径;
计算各所述待选路径与所述最短路径之间的路径差;
筛选出所述路径差小于预设阈值的所述待选路径为所述近似路径。
在一个实施例中,各所述可行路径分别对应至少一个可行节点;
相应的,所述根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重,包括:
根据所述路径差及所述预设阈值,计算所述路径差对应的所述可行路径的分配权重;及,计算所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重;其中,所述目的节点的节点权重为1;
根据各所述可行路径的分配权重及各所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重,计算各所述可行路径分别对应的可行权重;
其中,所述节点权重指由所述可行节点出发的所述可行路径的可行权重之和。
在一个实施例中,所述计算所述路径差对应的所述可行节点的分配权重之后,还包括:
将所述分配权重进行归一化处理,得到各所述可行节点的归一化分配权重;
相应的,所述根据所述分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重,包括:
根据所述归一化分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重。
在一个实施例中,所述根据所述归一化分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重,包括:
确定所述归一化分配权重及所述节点权重的乘积为所述可行权重。
在一个实施例中,所述方法还包括:
根据所述可行路径的可行性程度,从所述多个可行路径中筛选出满足预设条件的指引路径;
生成从所述源节点到所述目的节点之间的指引路径信息,所述指引路径信息包括所述指引路径的可行性程度。
另一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种多路径处理装置,包括:
第一确定模块,用于确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
第二确定模块,用于根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
第三确定模块,用于根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
在一个实施例中,所述最优路径为最短路径;所述参数差包括路径差。
在一个实施例中,所述第一确定模块包括:
第一确定单元,用于确定所述源节点和所述目的节点之间的所有待选路径;
第一计算单元,用于计算各所述待选路径与所述最短路径之间的路径差;
筛选单元,用于筛选出所述路径差小于预设阈值的所述待选路径为所述近似路径。
在一个实施例中,各所述可行路径分别对应至少一个可行节点;
相应的,所述第二确定模块包括:
第二计算单元,用于根据所述路径差及所述预设阈值,计算所述路径差对应的所述可行路径的分配权重;及,计算所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重;其中,所述目的节点的节点权重为1;
第三计算单元,用于根据各所述可行路径的分配权重及各所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重,计算各所述可行路径分别对应的可行权重;
其中,所述节点权重指由所述可行节点出发的所述可行路径的可行权重之和。
在一个实施例中,所述第二确定模块还包括:
归一化单元,用于在所述计算所述路径差对应的所述可行节点的分配权重之后,将所述分配权重进行归一化处理,得到各所述可行节点的归一化分配权重;
相应的,所述第三计算单元还用于:
根据所述归一化分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重。
在一个实施例中,所述第三计算单元还用于:
确定所述归一化分配权重及所述节点权重的乘积为所述可行权重。
在一个实施例中,所述装置还包括:
筛选模块,用于根据所述可行路径的可行性程度,从所述多个可行路径中筛选出满足预设条件的指引路径;
生成模块,用于生成从所述源节点到所述目的节点之间的指引路径信息,所述指引路径信息包括所述指引路径的可行性程度。
再一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种多路径处理设备,包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器:
确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
再一方面,本申请实施例提供一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,所述可执行指令在被执行时实现以下流程:
确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
采用本说明书一个或多个实施例的技术方案,通过确定源节点和目的节点之间的多个可行路径(包括最优路径及近似路径),并根据近似路径与最优路径之间的参数差确定各可行路径分别对应的可行权重,进而根据各可行路径的可行权重确定出从源节点到目的节点之间经过可行路径的可行性程度。可见,该技术方案在进行路径规则时,并非仅规划出最优路径,而是将最优路径及近似路径都规划出来,从而避免了对近似路径的忽略,实现更加合理地进行路径规划的效果。并且,多路径的规划方法能够更加符合用户的出行需求,即用户不可能只走最优路径而完全不走近似路径,因此,该技术方案还能够为用户提供更加合理准确的路径可行信息。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本说明书一实施例的一种多路径处理方法的示意性流程图;
图2是根据本说明书一实施例的一种多路径规划的示意性路径指向图;
图3是根据本说明书又一实施例的一种多路径规划的示意性路径指向图;
图4是根据本说明书再一实施例的一种多路径规划的示意性路径指向图;
图5是根据本说明书再一实施例的一种多路径规划的示意性路径指向图;
图6是根据本说明书一实施例的一种多路径处理装置的示意性框图;
图7是根据本说明书一实施例的一种多路径处理设备的示意性框图。
具体实施方式
本说明书一个或多个实施例提供一种多路径处理方法及装置,用以实现更加合理地对多路径进行规划,从而对路径指引提供更加准确的信息。
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案,下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图,对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
图1是根据本说明书一实施例的一种多路径处理方法的示意性流程图,如图1所示,该方法包括:
S102,确定源节点和目的节点之间的多个可行路径。
其中,可行路径包括最优路径及至少一条近似路径。
S104,根据近似路径与最优路径之间的参数差,确定各可行路径分别对应的可行权重。
S106,根据各可行路径的可行权重,确定从源节点到目的节点之间经过可行路径的可行性程度。
采用本说明书一个或多个实施例的技术方案,通过确定源节点和目的节点之间的多个可行路径(包括最优路径及近似路径),并根据近似路径与最优路径之间的参数差确定各可行路径分别对应的可行权重,进而根据各可行路径的可行权重确定出从源节点到目的节点之间经过可行路径的可行性程度。可见,该技术方案在进行路径规则时,并非仅规划出最优路径,而是将最优路径及近似路径都规划出来,从而避免了对近似路径的忽略,实现更加合理地进行路径规划的效果。并且,多路径的规划方法能够更加符合用户的出行需求,即用户不可能只走最优路径而完全不走近似路径,因此,该技术方案还能够为用户提供更加合理准确的路径可行信息。
在一个实施例中,最优路径为最短路径;近似路径与最优路径之间的参数差包括近似路径与最短路径之间的路径差。
基于此,在确定可行路径时,可通过Dijkstra(迪杰斯特拉)算法——单源最短路径算法确定出源节点和目的节点之间的最短路径。以及,确定出源节点和目的节点之间的所有待选路径,计算各待选路径与最短路径之间的路径差,进而筛选出路径差小于预设阈值的待选路径为近似路径。
其中,待选路径可根据实际场景中所需规划的路径远近来确定。例如,若需要规划出从源节点到目的节点之间的相差不超过5公里的多条路径,那么预设阈值可设定为5公里,与最短路径之间的路径差小于5公里的待选路径即为近似路径。利用Dijkstra算法确定最短路径的方法为现有技术,因此不再赘述。
在一个实施例中,各可行路径分别对应至少一个可行节点。本实施例中,可行路径对应的可行节点指可行路径中所经过的节点。因此,确定各可行路径分别对应的可行权重时,可先根据近似路径与最短路径之间的路径差及预设阈值,计算路径差对应的可行路径的分配权重,并计算可行路径所指向的可行节点的节点权重,进而根据各可行路径的分配权重及该(些)可行路径指向的节点权重计算各可行路径分别对应的可行权重。其中,节点权重指由可行节点出发的可行路径的可行权重之和。目的节点的节点权重为1。
本实施例中,由于已知目的节点的节点权重为1,因此,从目的节点出发往前层层回溯,首先根据由目的节点的上一层可行节点出发到达目的节点的各可行路径的分配权重,以及目的节点的节点权重,可计算出由目的节点的上一层可行节点出发到达目的节点的各可行路径的可行权重。然后,根据由目的节点的上一层可行节点出发到达目的节点的各可行路径的可行权重,即可计算出目的节点的上一层可行节点的节点权重。再然后,根据目的节点的上一层可行节点的节点权重、以及从上上一层可行节点出发到达上一层可行节点的可行路径的分配权重,即可计算出从上上一层可行节点出发到达上一层可行节点的可行路径的可行权重。再然后,根据从上上一层可行节点出发到达上一层可行节点的可行路径的可行权重,即可计算出上上一层可行节点的节点权重。以此类推,直至计算出所有可行路径的可行权重。
图2示出了较为简单的一个路径规划图。如图2所示,源节点为节点0,目的节点为节点4,节点1、2、3均为从源节点0到目的节点4之间的可行节点。从节点0出发到节点4的过程中,包括0—1、1—4、0—2、2—4、0—3、3—4、2—1、2—3多条可行路径。例如,针对节点1而言,到达节点1的各可行路径包括路径0—1及2—1,由节点1出发的可行路径包括路径1—4。节点1的节点权重即为可行路径1—4对应的可行权重之和。
在一个实施例中,可对分配权重进行归一化处理,得到各可行节点的归一化分配权重。因此,在计算各可行路径分别对应的可行权重时,可根据归一化分配权重及节点权重来计算各可行路径分别对应的可行权重,具体的,可确定归一化分配权重及节点权重的乘积为可行权重。
以下详细说明如何确定各可行路径分别对应的可行权重。
首先确定源节点和目的节点之间的多个可行路径。假设d(i)表示从源节点到目的节点的最短路径的距离,d(k)+w(k,i)表示从源节点到目的节点的近似路径的距离,那么,二者应满足以下表达式(1):
d(k) + w(k, i) < d(i) + delta               (1)
其中,delta为预设阈值,且delta大于零。
以(i,k)来表示近似路径,其中,i为最短路径对应的可行节点,即目的节点,k为近似路径对应的可行节点。
以v(k)来表示各近似路径与最短路径之间的路径差,那么,v(k)=d(k)+w(k,i)-d(i)。
各近似路径与其对应的路径差可采用以下方式记录:{p(i)}={k1:v(k1);k2:v(k2);……;kn:v(kn)}。其中,kn表示第n条近似路径对应的可行节点,v(kn)表示第n条近似路径与最短路径之间的路径差。
然后,采用节点之间层层回溯的方式计算各可行路径的分配权重以及各可行节点的节点权重。
在回溯过程中,对于上述记录的{p(N)},其中,N表示可行节点,现计算可行路径(N,k)(即由可行节点k出发到可行节点N的可行路径)的分配权重。可行路径(N,k)的分配权重的计算方式如公式(2):
wv(N,k) = 1- v(k) / delta                 (2)
其中,wv(N,k)表示可行路径(N,k)的分配权重。
计算出可行路径的分配权重后,对可行路径的分配权重进行归一化处理。具体的,可通过如下公式(3)对分配权重wv(N,k)进行归一化:
wv(N,k)= wv(N, k) / sum {wv(N, k)}           (3)
其中,sum{wv(N,k)}表示由可行节点k出发到达可行节点N的各可行路径的分配权重之和。
需要说明的是,对分配权重进行归一化的方法并不局限于公式(3)所表示的方法,其还可以通过其他方式进行归一化,只要符合总的核心思路——将整体权重1分配给多条可行路径即可。
根据层层回溯的思路,计算出可行路径的分配权重,即可计算出各可行路径的可行权重。具体的,可行路径的可行权重通过以下公式(4)来计算:
ww(i, j) = wp(j) * wv (j, i)              (4)
其中,ww(i,j)表示由可行节点j出发到达可行节点i的可行路径的可行权重。wp(j)表示可行节点j的节点权重。
以下通过一具体实施例来说明如何计算各可行路径的可行权重。
仍以图2所示的路径图举例。图3示出了各可行路径的未进行归一化处理的分配权重。对各可行路径的分配权重进行归一化处理后,得到如图4所示的归一化分配权重。
结合图3和图4,以可行节点4为例,可行路径1—4、2—4、3—4的分配权重分别为1、5、2。对这几个可行路径的分配权重进行归一化后,得到可行路径1—4、2—4、3—4的归一化分配权重分别为1/8、5/8、1/4。再以可行节点1为例,可行路径0—1、2—1的分配权重分别为5、1,对这两个可行路径的分配权重进行归一化后,得到可行路径0—1、2—1的归一化分配权重分别为5/6、1/6。其他各可行路径的归一化分配权重如图4所示,不再一一列举。
上述实施例中提到,可行节点的节点权重即为由该可行节点出发的可行路径的可行权重之和。对于可行节点4,由于可行节点4为目的节点,因此可行节点4节点权重即为1,可行路径1—4、2—4、3—4的归一化分配权重也就等于可行路径1—4、2—4、3—4的可行权重,即,可行路径1—4、2—4、3—4的可行权重分别为1/8、5/8、1/4。
对于可行节点1,由于由可行节点1出发的可行路径仅包括可行路径1—4,因此可行节点1的节点权重即为可行路径1—4的可行权重,即1/8。
确定了可行节点1的节点权重,即可确定可行节点1的上一层可行路径的可行权重,即图4所示的可行路径0—1、2—1的可行权重。其中,可行路径0—1的可行权重即为可行路径0—1的分配权重与可行节点1的节点权重的乘积,即(5/6)*(1/8)=5/48,可行路径2—1的可行权重即为可行路径2—1的分配权重与可行节点1的节点权重的乘积,即(1/6)*(1/8)=1/48。
对于可行节点3,由于由可行节点3出发的可行路径仅包括可行路径3—4,因此可行节点3的节点权重即为可行路径3—4的可行权重,即1/4。
确定了可行节点3的节点权重,即可确定可行节点3的上一层可行路径的可行权重,即图4所示的可行路径2—3、0—3的可行权重。其中,可行路径2—3的可行权重即为可行路径2—3的分配权重与可行节点3的节点权重的乘积,即(1/3)*(1/4)=1/12,可行路径0—3的可行权重即为可行路径0—3的分配权重与可行节点3的节点权重的乘积,即(2/3)*(1/4)=1/6。
综上,确定了可行路径2—1、2—4、2—3的可行权重,即可确定节点2的节点权重,节点2的节点权重即等于可行路径2—1、2—4、2—3的可行权重之和,即1/48+5/8+1/12=35/48。
确定了可行节点2的节点权重之后,即可确定出可行节点2的上一层可行路径的可行权重,即图4所示的可行路径0—2的可行权重。具体的,可行路径0—2的可行权重即为可行路径0—2的分配权重与可行节点2的节点权重的乘积,即1*(35/48)=35/48。
综上,确定了可行路径0—1、0—2、0—3的可行权重,即可确定节点0的节点权重,节点0的节点权重即等于可行路径0—1、0—2、0—3的可行权重之和,即5/48+35/48+1/6=1。显然,可行节点0为源节点,其节点权重必为1。
至此,已确定出了图4中所有可行路径的可行权重,各可行路径的可行权重如图5所示。
在一个实施例中,可根据可行路径的可行性程度,从多个可行路径中筛选出满足预设条件的指引路径,进而生成从源节点到目的节点之间的指引路径信息,该指引路径信息包括指引路径的可行性程度。
其中,预设条件可根据路径规划的具体需求来设定。例如,预设条件为:可行路径之间的路径差不超过预设路径差、可行路径的路况符合预期路况、可行路径的可行权重达到预设权重等。
本实施例中,通过生成从源节点到目的节点之间的指引路径信息并展示,使得有路径规划需求的用户能够根据指引路径信息简单快速地选择出可行路径,从而为路径规划提供更优质更全面的路径信息。
综上,已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序,以实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理可以是有利的。
以上为本说明书一个或多个实施例提供的多路径处理方法,基于同样的思路,本说明书一个或多个实施例还提供一种多路径处理装置。
图6是根据本说明书一实施例的一种多路径处理装置的示意性框图,如图6所示,多路径处理装置600包括:
第一确定模块610,用于确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
第二确定模块620,用于根据近似路径与最优路径之间的参数差,确定各可行路径分别对应的可行权重;
第三确定模块630,用于根据各可行路径的可行权重,确定从源节点到目的节点之间经过可行路径的可行性程度。
在一个实施例中,最优路径为最短路径;参数差包括路径差。
在一个实施例中,第一确定模块610包括:
第一确定单元,用于确定源节点和目的节点之间的所有待选路径;
第一计算单元,用于计算各待选路径与最短路径之间的路径差;
筛选单元,用于筛选出路径差小于预设阈值的待选路径为近似路径。
在一个实施例中,各可行路径分别对应至少一个可行节点;
相应的,第二确定模块620包括:
第二计算单元,用于根据路径差及预设阈值,计算路径差对应的可行路径的分配权重;及,计算可行路径指向的可行节点的节点权重;其中,目的节点的节点权重为1;
第三计算单元,用于根据各可行路径的分配权重及各可行路径指向的可行节点的节点权重,计算各可行路径分别对应的可行权重;
其中,节点权重指由可行节点出发的可行路径的可行权重之和。
在一个实施例中,第二确定模块620还包括:
归一化单元,用于在计算路径差对应的可行节点的分配权重之后,将分配权重进行归一化处理,得到各可行节点的归一化分配权重;
相应的,第三计算单元还用于:
根据归一化分配权重及节点权重,计算各可行路径分别对应的可行权重。
在一个实施例中,第三计算单元还用于:
确定归一化分配权重及节点权重的乘积为可行权重。
在一个实施例中,装置600还包括:
筛选模块,用于根据可行路径的可行性程度,从多个可行路径中筛选出满足预设条件的指引路径;
生成模块,用于生成从源节点到目的节点之间的指引路径信息,指引路径信息包括指引路径的可行性程度。
采用本说明书一个或多个实施例的装置,通过确定源节点和目的节点之间的多个可行路径(包括最优路径及近似路径),并根据近似路径与最优路径之间的参数差确定各可行路径分别对应的可行权重,进而根据各可行路径的可行权重确定出从源节点到目的节点之间经过可行路径的可行性程度。可见,该技术方案在进行路径规则时,并非仅规划出最优路径,而是将最优路径及近似路径都规划出来,从而避免了对近似路径的忽略,实现更加合理地进行路径规划的效果。并且,多路径的规划方法能够更加符合用户的出行需求,即用户不可能只走最优路径而完全不走近似路径,因此,该技术方案还能够为用户提供更加合理准确的路径可行信息。
本领域的技术人员应可理解,上述多路径处理装置能够用来实现前文所述的多路径处理方法,其中的细节描述应与前文方法部分描述类似,为避免繁琐,此处不另赘述。
基于同样的思路,本说明书一个或多个实施例还提供一种多路径处理设备,如图7所示。多路径处理设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上的处理器701和存储器702,存储器702中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中,存储器702可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器702的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出),每个模块可以包括对多路径处理设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地,处理器701可以设置为与存储器702通信,在多路径处理设备上执行存储器702中的一系列计算机可执行指令。多路径处理设备还可以包括一个或一个以上电源703,一个或一个以上有线或无线网络接口704,一个或一个以上输入输出接口705,一个或一个以上键盘706。
具体在本实施例中,多路径处理设备包括有存储器,以及一个或一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块,且每个模块可以包括对多路径处理设备中的一系列计算机可执行指令,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令:
确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
可选地,所述最优路径为最短路径;所述参数差包括路径差。
可选地,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
确定所述源节点和所述目的节点之间的所有待选路径;
计算各所述待选路径与所述最短路径之间的路径差;
筛选出所述路径差小于预设阈值的所述待选路径为所述近似路径。
可选地,各所述可行路径分别对应至少一个可行节点;
相应的,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
根据所述路径差及所述预设阈值,计算所述路径差对应的所述可行路径的分配权重;及,计算所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重;其中,所述目的节点的节点权重为1;
根据各所述可行路径的分配权重及各所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重,计算各所述可行路径分别对应的可行权重;
其中,所述节点权重指由所述可行节点出发的所述可行路径的可行权重之和。
可选地,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
将所述分配权重进行归一化处理,得到各所述可行节点的归一化分配权重;
相应的,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
根据所述归一化分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重。
可选地,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
确定所述归一化分配权重及所述节点权重的乘积为所述可行权重。
可选地,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
根据所述可行路径的可行性程度,从所述多个可行路径中筛选出满足预设条件的指引路径;
生成从所述源节点到所述目的节点之间的指引路径信息,所述指引路径信息包括所述指引路径的可行性程度。
本说明书一个或多个实施例还提出了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储一个或多个程序,该一个或多个程序包括指令,该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时,能够使该电子设备执行上述多路径处理方法,并具体用于执行:
确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书一个或多个实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书一个或多个实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书一个或多个实施例的权利要求范围之内。

Claims (16)

1.一种多路径处理方法,应用于用户出行领域,包括:
确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
2.根据权利要求1所述的方法,所述最优路径为最短路径;所述参数差包括路径差。
3.根据权利要求2所述的方法,所述确定源节点和目的节点之间的可行路径,包括:
确定所述源节点和所述目的节点之间的所有待选路径;
计算各所述待选路径与所述最短路径之间的路径差;
筛选出所述路径差小于预设阈值的所述待选路径为所述近似路径。
4.根据权利要求3所述的方法,各所述可行路径分别对应至少一个可行节点;
相应的,所述根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重,包括:
根据所述路径差及所述预设阈值,计算所述路径差对应的所述可行路径的分配权重;及,计算所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重;其中,所述目的节点的节点权重为1;
根据各所述可行路径的分配权重及各所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重,计算各所述可行路径分别对应的可行权重;
其中,所述节点权重指由所述可行节点出发的所述可行路径的可行权重之和。
5.根据权利要求4所述的方法,所述计算所述路径差对应的所述可行节点的分配权重之后,还包括:
将所述分配权重进行归一化处理,得到各所述可行节点的归一化分配权重;
相应的,所述根据所述分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重,包括:
根据所述归一化分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重。
6.根据权利要求5所述的方法,所述根据所述归一化分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重,包括:
确定所述归一化分配权重及所述节点权重的乘积为所述可行权重。
7.根据权利要求1所述的方法,还包括:
根据所述可行路径的可行性程度,从所述多个可行路径中筛选出满足预设条件的指引路径;
生成从所述源节点到所述目的节点之间的指引路径信息,所述指引路径信息包括所述指引路径的可行性程度。
8.一种多路径处理装置,应用于用户出行领域,包括:
第一确定模块,用于确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
第二确定模块,用于根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
第三确定模块,用于根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
9.根据权利要求8所述的装置,所述最优路径为最短路径;所述参数差包括路径差。
10.根据权利要求9所述的装置,所述第一确定模块包括:
第一确定单元,用于确定所述源节点和所述目的节点之间的所有待选路径;
第一计算单元,用于计算各所述待选路径与所述最短路径之间的路径差;
筛选单元,用于筛选出所述路径差小于预设阈值的所述待选路径为所述近似路径。
11.根据权利要求10所述的装置,各所述可行路径分别对应至少一个可行节点;
相应的,所述第二确定模块包括:
第二计算单元,用于根据所述路径差及所述预设阈值,计算所述路径差对应的所述可行路径的分配权重;及,计算所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重;其中,所述目的节点的节点权重为1;
第三计算单元,用于根据各所述可行路径的分配权重及各所述可行路径指向的所述可行节点的节点权重,计算各所述可行路径分别对应的可行权重;
其中,所述节点权重指由所述可行节点出发的所述可行路径的可行权重之和。
12.根据权利要求11所述的装置,所述第二确定模块还包括:
归一化单元,用于在所述计算所述路径差对应的所述可行节点的分配权重之后,将所述分配权重进行归一化处理,得到各所述可行节点的归一化分配权重;
相应的,所述第三计算单元还用于:
根据所述归一化分配权重及所述节点权重,计算各所述可行路径分别对应的所述可行权重。
13.根据权利要求12所述的装置,所述第三计算单元还用于:
确定所述归一化分配权重及所述节点权重的乘积为所述可行权重。
14.根据权利要求8所述的装置,还包括:
筛选模块,用于根据所述可行路径的可行性程度,从所述多个可行路径中筛选出满足预设条件的指引路径;
生成模块,用于生成从所述源节点到所述目的节点之间的指引路径信息,所述指引路径信息包括所述指引路径的可行性程度。
15.一种多路径处理设备,应用于用户出行领域,包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器:
确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
16.一种存储介质,应用于用户出行领域,用于存储计算机可执行指令,所述可执行指令在被执行时实现以下流程:
确定源节点和目的节点之间的多个可行路径;其中,所述可行路径包括最优路径及至少一条近似路径;
根据所述近似路径与所述最优路径之间的参数差,确定各所述可行路径分别对应的可行权重;
根据各所述可行路径的可行权重,确定从所述源节点到所述目的节点之间经过所述可行路径的可行性程度。
CN201811351054.7A 2018-11-14 2018-11-14 多路径处理方法及装置 Active CN109598367B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811351054.7A CN109598367B (zh) 2018-11-14 2018-11-14 多路径处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811351054.7A CN109598367B (zh) 2018-11-14 2018-11-14 多路径处理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109598367A CN109598367A (zh) 2019-04-09
CN109598367B true CN109598367B (zh) 2023-05-09

Family

ID=65958327

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811351054.7A Active CN109598367B (zh) 2018-11-14 2018-11-14 多路径处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109598367B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111245720B (zh) * 2020-01-03 2021-10-26 烽火通信科技股份有限公司 一种路径计算方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104215254A (zh) * 2013-05-31 2014-12-17 国际商业机器公司 路径导航的方法和装置
CN105354633A (zh) * 2015-10-26 2016-02-24 努比亚技术有限公司 一种运输路径计算系统和方法
CN106940829A (zh) * 2017-04-28 2017-07-11 兰州交通大学 一种车联网环境下的个性化路径推荐方法
CN107490386A (zh) * 2017-08-29 2017-12-19 广州小鹏汽车科技有限公司 一种电动汽车最优路径和驾驶方式的规划方法及系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11112784B2 (en) * 2016-05-09 2021-09-07 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for communications in an industrial internet of things data collection environment with large data sets
JP6685958B2 (ja) * 2017-03-21 2020-04-22 株式会社東芝 確認作業支援装置、確認作業支援システムおよびプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104215254A (zh) * 2013-05-31 2014-12-17 国际商业机器公司 路径导航的方法和装置
CN105354633A (zh) * 2015-10-26 2016-02-24 努比亚技术有限公司 一种运输路径计算系统和方法
CN106940829A (zh) * 2017-04-28 2017-07-11 兰州交通大学 一种车联网环境下的个性化路径推荐方法
CN107490386A (zh) * 2017-08-29 2017-12-19 广州小鹏汽车科技有限公司 一种电动汽车最优路径和驾驶方式的规划方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
多功能农用机器人路径规划的多种优化算法;王辉,等;《江苏农业科学》;20180329;第46卷(第5期);第199-203页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109598367A (zh) 2019-04-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109005125B (zh) 动态限流方法、装置及系统
US9680665B2 (en) Apparatus and method for dynamic hybrid routing in SDN networks to avoid congestion and balance loads under changing traffic load
CN110443457B (zh) 数据处理方法及装置
CN110096528A (zh) 一种分布式系统中生成序列的方法、装置及系统
JP6243045B2 (ja) グラフデータクエリ方法および装置
CN111966334B (zh) 一种业务处理方法、装置及设备
CN110852503B (zh) 一种支付渠道的选择方法和设备、支付渠道路由
CN109598367B (zh) 多路径处理方法及装置
CN109145625A (zh) 保单信息的处理方法、装置及区块链数据存储系统
CN109726563A (zh) 一种数据统计的方法、装置以及设备
Lin et al. A quasi-dynamic robust control scheme for signalized intersections
Girão-Silva et al. Improving network availability—a design perspective
CN111637897B (zh) 地图的更新方法、更新装置、存储介质以及处理器
JP2012154822A (ja) ルート算出システム、サーバ、ルート算出方法、プログラム、記録媒体
CN108663062B (zh) 路径规划方法及其系统
CN107567048A (zh) 一种用于提供关于无线接入点的引导信息的方法与设备
CN115361332A (zh) 容错路由的处理方法及装置、处理器和电子设备
US10694335B2 (en) Location based services using location and motion information
CN113739798A (zh) 路径规划方法和装置
CN114077944A (zh) 一种订单分配方法、装置、存储介质及电子设备
CN108734446A (zh) 一种偏好设置、业务处理的系统、方法、装置及设备
KR102563993B1 (ko) 타겟 오더 결정 방법 및 이를 수행하는 서버와 무선 단말
Krismer et al. Incremental Calculation of Isochrones Regarding Duration.
Oliveira et al. A hybrid metaheuristic for routing on multicast networks
JP2018206034A (ja) 優先順位付け方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20200923

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman, British Islands

Applicant after: Innovative advanced technology Co.,Ltd.

Address before: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman, British Islands

Applicant before: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Effective date of registration: 20200923

Address after: Cayman Enterprise Centre, 27 Hospital Road, George Town, Grand Cayman, British Islands

Applicant after: Advanced innovation technology Co.,Ltd.

Address before: A four-storey 847 mailbox in Grand Cayman Capital Building, British Cayman Islands

Applicant before: Alibaba Group Holding Ltd.

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant