CN112329153B - 一种车辆之间约束关系的优化方法及优化装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种车辆之间约束关系的优化方法及优化装置，在确定出初始约束图中任意两个节点之间存在双向约束关系时，可以根据两个节点的入度数量和出度数量，将两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系，以消除双向约束关系，使得在车辆调度时，可以依据两个节点之间的单向约束关系确定调度顺序，从而实现对车辆的有效调度，有效避免了调度出错的问题出现，提高了调度的效率。
Description
技术领域
本发明涉及调度系统技术领域，尤指一种车辆之间约束关系的优化方法及优化装置。
背景技术
调度系统的主要任务包括管理交通秩序，以协调好各个车辆的运动，确保车辆之间无碰撞地完成调度任务。若将每辆车辆作为一个节点时，由多个节点构成的约束图中，可以表示出各节点之间的约束关系，也即表示出各车辆之间的约束关系。
在约束图中，如果节点A和节点B之间存在双向约束关系，在调度过程中可能会出现无法判断优先调度节点A还是节点B的问题，导致调度出错。
那么，如何优化车辆之间的约束关系，以避免调度出错，提高调度的准确性，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种车辆之间约束关系的优化方法及优化装置，用以优化车辆之间的约束关系，以避免调度出错，提高调度的准确性。
第一方面，本发明实施例提供了一种车辆之间约束关系的优化方法，包括：
确定初始约束图中任意两个节点之间是否存在双向约束关系；其中，每辆车辆作为一个节点，多个所述节点之间的约束关系构成约束图；
在确定出所述初始约束图中任意两个节点之间存在所述双向约束关系时，根据所述两个节点的入度数量和出度数量，将所述两个节点之间的所述双向约束关系调整为单向约束关系。
第二方面，本发明实施例提供了一种车辆之间约束关系的优化装置，包括：
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的所述程序指令，按照获得的程序执行：
确定初始约束图中任意两个节点之间是否存在双向约束关系；其中，每辆车辆作为一个节点，多个所述节点之间的约束关系构成约束图；
在确定出所述初始约束图中任意两个节点之间存在所述双向约束关系时，根据所述两个节点的入度数量和出度数量，将所述两个节点之间的所述双向约束关系调整为单向约束关系。
本发明有益效果如下：
本发明实施例提供的一种车辆之间约束关系的优化方法及优化装置，在确定出初始约束图中任意两个节点之间存在双向约束关系时，可以根据两个节点的入度数量和出度数量，将两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系，以消除双向约束关系，使得在车辆调度时，可以依据两个节点之间的单向约束关系确定调度顺序，从而实现对车辆的有效调度，有效避免了调度出错的问题出现，提高了调度的效率。
附图说明
图1为本发明实施例中提供的一种车辆之间约束关系的优化方法的流程图；
图2为本发明实施例中提供的一种初始约束图的示意图；
图3为本发明实施例中提供的一种调整双向约束关系的示意图；
图4为本发明实施例中提供的另一种调整双向约束关系的示意图；
图5为本发明实施例中提供的一种约束环调整的示意图；
图6为本发明实施例中提供的具体实施例的流程图；
图7为本发明实施例中提供的一种车辆之间约束关系的优化装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明实施例提供的一种车辆之间约束关系的优化方法及优化装置的具体实施方式进行详细地说明。需要说明的是，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种车辆之间约束关系的优化方法，如图1所示，可以包括：
S101、确定初始约束图中任意两个节点之间是否存在双向约束关系；其中，每辆车辆作为一个节点，多个节点之间的约束关系构成约束图；若是，则执行S102；若否，则结束流程；
具体地，对于初始约束图而言，可以如图2所示，图中示出了六个节点，且每个节点表示一量车辆，所以节点之间的约束关系构成的约束图，可以表示各车辆之间的约束关系，以便于调度系统可以根据这种约束关系实现对车辆的调度。
其中，参见图2所示，每个节点用内部标记有数字的圆圈表示，以标记有数字6的圆圈和以标记有数字7的圆圈为例，标记有数字6的圆圈可以表示节点6，标记有数字7的圆圈可以表示节点7，在节点6和节点7之间存在实线箭头，该实线箭头可以表示约束关系；其中，实线箭头从节点6指向节点7，说明节点7对节点6存在约束关系，也即：对于节点6而言，该实线箭头表示出度；但对于节点7而言，该实线箭头表示入度；由于实线箭头从节点6指向节点7，所以节点6和节点7之间为单向约束关系。
同理，继续参见图2所示，以标记有数字13的圆圈和以标记有数字10的圆圈为例，标记有数字13的圆圈可以表示节点13，标记有数字10的圆圈可以表示节点10，在节点10和节点13之间存在两个相反方向的实线箭头，其中从节点10指向节点13的实线箭头表示节点13对节点10存在约束关系，从节点13指向节点10的实现箭头表示节点10对节点13存在约束关系，因此，对于节点10和节点13而言，二者之间的约束关系为双向约束关系。
说明一点，约束图的表示方法包括：链表法和表格法，且可以在链表法和表格法之间进行相互转换；其中，图2所示的约束图是采用链表法进行表示的，且上述给出的两个节点之间的约束关系也是通过链表式的约束图来确定的。
在表格法中，可以记录有两个节点之间的约束关系，如表1所示的初始约束图对应的表格，其中，表中的“1”表示存在约束关系，“0”表示不存在约束关系，且横向的节点到纵向的节点之间的约束关系对应为出度。
表1
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 13 | |
| 6 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 7 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 8 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| 9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| 10 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| 13 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
因此，可选地，在本发明实施例中，确定初始约束图中任意两个节点之间是否存在双向约束关系，包括：
根据初始约束图对应的表格，确定任意两个节点之间是否存在双向约束关系。
如此，可以通过对初始约束图对应的表格进行简单分析，即可以确定出两个节点之间是否为双向约束关系，从而有利于提高优化的效率，简化优化的过程。
S102、在确定出初始约束图中任意两个节点之间存在双向约束关系时，根据两个节点的入度数量和出度数量，将两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系。
如此，在确定出初始约束图中任意两个节点之间存在双向约束关系时，可以根据两个节点的入度数量和出度数量，将两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系，以消除双向约束关系，使得在车辆调度时，可以依据两个节点之间的单向约束关系确定调度顺序，从而实现对车辆的有效调度，有效避免了调度出错的问题出现，提高了调度的效率。
可选地，在本发明实施例中，根据两个节点的入度数量和出度数量，将两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系，包括：
在两个节点的入度数量不同时，将具有较多入度数量的节点到另一个节点之间的约束关系保留，将反方向的约束关系删除；
或，在两个节点的出度数量不同时，将具有较少出度数量的节点到另一个节点之间的约束关系保留，将反方向的约束关系删除；
或，在两个节点的入度数量和出度数量均相同时，保留两个节点之间的双向约束关系中任意一个约束关系，且将另一个约束关系删除。
如此，可以基于两个节点入度数量和出度数量，即可将双向约束关系调整为单向约束关系，以消除双向约束关系的影响，实现对节点(即车辆)之间约束关系的优化，从而提高调度的准确度和效率。
具体地，上述根据两个节点的入度数量和出度数量，将两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系的过程，具体可以理解为以下两种方式，具体包括：
方式1：
先判断两个节点的入度数量是否相同；
若不同，则可以保留具有较多入度数量的节点到另一个节点之间的约束关系，将两个节点之间的其余约束关系删除；
若相同，则可以继续判断两个节点的出度数量是否相同；
若不同，则可以保留具有较少出度数量的节点到另一个节点之间的约束关系，将两个节点之间的其余约束关系删除；
若相同，则随机保留两个节点之间的其中一个约束关系，将其余约束关系删除。
例如，以图3所示的约束图中为例，图中的(a)表示初始约束图，对于节点10和节点13(即背景填充有密集的黑点的两个节点)之间的双向约束关系而言，通过判断可以确定出节点10的入度数量为2，节点13的入度数量为3，所以节点10的入度数量小于节点13的入度数量，此时：
可以保留节点13到节点10的约束关系，即保留节点13指向节点10的实线箭头，将节点10指向节点13的实线箭头删除，得到图(b)；
在图(b)中，对于节点9和节点10(即背景填充有密集的黑点的两个节点)之间的双向约束关系而言，通过判断可以确定出节点9的入度数量为3，节点10的入度数量为2，所以节点9的入度数量大于节点10的入度数量，此时：
可以保留节点9到节点10的约束关系，即保留节点9指向节点10的实线箭头，将节点10指向节点9的实线箭头删除，得到图(c)；
在图(c)中，对于节点9和节点13(即背景填充有密集的黑点的两个节点)之间的双向约束关系而言，通过判断可以确定出节点9的入度数量为2，节点13的入度数量为2，所以节点9的入度数量等于节点13的入度数量；然后通过判断可以确定出节点9的出度数量为2，节点13的出度数量为3，节点9的出度数量小于节点13的出度数量，此时：
可以保留节点9到节点13的约束关系，即保留节点9指向节点13的实线箭头，将节点13指向节点9的实线箭头删除，得到图(d)；
通过判断图(d)可以确定任意两个节点之间已不存在双向约束关系，从而实现了消除双向约束。
方式2：
先判断两个节点的出度数量是否相同；
若不同，则可以保留具有较少出度数量的节点到另一个节点之间的约束关系，将两个节点之间的其余约束关系删除；
若相同，则可以继续判断两个节点的入度数量是否相同；
若不同，则可以保留具有较多入度数量的节点到另一个节点之间的约束关系，将两个节点之间的其余约束关系删除；
若相同，则随机保留两个节点之间的其中一个约束关系，将其余约束关系删除。
例如，以图4所示的约束图中为例，图中的(a)表示初始约束图，对于节点10和节点13(即背景填充有密集的黑点的两个节点)之间的双向约束关系而言，通过判断可以确定出节点10的出度数量为2，节点13的出度数量为3，所以节点10的出度数量小于节点13的出度数量，此时：
可以保留节点10到节点13的约束关系，即保留节点10指向节点13的实线箭头，将节点13指向节点10的实线箭头删除，得到图(b)；
在图(b)中，对于节点9和节点13之间的双向约束关系而言，通过判断可以确定出节点9的出度数量为2，节点13的出度数量为2，所以节点9的出度数量等于节点13的出度数量；然后通过判断还可以确定出节点9的入度数量为3，节点13的入度数量3，所以节点9的入度数量等于节点13的入度数量，此时：
可以随机选择保留节点9到节点13的约束关系，即保留节点9指向节点13的实线箭头，将节点13指向节点9的实线箭头删除，得到图(c)；
在图(c)中，对于节点9和节点10之间的双向约束关系而言，通过判断可以确定出节点9的出度数量为2，节点10的出度数量为2，所以节点9的出度数量等于节点10的出度数量；然后通过判断可以确定出节点9的入度数量为2，节点10的入度数量为1，节点9的入度数量大于节点10的入度数量，此时：
可以保留节点9到节点10的约束关系，即保留节点9指向节点10的实线箭头，将节点10指向节点9的实线箭头删除，得到图(d)；
通过判断图(d)可以确定任意两个节点之间已不存在双向约束关系，从而实现了消除双向约束。
当然，通过方式1或方式2在对同一初始约束图进行调整时，调整后的结果可能是相同的，也可能是不同的，这取决于初始约束图中各节点之间的约束关系，在此并不限定。
并且，上述方式1和方式2中，节点的比较顺序可以是相同的，也可以是不同的，可以根据实际需要进行设置，在此并不限定。
在实际情况中，可以根据实际需要从上述方式1和方式2中进行选择，只要能够将双向约束关系调整为单向约束关系即可，具体选择何种方式，在此并不限定。
可选地，在本发明实施例中，还包括：
将初始约束图中任意两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系之后的约束图定义为第一约束图；
判断第一约束图中是否存在约束环；
在判断出第一约束图中存在约束环时，根据各节点的入度数量，对约束环进行消除处理。
如此，在对初始约束图进行优化之后，继续判断是否存在约束环，在存在约束环时，对约束环进行消除处理，从而可以在消除双向约束关系的基础上，可以进一步地消除约束环，实现对约束图的进一步优化，从而使得车辆调度更加准确有效。
具体地，在本发明实施例中，判断第一约束图中是否存在约束环，包括：
在将入度数量为零的节点定义为第一节点，且按照第一预设规则，依次找出第一约束图中的全部第一节点时，判断第一约束图中除了第一节点之外是否还存在其余节点；
若存在，则确定第一约束图中存在约束环；
若不存在，则确定第一约束图中不存在约束环。
如此，通过上述方法可以确定出第一约束图中是否存在约束环，从而在存在约束环时有利于进行约束环的消除处理。
具体地，在本发明实施例中，根据各节点的入度数量，对约束环进行消除处理，包括：
在将入度数量为零的节点定义为第一节点时，循环执行以下过程：
按照第一预设规则，依次找出当前约束图中的全部第一节点；
判断当前约束图中除了第一节点之外是否还存在其余节点；
若不存在，则确定完成对约束环的消除处理；
若存在，则针对其余节点，将第一约束图中其余节点中入度数量最多的节点定义为第二节点，并将当前约束图中任一第二节点的入度对应的约束关系删除，且保留该第二节点的出度对应的约束关系，更新当前约束图。
其中，上述循环过程可以理解为以下步骤：
步骤1、按照第一预设规则，依次找出当前约束图中的全部第一节点；
步骤2、判断当前约束图中除了第一节点之外是否还存在其余节点；若否，确定已经完成对约束环的消除处理，结束流程；若是，执行步骤3；
步骤3、针对其余节点，将第一约束图中其余节点中入度数量最多的节点定义为第二节点，并将当前约束图中任一第二节点的入度对应的约束关系删除，且保留该第二节点的出度对应的约束关系，更新当前约束图；回到步骤1。
说明一点，在上述步骤1至步骤3的循环过程中，不管是第几次执行步骤3，均是要找到第一约束图中其余节点中入度数量最多的节点，然后在更新约束图时，则是在当前约束图的基础上进行更新。
例如，在上述步骤1至步骤3的循环过程中，在第一次执行步骤3时，需要找到第一约束图中其余节点中入度数量最多的节点，由于是第一次执行步骤3，所以当前约束图即为第一约束图，进而可以将第一约束图更新后得到约束图1；
在第二次执行步骤3时，依然需要找到第一约束图中其余节点中入度数量最多的节点，然后在更新约束图时，是在约束图1的基础上进行更新，得到约束图2；
在第三次执行步骤3时，同样需要找到第一约束图中其余节点中入度数量最多的节点，然后在更新约束图时，是在约束图2的基础上进行更新，得到约束图3；
直至步骤1至步骤3的循环过程结束为止。
如此，可以依据节点的入度数量，对存在的约束环进行消除处理，以实现将第一约束图中的约束环消除的目的。
具体地，在本发明实施例中，第一预设规则包括：
循环执行以下过程：
判断当前约束图中是否存在第一节点；
若不存在，则确定已经找出当前约束图中的全部第一节点；
若存在，则将该第一节点以及该第一节点出度对应的约束关系从当前约束图中移除，更新约束图。
如此，依据上述规则可以找出第一约束图中的全部第一节点，从而有利于对第一约束图中是否存在约束环进行判断。
下面以图5所示的约束图被调整前后的示意图为例，对约束环的消除处理过程进行说明。
参见图5所示，在第一约束图(即位于中间的图(a))中，找出入度数量为0的节点，即节点6；
在将节点6以及节点6的出度对应的约束关系从第一约束图中移除后，更新为约束图A1(即位于右侧的图(b))；通过继续判断，确定出约束图A1中已经不存在入度数量为0的节点，此时：可以确定出已经找出了第一约束图中全部的第一节点(入度数量为0的节点)。
然后，判断第一约束图中除了节点6之外是否还存在剩余的节点，显然在第一约束图中具有6个节点，只有节点6为第一节点，所以第一约束图中除了节点6之外还有剩余的5个节点，分别为：节点7、节点8、节点9、节点10和节点13，此时可以确定第一约束图中存在约束环，那么针对节点7、节点8、节点9、节点10和节点13，执行以下步骤：
S1、在第一约束图中，找出节点7、节点8、节点9、节点10和节点13中的其中一个第二节点(如节点13)；
其中，第二节点为具有入度数量最多的节点；若存在多个第二节点，可以选择任意一个；
例如，参见图5(a)所示，节点10和节点13的入度数量均为2，为入度数量最多的两个节点，所以可以将节点10和节点13均称之为第二节点(即图(a)中背景填充有密集的黑点的两个节点)，此时可以任意选择节点13进行处理。
S2、在第一约束图中，删除节点13的全部入度，保留节点13的出度，得到约束图A2(即位于左侧的图(c))；
S3、在约束图A2中，依次找出第一节点，分别为：节点6、节点13、节点7、节点8、节点9和节点10，此时可以判断出约束图A2中除了节点6、节点13、节点7、节点8、节点9和节点10之外已经不存在剩余的节点，所以此时可以确定已经完成对约束环的消除处理。
下面结合具体实施例，对本发明实施例提供的上述优化方法进行说明。
结合图6所示。
S601、在初始约束图中，判断两个节点之间是否存在双向约束关系；若是，执行S602；若否，执行S603；
S602、根据两个节点的入度数量和出度数量，将两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系，得到第一约束图；继续执行S603；
S603、判断第一约束图中是否存在约束环；若是，执行S604；若否，结束流程；
S604、根据各节点的入度数量，对约束环进行消除处理。
基于同一发明构思，本发明实施例提供了一种车辆之间约束关系的优化装置，该优化装置的实现原理与前述一种车辆之间约束关系的优化方法的实现原理类似，该优化装置的具体实施方式可参见前述优化方法的具体实施例，重复之处不再赘述。
具体地，本发明实施例提供的一种车辆之间约束关系的优化装置，如图7所示，可以包括：
存储器701，用于存储程序指令；
处理器702，用于调用存储器701中存储的程序指令，按照获得的程序执行：
确定初始约束图中任意两个节点之间是否存在双向约束关系；其中，每辆车辆作为一个节点，多个节点之间的约束关系构成约束图；
在确定出初始约束图中任意两个节点之间存在双向约束关系时，根据两个节点的入度数量和出度数量，将两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系。
可选地，在本发明实施例中，处理器702具体用于：
在两个节点的入度数量不同时，将具有较多入度数量的节点到另一个节点之间的约束关系保留，将反方向的约束关系删除；
或，在两个节点的出度数量不同时，将具有较少出度数量的节点到另一个节点之间的约束关系保留，将反方向的约束关系删除；
或，在两个节点的入度数量和出度数量均相同时，保留两个节点之间的双向约束关系中任意一个约束关系，且将另一个约束关系删除。
可选地，在本发明实施例中，处理器702还用于：
将初始约束图中任意两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系之后的约束图定义为第一约束图；
判断第一约束图中是否存在约束环；
在判断出第一约束图中存在约束环时，根据各节点的入度数量，对约束环进行消除处理。
可选地，在本发明实施例中，处理器702具体用于：
在将入度数量为零的节点定义为第一节点，且按照第一预设规则，依次找出第一约束图中的全部第一节点时，判断第一约束图中除了第一节点之外是否还存在其余节点；
若存在，则确定第一约束图中存在约束环；
若不存在，则确定第一约束图中不存在约束环。
可选地，在本发明实施例中，处理器702具体用于：
在将入度数量为零的节点定义为第一节点时，循环执行以下过程：
按照第一预设规则，依次找出当前约束图中的全部第一节点；
判断当前约束图中除了第一节点之外是否还存在其余节点；
若不存在，则确定完成对约束环的消除处理；
若存在，则针对其余节点，将第一约束图中其余节点中入度数量最多的节点定义为第二节点，并将当前约束图中任一第二节点的入度对应的约束关系删除，且保留该第二节点的出度对应的约束关系，更新当前约束图。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种车辆之间约束关系的优化方法，其特征在于，包括：
确定初始约束图中任意两个节点之间是否存在双向约束关系；其中，每辆车辆作为一个节点，多个所述节点之间的约束关系构成约束图；
在确定出所述初始约束图中任意两个节点之间存在所述双向约束关系时，根据所述两个节点的入度数量和出度数量，将所述两个节点之间的所述双向约束关系调整为单向约束关系；
其中，根据所述两个节点的入度数量和出度数量，将所述两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系，包括：
在所述两个节点的入度数量不同时，将具有较多入度数量的节点到另一个节点之间的约束关系保留，将反方向的约束关系删除；
或，在所述两个节点的出度数量不同时，将具有较少出度数量的节点到另一个节点之间的约束关系保留，将反方向的约束关系删除；
或，在所述两个节点的入度数量和出度数量均相同时，保留所述两个节点之间的双向约束关系中任意一个约束关系，且将另一个约束关系删除。
2.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，确定初始约束图中任意两个节点之间是否存在双向约束关系，包括：
根据所述初始约束图对应的表格，确定任意两个节点之间是否存在双向约束关系。
3.如权利要求1所述的优化方法，其特征在于，还包括：
将所述初始约束图中任意两个节点之间的所述双向约束关系调整为所述单向约束关系之后的约束图定义为第一约束图；
判断所述第一约束图中是否存在约束环；
在判断出所述第一约束图中存在所述约束环时，根据各所述节点的入度数量，对所述约束环进行消除处理。
4.如权利要求3所述的优化方法，其特征在于，判断所述第一约束图中是否存在约束环，包括：
在将入度数量为零的节点定义为第一节点，且按照第一预设规则，依次找出所述第一约束图中的全部所述第一节点时，判断所述第一约束图中除了所述第一节点之外是否还存在其余节点；
若存在，则确定所述第一约束图中存在所述约束环；
若不存在，则确定所述第一约束图中不存在所述约束环。
5.如权利要求3所述的优化方法，其特征在于，根据各所述节点的入度数量，对所述约束环进行消除处理，包括：
在将入度数量为零的节点定义为第一节点时，循环执行以下过程：
按照第一预设规则，依次找出当前约束图中的全部所述第一节点；
判断所述当前约束图中除了所述第一节点之外是否还存在其余节点；
若不存在，则确定完成对所述约束环的消除处理；
若存在，则针对所述其余节点，将所述第一约束图中所述其余节点中入度数量最多的节点定义为第二节点，并将所述当前约束图中任一所述第二节点的入度对应的约束关系删除，且保留该所述第二节点的出度对应的约束关系，更新所述当前约束图。
6.如权利要求4或5所述的优化方法，其特征在于，所述第一预设规则包括：
循环执行以下过程：
判断当前约束图中是否存在所述第一节点；
若不存在，则确定已经找出当前约束图中的全部所述第一节点；
若存在，则将该所述第一节点以及该所述第一节点出度对应的约束关系从所述当前约束图中移除，更新约束图。
7.一种车辆之间约束关系的优化装置，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的所述程序指令，按照获得的程序执行：
确定初始约束图中任意两个节点之间是否存在双向约束关系；其中，每辆车辆作为一个节点，多个所述节点之间的约束关系构成约束图；
在确定出所述初始约束图中任意两个节点之间存在所述双向约束关系时，根据所述两个节点的入度数量和出度数量，将所述两个节点之间的所述双向约束关系调整为单向约束关系；
其中，根据所述两个节点的入度数量和出度数量，将所述两个节点之间的双向约束关系调整为单向约束关系，包括：
在所述两个节点的入度数量不同时，将具有较多入度数量的节点到另一个节点之间的约束关系保留，将反方向的约束关系删除；
或，在所述两个节点的出度数量不同时，将具有较少出度数量的节点到另一个节点之间的约束关系保留，将反方向的约束关系删除；
或，在所述两个节点的入度数量和出度数量均相同时，保留所述两个节点之间的双向约束关系中任意一个约束关系，且将另一个约束关系删除。
8.如权利要求7所述的优化装置，其特征在于，所述处理器还用于：
将所述初始约束图中任意两个节点之间的所述双向约束关系调整为所述单向约束关系之后的约束图定义为第一约束图；
判断所述第一约束图中是否存在约束环；
在判断出所述第一约束图中存在所述约束环时，根据各所述节点的入度数量，对所述约束环进行消除处理。
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Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106503836A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-03-15 | 电子科技大学 | 一种多目标优化的纯电动汽车物流配送优化调度方法 |
| CN106813666A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-06-09 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 车辆搭载无人机的双层路径构建方法及系统 |
| CN106908065A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-06-30 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 车辆搭载无人机的双层路径构建方法及系统 |
| CN108320093A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-07-24 | 广东原尚物流股份有限公司 | 物流系统调度管理方法、装置、存储介质及终端设备 |
| CN108564625A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-09-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 图优化方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN108737995A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-02 | 中南大学 | 一种充电车移动受限的充电调度方法 |
| CN109461310A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-03-12 | 银江股份有限公司 | 一种基于复杂网络的路网评价方法 |
| US10248922B1 (en) * | 2016-03-11 | 2019-04-02 | Amazon Technologies, Inc. | Managing network paths within a network of inventory spaces |
| CN109733445A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-10 | 中南大学 | 突发事件下的基于多智能体系统模型的分布式调度方法 |
| CN109800276A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-24 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 关联强度评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109859480A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-07 | 浙江工业大学 | 基于复杂网络的拥堵路段建模和评估方法 |
| CN110232486A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-13 | 哈尔滨理工大学 | 基于k最短路径的多车间综合调度方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3171133B1 (en) * | 2015-11-19 | 2020-03-11 | Sikorsky Aircraft Corporation | Kinematic motion planning with regional planning constraints |
| US10503760B2 (en) * | 2018-03-29 | 2019-12-10 | Aurora Innovation, Inc. | Use of relative atlas in an autonomous vehicle |
-
2020
- 2020-11-25 CN CN202011337316.1A patent/CN112329153B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10248922B1 (en) * | 2016-03-11 | 2019-04-02 | Amazon Technologies, Inc. | Managing network paths within a network of inventory spaces |
| CN106503836A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-03-15 | 电子科技大学 | 一种多目标优化的纯电动汽车物流配送优化调度方法 |
| CN106813666A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-06-09 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 车辆搭载无人机的双层路径构建方法及系统 |
| CN106908065A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-06-30 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 车辆搭载无人机的双层路径构建方法及系统 |
| CN108320093A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-07-24 | 广东原尚物流股份有限公司 | 物流系统调度管理方法、装置、存储介质及终端设备 |
| CN108564625A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-09-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 图优化方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN108737995A (zh) * | 2018-05-23 | 2018-11-02 | 中南大学 | 一种充电车移动受限的充电调度方法 |
| CN109800276A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-24 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 关联强度评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN109461310A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-03-12 | 银江股份有限公司 | 一种基于复杂网络的路网评价方法 |
| CN109733445A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-10 | 中南大学 | 突发事件下的基于多智能体系统模型的分布式调度方法 |
| CN109859480A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-07 | 浙江工业大学 | 基于复杂网络的拥堵路段建模和评估方法 |
| CN110232486A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-09-13 | 哈尔滨理工大学 | 基于k最短路径的多车间综合调度方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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