CN114548746A - 基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于工程监控技术领域，具体涉及基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法。所述系统包括：流程网络，所述流程网络包括：节点和将节点连接起来的连接线，所述节点表征拆迁流程中的关键节点，所述节点为一个数据存储装置，包括信息素存储区和停留区；相关方数据团，配置为当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成的数据团。其通过信息素的方式来实现拆迁过程中的各相关方的流程监控，实现了流程的高效率管理，同时在进行流程监控过程中，对数据团的轨迹信息进行实时更新，保证了数据团数据的流向更加合理，进一步提升效率。

Description

基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法
技术领域
本发明属于工程监控技术领域，具体涉及基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法。
背景技术
因国家建设、城市改造、整顿市容和环境保护等需要，建设单位需对建设用地上现存的房屋进行拆除，以便进行建设项目的施工，达到土地资源的合理配置。
信息素，也称做外激素，指的是由一个个体分泌到体外，被同物种的其他个体通过嗅觉器官(如副嗅球、犁鼻器)察觉，使后者表现出某种行为，情绪，心理或生理机制改变的物质。它具有通讯功能。几乎所有的动物都证明有信息素的存在。1959年发表雌蚕蛾会分泌性信息素，是科学界首次证明了性信息素是存在的。信息素一词源于希腊文的
Figure BDA0003511448290000011
(意指“我携带”)与
Figure BDA0003511448290000012
(意指“刺激”)，合起来意思是“我携带刺激物”的意思。
蚂蚁在合作选择最佳觅食路径过程中，会在路径中留下信息素，这种物质会随着时间的推移逐渐挥发。蚂蚁在觅食过程中，能够感知到信息素的痕迹以及信息素的浓度，并且以较大的概率选择信息素浓度较大的路径移动，因此蚂蚁移动的方向与信息素呈现正相关，路径上信息素浓度越大，蚂蚁选择该路径的概率也就越高。路径上信息素浓度越大，表示走这条路径的蚂蚁越多，更多的蚂蚁选择这条路径，就会导致该路径的信息素浓度越大，从而吸引更多的蚂蚁选择这条路径，从而形成正反馈，使得蚁群能够很快寻找到最优路径。
拆迁的流程监控中，也涉及到多方参与，如何保证透明化，以及流程的高效率化一直是备受关注的问题。将基于信息素的蚁群算法应用到拆迁的监控中，找到合适的适配的算法，针对拆迁的监控特性进行改进，提升流程监控的效率和透明度，将极具意义。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法，其通过信息素的方式来实现拆迁过程中的各相关方的流程监控，实现了流程的高效率管理，同时在进行流程监控过程中，对数据团的轨迹信息进行实时更新，保证了数据团数据的流向更加合理，进一步提升效率。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
基于信息素的拆迁全流程监控系统，所述系统包括：流程网络，所述流程网络包括：节点和将节点连接起来的连接线，所述节点表征拆迁流程中的关键节点，所述节点为一个数据存储装置，包括信息素存储区和停留区；相关方数据团，配置为当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成的数据团；所述数据团在流程网络中按照设定的轨迹信息运行，每经过一个节点，停留至该节点的停留区，获取该节点的位置信息和节点的信息素存储区内存储的信息素，同时在该节点中的信息素存储区中留下自己的信息素，并实时更新自己的轨迹信息；所述数据团包括：空置区、身份标识，信息素、运行参数和轨迹信息；所述运行参数包括：速度数据和位置数据；协调器，配置用于实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到拥堵分析结果，基于拥堵分析结果，发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据，同时，发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生。
进一步的，当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成数据团的过程包括：获取拆迁的相关方的身份标识，根据该身份标识对应的预先设置的信息素、运行参数和轨迹信息，与身份标识进行绑定，生成数据团，在生成数据团时，预留一部分数据存储空间作为空置区；所述身份标识由身份类标识和具体身份标识组成；所述身份类标识表征拆迁流程中的相关方的类别；所述具体身份标识表征具体的用户的身份信息；所述空置区配置用于在数据团途径一个节点时，存储获取的该节点的信息素存储区内存储的信息素；所述信息素为使用数据和数据标识组成的一个数据集合；所述使用数据为身份标识对应的相关方在拆迁流程中使用的数据；所述数据标识与身份标识中的身份类标识一一对应。
进一步的，所述数据团内存储的轨迹信息包括轨迹节点和轨迹路径；所述轨迹节点表征数据团需要途经的流程网络中的节点；所述轨迹路径表征数据团需要途经的流程网络中的连接线；所述轨迹路径将轨迹节点连接；每个轨迹节点对应两个状态，分比为：已过和未过；每个轨迹节点的初始状态均为：未过；当数据团经过一个轨迹节点对应的节点时，将该轨迹节点的状态从未过调整为已过；当一个数据团所有的轨迹节点均为已过时，数据团停止运行，返回给用户。
进一步的，所述流程网络中的节点在运行过程中，还将实时统计信息素存储区内存储的信息素的数据标识的种类。
进一步的，所述协调器，实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到数据拥堵分析结果的方法包括：首先获取所有数据团的运行参数，使用预先设置的拥堵判断模型，判断是否会出现拥堵，若会出现拥堵，则结合轨迹信息，进行拥堵分析。
进一步的，所述拥堵判断模型使用如下公式进行表示：
Figure BDA0003511448290000031
其中T为计算得到的拥堵判别值；N为数据团的个数，vi为数据团的速度数据，D总为数据团的总和距离值，通过如下公式计算得到：首先计算每个数据团与其他所有数据团的距离的和得到一个距离和值，再将所有数据团的距离和值相加；数据团之间的距离通过位置数据计算得到；若计算得到的拥堵判别值T超过设定的判定阈值，则判断会发生拥堵。
进一步的，所述协调器结合轨迹信息，进行拥堵分析的方法包括：对每个数据团的轨迹信息进行交叉比对，找到所有重合的轨迹路径和轨迹节点；统计每个轨迹节点的被重合次数，作为轨迹节点的节点拥堵度；统计每个轨迹路径的被重合次数，作为轨迹路径的路径拥堵度；将节点拥堵度超过设定的第一阈值的轨迹节点对应的数据团筛选出来，作为第一拥堵数据团集合；将路径拥堵度超过设定的第二阈值的轨迹路径对应的数据团筛选出来，作为第二拥堵数据团集合。
进一步的，所述协调器发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据的方法包括：对第一拥堵数据团集合中的数据团的速度数据使用如下公式进行调整：
Figure BDA0003511448290000041
其中，Vnew为调整后的速度数据，V为调整前的速度数据，S为节点拥堵度；对第二拥堵数据团集合中的数据团的速度数据使用如下公式进行调整：
Figure BDA0003511448290000042
其中，Vnew’调整后的速度数据，V为调整前的速度数据，Q为路径拥堵度，c为调整系数，取值范围为0.4～0.6；若某个数据团同时分属于第一拥堵数据团集合和第二拥堵数据团集合，则取Vnew’和Vnew的均值作为调整后的速度数据。
进一步的，所述同时，协调器发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生的方法执行以下步骤：将流程网络使用一个均匀的网格划分为多个区域，每个区域为一个网格；再将第一拥堵数据团集合和第二拥堵数据团集合中的数据团的轨迹信息映射到流程网络中，统计轨迹信息的轨迹节点所占用的网格区域的数量，将占用网格区域的数量超过设定的数量的数据团挑选出来，进行轨迹信息调整，具体包括：在轨迹信息中生成一个与轨迹节点对应的临时轨迹节点，该临时轨迹节点为该轨迹节点相连接的轨迹路径中在流程网络中的相邻的其他节点。
一种基于信息素的拆迁全流程监控方法，所述方法执行以下步骤：
步骤1：构建流程网络，所述流程网络包括：节点和将节点连接起来的连接线，所述节点表征拆迁流程中的关键节点，所述节点为一个数据存储装置，包括信息素存储区和停留区；
步骤2：构建相关方数据团，具体包括：当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成的数据团；所述数据团在流程网络中按照设定的轨迹信息运行，每经过一个节点，停留至该节点的停留区，获取该节点的位置信息和节点的信息素存储区内存储的信息素，同时在该节点中的信息素存储区中留下自己的信息素，并实时更新自己的轨迹信息；所述数据团包括：空置区、身份标识，信息素、运行参数和轨迹信息；所述运行参数包括：速度数据和位置数据；
步骤3：实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到拥堵分析结果，基于拥堵分析结果，发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据，同时，发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生。
本发明的基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法，具有如下有益效果：
1.效率高：本发明通过信息素的方式来实现拆迁的全流程监控和拆迁流程的自动化，提升了拆迁管理的效率，降低了人力成本。
2.数据碰撞发生率低：在现有技术中如果进行较为复杂的流程管理，往往会出现大量的数据碰撞，影响效率，但本发明中使用创新的碰撞算法和规避机制，大幅度降低了碰撞的发生，同时，这些算法的效率也很高，进一步提升了效率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于信息素的拆迁全流程监控方法的方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法的对流程网络使用网格进行区域划分时节点和连接线的分布示意图；
图3为本发明实施例提供的基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法的对流程网络使用网格进行区域划分时节点和连接线的另一分布示意图；
图4为本发明实施例提供的基于信息素的拆迁全流程监控系统及方法调整每个数据团的轨迹信息的原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。
实施例1
如图1所示，基于信息素的拆迁全流程监控系统，所述系统包括：流程网络，所述流程网络包括：节点和将节点连接起来的连接线，所述节点表征拆迁流程中的关键节点，所述节点为一个数据存储装置，包括信息素存储区和停留区；相关方数据团，配置为当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成的数据团；所述数据团在流程网络中按照设定的轨迹信息运行，每经过一个节点，停留至该节点的停留区，获取该节点的位置信息和节点的信息素存储区内存储的信息素，同时在该节点中的信息素存储区中留下自己的信息素，并实时更新自己的轨迹信息；所述数据团包括：空置区、身份标识，信息素、运行参数和轨迹信息；所述运行参数包括：速度数据和位置数据；协调器，配置用于实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到拥堵分析结果，基于拥堵分析结果，发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据，同时，发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生。
具体的，在拆迁的过程中，会涉及到多个流程，对这些流程进行监控，有助于提升拆迁的透明化。
在本发明中，流程网络的实质是一个云端网络。流程网络中的每个节点可以视为一个容器，这些容器通过连接线连接起来。而每个节点也时拆迁流程中的关键节点。因此，节点的种类至少包括：拆迁许可、发布公告、补偿协商、进行裁决和拆迁实施5个种类。
在拆迁进行过程中，各相关方都可以通过本地端访问这个流程网络，在访问开始时，根据相关方的身份标识，生成的数据团。这些数据团生成后，开始按照自身设置的轨迹信息在流程网络中行进，而根据不同的身份标识，生成的数据团的轨迹信息也是不同的，这就使得不同的身份的人只能通过轨迹信息访问特定的流程网络中的节点。流程网络中的停留区中就有相关的数据供用户进行访问，数据团停留在停留区中，访问数据，然后留下自己的信息素代表自己已经访问过该节点。通过这种手段，一方面可以保证数据的安全性，因为特定身份的人只能访问响应的节点，另一方面，访问过后都会留下证据，提升监控的透明性。此外，受轨迹信息的控制，用户可以按照流程按部就班进行访问，简化了访问流程。
实施例2
在上一实施例的基础上，当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成数据团的过程包括：获取拆迁的相关方的身份标识，根据该身份标识对应的预先设置的信息素、运行参数和轨迹信息，与身份标识进行绑定，生成数据团，在生成数据团时，预留一部分数据存储空间作为空置区；所述身份标识由身份类标识和具体身份标识组成；所述身份类标识表征拆迁流程中的相关方的类别；所述具体身份标识表征具体的用户的身份信息；所述空置区配置用于在数据团途径一个节点时，存储获取的该节点的信息素存储区内存储的信息素；所述信息素为使用数据和数据标识组成的一个数据集合；所述使用数据为身份标识对应的相关方在拆迁流程中使用的数据；所述数据标识与身份标识中的身份类标识一一对应。
具体的，身份标识对应的时信息素内的数据表示部分。在数据团访问到一个节点时，留下信息素，代表着留下了自己访问过的痕迹。而数据标识只与身份类标识一一对应，也就是说，当不同的人，但为同一相关方的人在访问流程网络时，记录下的信息素中的数据标识是一样的，但由于各相关方的使用数据不同，即在访问流程网络中，在停留区时，访问和获取的数据不同时，也将留下不同的信息素。这样有助于溯源各相关方的操作历史，为监控提供依据。
实施例3
在上一实施例的基础上，所述数据团内存储的轨迹信息包括轨迹节点和轨迹路径；所述轨迹节点表征数据团需要途经的流程网络中的节点；所述轨迹路径表征数据团需要途经的流程网络中的连接线；所述轨迹路径将轨迹节点连接；每个轨迹节点对应两个状态，分比为：已过和未过；每个轨迹节点的初始状态均为：未过；当数据团经过一个轨迹节点对应的节点时，将该轨迹节点的状态从未过调整为已过；当一个数据团所有的轨迹节点均为已过时，数据团停止运行，返回给用户。
具体的，数据团在访问至一个节点时，在停留区获取使用数据后，将自动向下一个节点运行，这些前行的轨迹路径和轨迹节点均保留在轨迹信息中。
实施例4
在上一实施例的基础上，所述流程网络中的节点在运行过程中，还将实时统计信息素存储区内存储的信息素的数据标识的种类。
具体的，统计信息素存储区内存储的信息素的数据标识的种类有两个作用，一是告知本节点有哪些种类的数据团已经访问过，也就是说有哪些不同的相关方已经访问过，在后续同样的数据团在访问该节点时。节点可以控制这个数据团直接跳过本节点，将该数据团中的轨迹节点的状态直接调整为已知。
实施例5
在上一实施例的基础上，所述协调器，实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到数据拥堵分析结果的方法包括：首先获取所有数据团的运行参数，使用预先设置的拥堵判断模型，判断是否会出现拥堵，若会出现拥堵，则结合轨迹信息，进行拥堵分析。
实施例6
在上一实施例的基础上，所述拥堵判断模型使用如下公式进行表示：
Figure BDA0003511448290000091
其中T为计算得到的拥堵判别值；N为数据团的个数，vi为数据团的速度数据，D总为数据团的总和距离值，通过如下公式计算得到：首先计算每个数据团与其他所有数据团的距离的和得到一个距离和值，再将所有数据团的距离和值相加；数据团之间的距离通过位置数据计算得到；若计算得到的拥堵判别值T超过设定的判定阈值，则判断会发生拥堵。
具体的，数据是否会发生拥堵，取决于流程节点中各数据团的速度数据、位置数据和轨迹信息。首先，需要针对速度数据调整，因为节点的位置一般无法调整，调整速度数据，可以避免将会即刻发生的拥堵。但要实质上解决拥堵的问题，需要调整轨迹信息。
在判断是否会发生拥堵时，本发明没有使用轨迹信息进行判断，而是直接用速度数据和位置数据来判断，这是因为这种判断方法简单高效，同时准确率也比轨迹信息来的更为准确。因为即便统计了轨迹信息中有节点会发生重复，也只是可能发生碰撞。但如果通过节点的速度数据计算出的拥堵判别值超过设定阈值，则必然会发生碰撞，这是因为即便轨迹节点重合，也不一定同时到达节点，但如果速度数据失控，则数据团在连接线上运行时，就必然会发生碰撞。
实施例7
在上一实施例的基础上，所述协调器结合轨迹信息，进行拥堵分析的方法包括：对每个数据团的轨迹信息进行交叉比对，找到所有重合的轨迹路径和轨迹节点；统计每个轨迹节点的被重合次数，作为轨迹节点的节点拥堵度；统计每个轨迹路径的被重合次数，作为轨迹路径的路径拥堵度；将节点拥堵度超过设定的第一阈值的轨迹节点对应的数据团筛选出来，作为第一拥堵数据团集合；将路径拥堵度超过设定的第二阈值的轨迹路径对应的数据团筛选出来，作为第二拥堵数据团集合。
实施例8
在上一实施例的基础上，所述协调器发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据的方法包括：对第一拥堵数据团集合中的数据团的速度数据使用如下公式进行调整：
Figure BDA0003511448290000101
其中，
Vnew为调整后的速度数据，V为调整前的速度数据，S为节点拥堵度；对第二拥堵数据团集合中的数据团的速度数据使用如下公式进行调整：
Figure BDA0003511448290000102
其中，Vnew’调整后的速度数据，V为调整前的速度数据，Q为路径拥堵度，c为调整系数，取值范围为0.4～0.6；若某个数据团同时分属于第一拥堵数据团集合和第二拥堵数据团集合，则取Vnew’和Vnew的均值作为调整后的速度数据。
具体的，本发明通过对速度数据调整，首先避免了数据团可能会发生的即刻碰撞。
实施例9
在上一实施例的基础上，所述同时，协调器发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生的方法执行以下步骤：将流程网络使用一个均匀的网格划分为多个区域，每个区域为一个网格；再将第一拥堵数据团集合和第二拥堵数据团集合中的数据团的轨迹信息映射到流程网络中，统计轨迹信息的轨迹节点所占用的网格区域的数量，将占用网格区域的数量超过设定的数量的数据团挑选出来，进行轨迹信息调整，具体包括：在轨迹信息中生成一个与轨迹节点对应的临时轨迹节点，该临时轨迹节点为该轨迹节点相连接的轨迹路径中在流程网络中的相邻的其他节点。
具体的，参考图2，图3和图4。图2和图3展示了每个网格区域中当各个节点所处的区域不同时的情况，在一个网格区域中可能不止一个节点。因此通过节点覆盖的网格区域的多少，可以判断出这个轨迹信息中各个轨迹节点是较为集中还是较为分散。一般来说，针对较为分散的情况，则需要格外注意，因为其可能更容易与其他数据团发生碰撞。图中n，n+1，n-1和n`均表示各个不同的节点。
图4中展示了如何将轨迹信息进行调整。本发明使用的时临时节点的方式，在这种方式中。通过将连接线经过的地方的附近的节点作为临时轨迹节点来实现缓冲。在实际过程中，每个轨迹节点优先经过缓冲的临时轨迹节点，然后再前往下一个轨迹节点，避免碰撞的发生。
实施例10
一种基于信息素的拆迁全流程监控方法，所述方法执行以下步骤：
步骤1：构建流程网络，所述流程网络包括：节点和将节点连接起来的连接线，所述节点表征拆迁流程中的关键节点，所述节点为一个数据存储装置，包括信息素存储区和停留区；
步骤2：构建相关方数据团，具体包括：当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成的数据团；所述数据团在流程网络中按照设定的轨迹信息运行，每经过一个节点，停留至该节点的停留区，获取该节点的位置信息和节点的信息素存储区内存储的信息素，同时在该节点中的信息素存储区中留下自己的信息素，并实时更新自己的轨迹信息；所述数据团包括：空置区、身份标识，信息素、运行参数和轨迹信息；所述运行参数包括：速度数据和位置数据；
步骤3：实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到拥堵分析结果，基于拥堵分析结果，发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据，同时，发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生。
需要说明的是，上述实施例提供的系统，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元来完成，即将本发明实施例中的单元或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的单元可以合并为一个单元，也可以进一步拆分成多个子单元，以完成以上描述的全部或者单元功能。对于本发明实施例中涉及的单元、步骤的名称，仅仅是为了区分各个单元或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域技术人员应能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件单元、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
术语“第一”、“另一部分”等是配置用于区别类似的对象，而不是配置用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨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、物品或者单元/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者单元/装置所固有的要素。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术标记作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非配置用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于信息素的拆迁全流程监控系统，其特征在于，所述系统包括：流程网络，所述流程网络包括：节点和将节点连接起来的连接线，所述节点表征拆迁流程中的关键节点，所述节点为一个数据存储装置，包括信息素存储区和停留区；相关方数据团，配置为当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成的数据团；所述数据团在流程网络中按照设定的轨迹信息运行，每经过一个节点，停留至该节点的停留区，获取该节点的位置信息和节点的信息素存储区内存储的信息素，同时在该节点中的信息素存储区中留下自己的信息素，并实时更新自己的轨迹信息；所述数据团包括：空置区、身份标识，信息素、运行参数和轨迹信息；所述运行参数包括：速度数据和位置数据；协调器，配置用于实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到拥堵分析结果，基于拥堵分析结果，发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据，同时，发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成数据团的过程包括：获取拆迁的相关方的身份标识，根据该身份标识对应的预先设置的信息素、运行参数和轨迹信息，与身份标识进行绑定，生成数据团，在生成数据团时，预留一部分数据存储空间作为空置区；所述身份标识由身份类标识和具体身份标识组成；所述身份类标识表征拆迁流程中的相关方的类别；所述具体身份标识表征具体的用户的身份信息；所述空置区配置用于在数据团途径一个节点时，存储获取的该节点的信息素存储区内存储的信息素；所述信息素为使用数据和数据标识组成的一个数据集合；所述使用数据为身份标识对应的相关方在拆迁流程中使用的数据；所述数据标识与身份标识中的身份类标识一一对应。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据团内存储的轨迹信息包括轨迹节点和轨迹路径；所述轨迹节点表征数据团需要途经的流程网络中的节点；所述轨迹路径表征数据团需要途经的流程网络中的连接线；所述轨迹路径将轨迹节点连接；每个轨迹节点对应两个状态，分比为：已过和未过；每个轨迹节点的初始状态均为：未过；当数据团经过一个轨迹节点对应的节点时，将该轨迹节点的状态从未过调整为已过；当一个数据团所有的轨迹节点均为已过时，数据团停止运行，返回给用户。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述流程网络中的节点在运行过程中，还将实时统计信息素存储区内存储的信息素的数据标识的种类。
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述协调器，实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到数据拥堵分析结果的方法包括：首先获取所有数据团的运行参数，使用预先设置的拥堵判断模型，判断是否会出现拥堵，若会出现拥堵，则结合轨迹信息，进行拥堵分析。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述拥堵判断模型使用如下公式进行表示：
Figure FDA0003511448280000021
其中T为计算得到的拥堵判别值；N为数据团的个数，vi为数据团的速度数据，D总为数据团的总和距离值，通过如下公式计算得到：首先计算每个数据团与其他所有数据团的距离的和得到一个距离和值，再将所有数据团的距离和值相加；数据团之间的距离通过位置数据计算得到；若计算得到的拥堵判别值T超过设定的判定阈值，则判断会发生拥堵。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述协调器结合轨迹信息，进行拥堵分析的方法包括：对每个数据团的轨迹信息进行交叉比对，找到所有重合的轨迹路径和轨迹节点；统计每个轨迹节点的被重合次数，作为轨迹节点的节点拥堵度；统计每个轨迹路径的被重合次数，作为轨迹路径的路径拥堵度；将节点拥堵度超过设定的第一阈值的轨迹节点对应的数据团筛选出来，作为第一拥堵数据团集合；将路径拥堵度超过设定的第二阈值的轨迹路径对应的数据团筛选出来，作为第二拥堵数据团集合。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述协调器发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据的方法包括：对第一拥堵数据团集合中的数据团的速度数据使用如下公式进行调整：
Figure FDA0003511448280000031
其中，Vnew为调整后的速度数据，V为调整前的速度数据，S为节点拥堵度；对第二拥堵数据团集合中的数据团的速度数据使用如下公式进行调整：
Figure FDA0003511448280000032
其中，
Vnew’调整后的速度数据，V为调整前的速度数据，Q为路径拥堵度，c为调整系数，取值范围为0.4～0.6；若某个数据团同时分属于第一拥堵数据团集合和第二拥堵数据团集合，则取Vnew’和Vnew的均值作为调整后的速度数据。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述同时，协调器发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生的方法执行以下步骤：将流程网络使用一个均匀的网格划分为多个区域，每个区域为一个网格；再将第一拥堵数据团集合和第二拥堵数据团集合中的数据团的轨迹信息映射到流程网络中，统计轨迹信息的轨迹节点所占用的网格区域的数量，将占用网格区域的数量超过设定的数量的数据团挑选出来，进行轨迹信息调整，具体包括：在轨迹信息中生成一个与轨迹节点对应的临时轨迹节点，该临时轨迹节点为该轨迹节点相连接的轨迹路径中在流程网络中的相邻的其他节点。
10.一种基于权利要求1至9之一所述系统的基于信息素的拆迁全流程监控方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：
步骤1：构建流程网络，所述流程网络包括：节点和将节点连接起来的连接线，所述节点表征拆迁流程中的关键节点，所述节点为一个数据存储装置，包括信息素存储区和停留区；
步骤2：构建相关方数据团，具体包括：当拆迁的相关方访问流程网络时，根据相关方的身份标识，生成的数据团；所述数据团在流程网络中按照设定的轨迹信息运行，每经过一个节点，停留至该节点的停留区，获取该节点的位置信息和节点的信息素存储区内存储的信息素，同时在该节点中的信息素存储区中留下自己的信息素，并实时更新自己的轨迹信息；所述数据团包括：空置区、身份标识，信息素、运行参数和轨迹信息；所述运行参数包括：速度数据和位置数据；
步骤3：实时获取流程网络中的所有数据团的运行参数和数据团中的轨迹信息，进行数据团的拥堵分析，得到拥堵分析结果，基于拥堵分析结果，发送参数控制命令至每个数据团，调整每个数据团的速度数据，同时，发送轨迹控制命令至每个数据团，调整每个数据团的轨迹信息，以避免数据团的拥堵发生。
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