JP2021509985A - 交通システム内でのサイト及び場所の間のルート又はルート距離を使用してサイトを検索又は比較するための方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
この出願は、以下の出願に基づき、及び優先日を主張する。
[国] [出願番号] [出願日]
米国 62/632,419 2018.2.20
米国 62/758,710 2018.11.12
米国 62/780,268 2018.12.16
米国 62/800,428 2019.2.2
米国 16274242 2019.2.13
これらは、ここでは参照として組み込まれる。
本発明は、任意の場所までのルートやルート距離を使用した任意の最適化目的を使用している任意のサイトを検索又は比較する一般的なケースに関する。しかしながら、提示を簡単にするため、我々は最初に不動産資産である特定のサイト、職場である特定の場所、及び不動産資産及び職場の間の通勤の行程期間を最小化する最適化目的を通じて本発明を説明する。この説明は限定していない。後述において、我々はどのように前記方法が一般ケースで働くか説明する。
4.1 不動産資産及び通勤パス
1.本発明は、通勤パスのモデルを定義する。前記モデルは、例えば学校に行く、それからピアノ教室に行き、それから家に戻るなど、実際に生じる通勤パスの広範囲をカバーするため多目的に利用できる。我々のモデルの実用は、行程期間を最小化する不動産資産を素早く見つけるための我々の能力により高められる。
2.本発明は、行程期間を素早く計算する最適化方法を教示する。本発明は、どんな不動産資産にも依存したどんな通勤パスのパートも特定する。これらパートの行程期間は、予め計算され蓄積される。結果として、行程期間が通勤パスのために発見される必要があるとき、本発明は全てのどんな不動産資産のための行程期間を生産するための時間パートを素早く組み立てることができる。
3.本発明の実施形態は、ライブコンピュータサービスである。前記サービスは、ソウルの大都会エリアの2千5百万人の住民が行程期間を使用して不動産資産を検索し、又は比較することを可能とする。
4.2 方法の概要
4.3 通勤パス
定義1 通勤パスは行程W2→W3, W4→W5, . . . , Wk-2→Wk-1, ここでk≧2(偶数である)の集合であり、任意の瞬間に起こるHfirst→W1又はWk→Hlast (従って、通勤パスは常に少なくとも1の家及び少なくとも1の職場を含む)を伴う。
4.4 交通システムの前処理
4.4.1 最短行程の計算
STOPSTATION_s,
で示される。直接に重み付けられたエッジがあり、それぞれエッジが前記エッジのソース頂点から前記エッジのターゲット頂点までセグメントに沿った行程期間を示している。他のエッジはグラフ中に存在するかもしれない。エッジは、一の乗り物から他の乗り物への乗り換えを示すかもしれない。前記グラフは、様々な公共交通乗り物の出発時間又は到着時間に関してのデータを含む。ダイクストラ最短グラフパスアルゴリズム、又はA*(Aスター)検索アルゴリズムは、最短のグラフパス距離(重みの合計)を伴うグラフパスを計算するために一般的に使用され、どのようなs'及びs''にとっての、またもし行程が特定時間で出発し、特定時間で到着するとしても、
STOPSTATION_s'
から他の
STOPSTATION_s''
への、最短の行程期間を示している。
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
及び
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c,
及び前記クラスタを、FirstWaitGetOnとラベル化された
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c ・ STOPSTATION_s'
であるGTのストップステーションに接続したエッジ、及びS´が前記クラスタC内であるときにはいつでも、そのようなS´にとって、Zeroでラベル化された
STOPSTATION_s' ・ STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
を追加する。前記エッジはゼロ重みを有する。結果のグラフは、頂点VC及びエッジECを有するGCによって示される。全てのcにとって頂点
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
のサブセットは、VSによって示される。
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
及び頂点
HOME_CLUSTER_TARGET_s
を追加する。本方法は、それぞれのホームクラスタを、徒歩を使用しているストップステーションクラスタに接続する。特に、本方法は、Walkによってラベル化されたエッジ
HOME_CLUSTER_SOURCE_s ・ STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
もし前記ホームクラスタsのロケーションから前記ストップステーションクラスタcの前記ロケーションまで徒歩があるならば、どのようなs及びcにとっても、徒歩の期間に設定されたエッジ重みを有し、及びWalkによってラベル化された“反対向きのエッジ”
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c ・ HOME_CLUSTER_TARGET_t
もし前記ストップステーションクラスタcから前記ホームクラスタtのロケーションまでの反対向きの方向の徒歩があるならば、どのようなc及びtにとっても、徒歩の期間に設定されたエッジ重みを有する。一の形態において、本方法は、例えば4km/時間など特定のスピードで、例えば1時間など最大も閾値で続く最短の徒歩に、徒歩を限定する。結果のグラフはGによって示される。我々は、全てのsにとっての、頂点のセット
HOME_CLUSTER_SOURCE_s,
をVHによって示す;及び全てのs及びcにとってのエッジのセット
HOME_CLUSTER_SOURCE_s ・ STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
をEHによって示す。
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
の頂点なしに、G内でそれぞれの
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
からアルゴリズムを走り、そしてそれから、いかなる
HOME_CLUSTER_TARGET_t
の頂点なしに、G内でそれぞれの
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
からアルゴリズムを走る。結合された漸近的時間計算法は
である。
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
にとって、ダイクストラアルゴリズム(どんな
HOME_CLUSTER_TARGET_t
頂点もが取り除かれることができる)を使用して全ての頂点
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
までの最短グラフパスを計算する。これは望ましい効果を生む、なぜなら我々が反対向きのグラフで、
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
から
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
までの全ての最短のグラフパスのエッジを反対向きにするとき、我々は、オリジナルの(反対向きではない)グラフにおいて
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
から
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
までの最短グラフパスを得られるからである。このように、我々の方法の漸近する置換の複雑さはたった
である。実際には、我々の方法は、ソウル大都会エリアのグラフGのトータルのランニングタイムの大きな削減を提示する。
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
からの与えられた出発時間にとって、各
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
から全ての
HOME_CLUSTER_TARGET_t
までの最短グラフパスを計算する。あのケースにおいて、本方法は、公共交通乗り物の駅からの前記出発時間を特定することを許容する適切な従来技術のグラフGTを使用する;このケースは、時々、時間及び地理的ロケーションに対応する頂点、及びその時間での前記地理的ロケーションから出発する行程期間を代表するエッジを使用して代表される。同様に、本方法は、
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
での与えられた到着時間に基づいて反対向きのグラフ内で計算する。最短のグラフパス距離は、これらの到着時間を各
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
からの出発時間に変換する。似たグラフが、到着時間が与えられた最短グラフパスを計算するために使用される。適切に構築されたグラフは、期限より前の到着の可能性を計算するために使用することができる。
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
やいかなる頂点
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
なしにGTを延長しない。代わりに、我々は、いかなる頂点
STOPSTATION_s'
を伴う直接のWalkエッジにより、いかなる頂点
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
及びいかなる頂点
HOME_CLUSTER_TARGET_t
を接続する。
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
やいかなる頂点
HOME_CLUSTER_TARGET_t
なしにGTを延長しない。代わりに、我々は、それぞれの家を示す頂点
HOME_s
を追加し、我々は、Walkエッジにより直接に、いかなる頂点
STOPSTATION_s'
に接続する。
4.4.2 最短行程の蓄積
を用いて、siから前記ホームクラスタまでの最短の行程期間のベクトルを蓄積し、その結果、座標j, vi[j]で前記ベクトルの値はti,jであり、これは前記ストップステーションクラスタsiから前記ホームクラスタhjまでの前記最短の行程期間に等しい。説明のために図6を参照のこと。
を蓄積し、その結果、v´i [j] = t´i,jがホームクラスタhjからストップステーションクラスタsiまでの前記最短の行程期間である(前記交通に関して:たとえ行程が反対方向に向かうとしても、前記ベクトルv´iは必つ1のストップステーションクラスタのためである)。
4.5 1の通勤パスの行程期間
4.5.1 中間パート:行程W1→W2→ . . . →Wk
によって示される。ここで(k−1)回のみ前記ルーティングエンジンへの問い合わせが必要とされる。この数は家の数に依存しない。
4・5・2 出発パート:行程H→W1
(等式1)
を使用することにより、ホームクラスタhjからの最短行程期間を計算する。
4.5.3 到着パート:行程Wk→H
(等式2)
として、ホームクラスタhjまでの最短の行程期間を計算する。
を使用する。
4.5.4 出発、中間、及び到着パートの結合
(等式3)
によって結果のベクトルを示す、ここで第一の“+”はベクトルの座標点加算であり、及び第二の“+”はベクトルの各座標での値への数の加算である。
及び
を計算し及び蓄積する。リクエスト処理の間、本方法は、等式1、等式2及び等式3でそれらを計算する代わりに、データベースから予め計算されたベクトルを取得する。
4.6 一つの家の検索
4.6.1 重み付けされた合計リクエスト
のように、2つのベクトルの重み付けられた合計として各ホームクラスタの、前記家族にとっての週間の行程期間を見つける。
4.6.2 最小リクエスト
として、ベクトルの座標点最少として各ホームクラスタにおいてその子供にとっての一日の行程期間を見つけることができる。
4.6.3 一つの家の一般検索
及び、ファンクションドライバの座標点を、各ホームクラスタのため“派生された”行程期間を伴うベクトルを生成するために、ベクトルに適用する。
である。重みは正又は負になることができる。もし行程期間が行程のお金の料金として解釈されるのなら、例えば、もし通勤者が特定の通勤(例えば小包の配達)を実行することからの利益を得ることを予測されるなど、それなら負の重みはお金の取得として解釈される。重みは通勤パスの相対的な重要性を示すことができ、例えば、社長の通勤パスは、第一線マネージャの通勤パスよりもより高い重みを有する。
4.7.1 現在の家
本方法は、それから“差分”ベクトルに応答する:本方法は、各座標
からj番目の座標での値を引く。“差分”ベクトルの座標での負の値は、前記座標に対応する家が、現在の家Sと比較してより短い行程期間を有することを示す。
4.7.2 2以上の家の一般比較
それから、本方法は、セクション4.6.3でのような座標点の操作をしない“一般化された”ファンクションドライバを適用し、しかし代わりに一緒に全てのq'm行程期間で操作して、そして1以上の数のベクトルを生成する。言い換えると、前記一般化されたファンクションは、幾つかのyでの
である。
4.8 検索又は比較
4.9 変形
4.9.1 行程の延長
4.9.2 車による通勤
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
及び
HOME_CLUSTER_TARGET_s
を追加する。我々は、各ホームクラスタを、少なくとも1つのrにおいて頂点
CONNECTOR_r
を追加することによって、例えば100mなどの閾値距離内である幾つかの道路に接続する。一つの形態において、前記頂点は閾値内である道路上でのホームクラスタロケーションの最短距離プロジェクションを示し、前記道路は前記ホームクラスタに割り当てられたカーパーキング内にあるかもしれない。前記頂点は、重み0を伴うZeroにラベル化されたエッジによって、2つのホームクラスタ頂点に接続される。前記頂点はまた、前記道路のセグメントの端点を示す頂点に接続される。ストップステーションクラスタを追加する代わりに、我々はするべきではなく、なぜなら今GTは地下鉄駅もバス停をもモデルにしておらず、我々はs´ 及びt´の集合のため頂点
REPRESENTATIVE_SOURCE_s'
及び
REPRESENTATIVE_TARGET_t'
を追加し、これらの頂点は、最短行程中でのよく生じるロケーションを示し、前記ロケーションは例えば従来技術をしようして得られる。これらの頂点は、クラスタを示す。これらの頂点は、エッジを使用する他の頂点と適切に接続される。
REPRESENTATIVE_SOURCE_s'
から各
HOME_CLUSTER_TARGET_s
及び各
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
から各
REPRESENTATIVE_TARGET_t'
までのグラフパスの最短期間を計算するために使用する。これらの行程期間は、セクション4.4.2で述べられたベクトルフォームvi及びv´i内に蓄積される。
REPRESENTATIVE_TARGET_t'
のセットである。各頂点si∈Aにとって、我々は例えば従来技術を使用して、siから W1までのカードライブ期間を計算する。
REPRESENTATIVE_SOURCE_s'
のセットである。各頂点si∈Bにとって、我々は例えば従来技術を使用して、W1からsi までのカードライブ期間を計算する。それから我々はこれらの変更を等式2に適用する。
4.9.3 他の手段による通勤
4.9.4 行程パスの条件
4.9.5 家の条件
4.9.6 メタ検索又は比較
j番目の集合は、ホームクラスタHjの平均重み付け行程期間である。一つの形態において、j番目の集合は、完全な大都会エリアのトータル行程期間に対するホームクラスタの標準化された寄与を示し、ある意味、前記大都会エリア内でのホームクラスタの中心である。なぜなら、我々の方法はPathDurations(pathk)を素早く計算し、我々は素早く前記集合を計算できる。これは、通勤に関して各不動産資産の好ましさの素早い計算を可能にする。
4.9.7 2以上の家を含む通勤パス
4.9.8 空間探索
4.10 一般的なケース
4.11 コンピュータシステム
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
の頂点(1105)なしに前記グラフを出力し、及びまたいかなる
HOME_CLUSTER_TARGET_s
の頂点しかし反対向きのエッジを有する(1106)ものなしに前記グラフを出力する。前記モジュールはまた、いかなる与えられた地理的ロケーションからの閾値距離内のストップステーションクラスタを見つけることができる最も近い近所のデータ構造(1107)を構築する。
4.12 コンピュータサービス
・例えば“3つのベッドルーム、高い建物、高い階”などの不動産資産(1201)の好ましい特徴
・通勤パス(1202,1203,“タウンゼントの学校又はジェリコ高校”1204)、出発時間(1205,1206)、及び各通勤パス(1207,1208)の頻度、及び
・ユーザの現在の家(1209)の地理的ロケーション
(a)マップ上に描写された場所、又はサイトの地理的ロケーション
(b)場所、又はサイトのための出発時間又は到着時間
(c)サイトのサマリ:サマリーはサイトの名前または住所、サイトの価格、又はサイトのサイズの少なくとも1つを含む
(d)近所のサイトのクラスタを形成する際とのサマリ―
(e)近所のサイトのクラスタの描写、近所のサイトのクラスタ中のサイトの数に相関されている描写のサイズ
(f)ルート距離のz-インデックス順序でのサイズの積み重ね、マップ上に描写された、より短いルート距離、より高い前記積み重ね
(g)ルート又はルート距離の情報:情報は以下の少なくとも1つを含む:(i)ルート:距離、期間、料金コスト、又は待ち期間;(ii)乗り物の名前、乗り物の道路、徒歩パス、駅、ターン、又は公共交通乗り物の乗り換え駅;(iii)以下の地理的ロケーション:料金コスト、スピード、待ち期間、乗り物、乗り物道路、徒歩パス、駅、ターン、又は公共交通乗り物の乗り換え駅
(h)サイトを横切るルート距離のヒストグラム:又はマップ上に描写されたサイトを横切るルート距離のヒートマップ
(i)最少ルート距離;サイトを横切る最少ルート距離のヒストグラム;又はマップ上に描写されたサイトを横切る最少ルート距離のヒートマップ
(j)重み付けルート距離:サイトを横切る重み付けルート距離のヒストグラム;又はマップ上に描写されたサイトを横切る重み付けルート距離のヒートマップ
(k)差分ルート距離:サイトを横切る差分ルート距離のヒストグラム;又はマップ上に描写されたサイトを横切る差分ルート距離のヒートマップ
(l)ドライバによって返された出力の描写
(m)工程の料金コストの限定の下、サイトを横切るルート距離を最小化するサイト
(n)ユーザによる特定される条件により強制される上記(a)〜(m)のひとつ
(o)これらのサイト、ルートの間から、サイトのトップリスト、及びルート距離によってソートされた条件を満たすルート距離
4.13 特許請求の範囲に関する注意事項
4.14 用語解説
1.フレーズ“少なくとも1つのA”は“#A ≧ 1, ここで#Aの数はA”と等しい。
2.フレーズ“1以上のA”は“#A ≧ 1, ここで#Aの数はA”と等しい。
3.フレーズ“複数のA”は“#A ≧ 2, ここで#Aの数はA”と等しい。
4.フレーズ“少なくとも2のA”は“#A ≧ 2, ここで #Aの数はA”と等しい。
5.フレーズ“A又はBのひとつ”は“#A + #B = 1, ここで#Aの数はA、#Bの数はB”と等しい。
6.フレーズ“A又はBの少なくともひとつ”は“#A + #B ≧ 1, ここで#Aの数はA、#Bの数はB”と等しい、及び
7.フレーズ“B又はCの少なくともひとつ”は“少なくとも1のA、ここで各Aは(B又はC)”と等しい。
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
及び
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c,
及び前記クラスタを、FirstWaitGetOnとラベル化された
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c→STOPSTATION_s'
であるGTのストップステーションに接続したエッジ、及びS´が前記クラスタC内であるときにはいつでも、そのようなS´にとって、Zeroでラベル化された
STOPSTATION_s'→STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c
を追加する。前記エッジはゼロ重みを有する。結果のグラフは、頂点VC及びエッジECを有するGCによって示される。全てのcにとって頂点
STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
のサブセットは、VSによって示される。
HOME_CLUSTER_SOURCE_s
及び頂点
HOME_CLUSTER_TARGET_s
を追加する。本方法は、それぞれのホームクラスタを、徒歩を使用しているストップステーションクラスタに接続する。特に、本方法は、Walkによってラベル化されたエッジ
HOME_CLUSTER_SOURCE_s→STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
もし前記ホームクラスタsのロケーションから前記ストップステーションクラスタcの前記ロケーションまで徒歩があるならば、どのようなs及びcにとっても、徒歩の期間に設定されたエッジ重みを有し、及びWalkによってラベル化された“反対向きのエッジ”
STOPSTATION_CLUSTER_TARGET_c→HOME_CLUSTER_TARGET_t
もし前記ストップステーションクラスタcから前記ホームクラスタtのロケーションまでの反対向きの方向の徒歩があるならば、どのようなc及びtにとっても、徒歩の期間に設定されたエッジ重みを有する。一の形態において、本方法は、例えば4km/時間など特定のスピードで、例えば1時間など最大も閾値で続く最短の徒歩に、徒歩を限定する。結果のグラフはGによって示される。我々は、全てのsにとっての、頂点のセット
HOME_CLUSTER_SOURCE_s,
をVHによって示す;及び全てのs及びcにとってのエッジのセット
HOME_CLUSTER_SOURCE_s→STOPSTATION_CLUSTER_SOURCE_c
をEHによって示す。
Claims (34)
- 輸送システム内の少なくとも1つのサイトと少なくとも1つの場所との間の少なくとも1つのルートまたはルートの長さを使用して少なくとも1つのサイトを検索または比較する方法であって、当該方法は以下を含む:
(a)各サイトが輸送システムに含まれる複数のサイトを受け取ること、複数のサイトは、少なくとも1つのサイトを含む;
(b)少なくとも1人の代表者を受け取り、各代表者は輸送システムに含まれている;
(c)少なくとも1つの事前計算されたルートまたはルート長をデータベースに格納し、各第1の事前計算されたルートまたはルート長は、複数のサイトに含まれるサイトと少なくとも1つに含まれる代表の間の輸送システム内の移動の記述を含む一人の代表者;;
(d)少なくとも1つの場所を含む要求を受信し、ここで、各場所は輸送システムに含まれ、少なくとも1つの場所は少なくとも1つの開始/終了場所を含んでおり;;
(e)少なくとも1つのルートまたはルートの長さを計算し、
ここで、各経路または経路長は、少なくとも1つの場所に含まれる場所と少なくとも1つの場所に含まれる場所との間の輸送システム内の移動の記述を含み、
ここで、コンピューティングは
i.少なくとも1人の近くの代表者を決定し、ここにおいて各近所の代表者は、
A.少なくとも1人の代表者に含まれている、および
B.近くの代表者と少なくとも1つの開始/終了場所に含まれる開始/終了場所との間の移動の長さが閾値内である;そして
ii. 少なくとも1人の近くの代表者に含まれるそれぞれの近くの代表者のために、データベースに保存されている少なくとも1つの事前計算されたルートまたはルート長から取得し、近くの代表者および近くでないサイトの間の第二の事前計算されたルートまたはルート長であり、ここで近くのないサイトは複数のサイトに含まれ;そして
(f)少なくとも1つの経路または経路長の表現を含む情報で要求に応答する。 - 請求項1に記載の方法であって、
(a)少なくとも1つのサイトに含まれるサイトは不動産を表し、少なくとも1つの場所に含まれる場所は通勤先を表す、または
(b)少なくとも1つのサイトに含まれるサイトは通勤目的地を表し、少なくとも1つの場所に含まれる場所は不動産を表す。 - 請求項1に記載の方法であって、前記要求は、以下のうちの少なくとも1つをさらに含む方法、
(a)少なくとも1つのサイトに含まれる第2のサイトからの最初の出発時刻、
(b)少なくとも1つのサイトに含まれる3番目のサイトへの最初の到着期限、
(c)少なくとも1つの場所に含まれる第2の場所からの第2の出発時間、または
(d)少なくとも1つの場所に含まれる3番目の場所での2回目の到着期限。 - 前記少なくとも1つの場所が以下を含む、請求項1に記載の方法:
(a)2≦i≦k-1の範囲の各iについて、閾値kが偶数の場合、場所Pi;
ここで、少なくとも1つの開始/終了場所には、
(b)閾値kの開始場所P1または終了場所Pk;ここで、ルートまたはルート長の計算はさらに以下を含む、
(c)それぞれが少なくとも1つのサイトに含まれる最初のサイトまたは最後のサイトを受信する;そして
(d)使用:
i.閾値kに対する、最初のサイトから開始場所P1への移動の説明、または終了場所Pkから最後のサイトへの移動の説明、そして
ii. 2≦i≦k-2の範囲の各偶数iについて、閾値kについて、場所Piから場所Pi + 1への移動の記述。 - ルートまたはルート長が、少なくとも1つのサイトに含まれる2つ以上のサイトを含む、請求項1に記載の方法。
- 請求項1に記載の方法であって、
(a)少なくとも1つのルートまたはルート長には、サイト配置ルートまたはルート長が含まれ、
さらに以下を含み、
(b)サイトの場所のルートまたはルートの長さをデータベースに保存する、ここで、コンピューティングはさらに以下を含み、
(c)データベースからサイト配置ルートまたはルート長を取得する。 - 請求項1に記載の方法であって、
(a)複数のサイトは、クラスタサイトを含み、クラスタサイトは、複数のサイトに含まれる1つまたは複数のサイトを表し、1つまたは複数のサイトは、以下のうちの少なくとも1つに基づいてクラスタ化され、
i.旅行の長さ;または
ii.地理的近接度、ここで、1つまたは複数のサイトは、地理的位置をさらに含む、または
(b)少なくとも1つの代表は、クラスタ代表を含み、クラスタ代表は、少なくとも1つの代表に含まれる1つまたは複数の代表を表し、1つまたは複数の代表は、以下のうちの少なくとも1つに基づいてクラスタ化され、
i.旅行の長さ;または
ii.地理的近接度 ここで、1人または複数の代表は、地理的位置をさらに含む。 - 前記複数のサイトが少なくとも1つのサイトコネクタを含む、請求項1に記載の方法であって、ここで
(a)近くにないサイトが少なくとも1つのサイトコネクタに含まれ、そして
(b)ルートまたはルート長の計算はさらに以下を含み:
i.近くにないサイトと第0サイト、第0サイトは少なくとも1つのサイトに含まれる。 - 請求項1に記載の方法であって、
圧縮リストが1つまたは複数の第1の事前計算ルートまたはルート長を含み、少なくとも1つの事前計算ルートまたはルート長をデータベースに格納することが、圧縮リストを圧縮することをさらに含む。 - 請求項1に記載の方法であって、
(a)少なくとも1つの事前計算されたルートまたはルート長をデータベースに保存する、または
(b)少なくとも1つの経路または経路長を計算することは、以下をさらに含む:
(c)操作関数を受け取る、および
(d)操作関数を以下に適用:少なくとも1つの事前計算されたルートまたはルート長、または少なくとも1つのルートまたはルート長。 - 前記操作機能は、以下に含まれる第1の経路長を無限大に設定することを含む、請求項10に記載の方法、
(a)少なくとも1つの事前計算されたルートまたはルートの長さ、または
(b)少なくとも1つのルートまたはルートの長さ、
最初のルートの長さは、最初の不動産と最初の学校の間であり、
(c)最初の不動産が少なくとも1つのサイトに含まれている、
(d)最初の学校が少なくとも1つの場所に含まれている、および
(e)最初の不動産が最初の学校のゾーンの外にある。 - 以下をさらに含む、請求項1に記載の方法:
(a)輸送システムに関するデータの受信、
i.複数の輸送要素;そして
ii.少なくとも1つのセグメント長、各セグメント長は、第1の輸送要素から第2の輸送要素までの移動の長さを表し、各輸送要素は、複数の輸送要素に含まれ、そして
(b)複数のグラフ頂点を含むグラフを作成し、
i.複数の輸送要素の頂点、各輸送要素の頂点は、複数の輸送要素の1つを表し、
ii.複数のサイト頂点、各サイト頂点は複数のサイトの1つを表し、そして
iii.少なくとも1つの代表的な頂点、各代表的な頂点は、少なくとも1つの代表的なものの1つを表し、
グラフは、複数のグラフエッジをさらに含み、グラフエッジソース頂点からグラフエッジターゲット頂点に至るグラフエッジを含み、グラフエッジの重みを含み、
iv.複数の輸送要素頂点に含まれる最初の輸送要素頂点を含むグラフエッジソース頂点、複数の輸送要素頂点に含まれる2番目の輸送要素頂点を含むグラフエッジターゲット頂点、含まれるセグメント長を表すグラフエッジの重みの中に 少なくとも1つのセグメント長、セグメント長は、第1の輸送要素頂点によって表される輸送要素から第2の輸送要素頂点によって表される輸送要素までの移動の長さを表し;
v.グラフエッジソース頂点とグラフエッジターゲット頂点は、第1グラフ頂点と第2グラフ頂点をいくつかの順序で含み、第1グラフ頂点は複数のサイト頂点に含まれ、第2グラフ頂点は複数のサイト頂点に含まれ、グラフの頂点と、最初のグラフの頂点で表されるサイトと2番目のグラフの頂点で表されるエンティティとの間の移動の長さを表すグラフエッジの重み、または
vi.グラフエッジソース頂点とグラフエッジターゲット頂点は、いくつかの順序で3番目のグラフ頂点と4番目のグラフ頂点を含み、3番目のグラフ頂点は少なくとも1つの代表頂点に含まれ、4番目のグラフ頂点は複数のグラフに含まれます頂点と、3番目のグラフ頂点で表される代表と4番目のグラフ頂点で表されるエンティティとの間の移動の長さを表すグラフエッジの重み、
ここで、第1の事前計算されたルートまたはルート長は、以下の表現を含む、
(c)少なくとも1つの代表的頂点に含まれる代表的頂点と複数のサイト頂点に含まれるサイト頂点との間のグラフ経路またはグラフ経路長。 - 前記複数のグラフ頂点は、以下のうちの少なくとも1つを表すグラフ頂点を含む、請求項12に記載の方法、
(a)公共輸送車両のトランジット駅、
(b)車両の停止、
(c)車両の方向転換、
(d)散歩の停止、または
(e)散歩のターン、または
ここで、複数の輸送要素は時間をさらに含む輸送要素を含み、複数のグラフ頂点に含まれるグラフ頂点は時間を表す。 - 前記グラフエッジ重みは、以下のうちの少なくとも1つを表す、請求項12に記載の方法、
(a)公共輸送車両間の多数の乗り換え、
(b)旅行の期間、
(c)交通費
(d)待機時間、
(e)待機の金銭的コスト、または
(f)移動距離、または
ここで、少なくとも1つのセグメント長は、第1の輸送要素からの輸送出発時間または第2の輸送要素での輸送到着時間、および輸送出発時間に始まる、または、輸送の到着時に終了する移動の長さを表すグラフエッジ重みをさらに含むセグメント長を含む。 - 代表的な頂点とサイト頂点との間のグラフ経路またはグラフ経路長が、以下のうちの少なくとも1つを適用することによって得られる、請求項12に記載の方法、
(a)ダイクストラの最短経路アルゴリズム、または
(b)A *(スター)検索アルゴリズム、
(c)グラフ、または
(d)グラフのエッジが反転したグラフ。 - 前記複数のサイトが以下を含む、請求項1に記載の方法:
(a)1≦i≦mの範囲内の各i、閾値m≧1の場合、サイトSi ;;さらに含む:
(b)少なくとも1つの座標を受け取ります、各座標iは、閾値mに対して1≦i≦mの範囲であり、
ここで、少なくとも1つの事前計算されたルートまたはルート長は、
(c)少なくとも1つの座標に含まれる各座標iについて、近くの代表者からサイトSiへの移動の説明を含む最初の事前計算ルートまたはルート長を含む値v [i]を含むベクトルv、または
(d)少なくとも1つの座標に含まれる各座標iについて、サイトSiから近くへの移動の説明を含む最初の事前計算ルートまたはルート長を含む値v '[i]を含むベクトルv'代表。 - 請求項16に記載の方法であって、
(a)少なくとも1つの座標は少なくとも2つの座標を含み、少なくとも1つの事前計算された経路または経路長を記憶することはさらに以下を含み、
レイアウト、少なくとも1つの座標に含まれる一連の座標iについて、
i.値v [i]または値v ′[i]、データベース内で順次、または
(b)少なくとも1つの事前計算された経路または経路長を記憶することは、さらに少なくとも1つの座標に含まれる少なくとも1つの座標iについて、リストまたはハッシュマップを格納することを含み、
i.データベース内の値v [i]または値v ′[i]。 - さらに以下を含む請求項16の方法:
少なくとも1つの座標に含まれる少なくとも1つの第1座標i
(a)重みwiを受け取り;;
ここで、第1の座標iについて、格納はさらに以下を含む:
(b)rsiで示される、近くの代理人からサイトSiまでの移動距離を決定する、そして
(c)サイトSiから近くの代表者までの、sriで表される移動の長さを決定し;
ここで、最初の座標iについて、
(d)重みwi、rsi、sriに対して値v [i]または値v '[i]は、wi・rsi +(1-wi)・sriに等しい移動距離を含む。 - さらに以下を含む請求項16の方法:
少なくとも1つの座標に含まれる少なくとも1つの第2座標i
(a)下限lbi、上限ubi、およびスケーリング係数sfiを受け取り、
ここで、第2の座標iについて、格納はさらに以下を含む:
(b)サイトSiと近くの代理人との間の、bsriと示される移動の長さを決定すること;
ここで、2番目の座標iについて、
(c)値v [i]または値v '[i]は、以下に等しい移動距離を構成し:bsriにスケーリング係数sfiを掛け、整数に丸め、下限からの範囲内に制限上限ubiへのlbiにキャップされる。 - 少なくとも1人の近くの代表者が以下を含む、請求項16に記載の方法、
(a)1≦j≦sの範囲内の各j、閾値s≧1の場合、近くの代表的なRj ;;
さらに含む:
(b)ベクトルの1つ以上の座標について、座標の値を使用して、数値の最初の合計を計算することを含む+演算を受け取り、そして
(c)1つまたは複数の座標について、複数のベクトルにわたる座標での値の第3の最小値を計算することを含む最小操作を受け取る、
ここで
(d)少なくとも1つの開始/終了場所は開始場所を含み、少なくとも1つの経路または経路長の計算はさらに以下を含む:
i.1≦j≦sの範囲内の各jについて、閾値sについて、近くの代表的なRjから開始地点までの移動の長さである移動の長さrpRを決定し、
ここで、少なくとも1つの事前計算された経路または経路長は、1≦j≦sの範囲の各jについて、閾値sについて、近くの代表が近くの代表Rjであるベクトルv 'であるベクトルvR'jを含み、
ここで、移動ベクトルvR 'の長さは、少なくとも1つの座標に含まれる少なくとも1つの第3座標iについて、3番目のベクトルvR'の値vR '[i]に含まれる移動の長さである値を含み、座標i;そして
ii. min演算と+演算を含む最初の数式を使用して最初の最小値を見つけ:
min1 ≦ j ≦ s {(移動の長さrpRj)+(移動ベクトルの長さv'Rj)}
最初の最小値、少なくとも1つの座標に含まれる少なくとも1つの5番目の座標i
サイトSiから出発地までの移動の説明を表し、2番目の事前計算ルートまたはルート長を使用し、近くにないサイトはサイトSiであり; または
(e)少なくとも1つの開始/終了場所は終了場所を含み、少なくとも1つの経路または経路長の計算はさらに以下を含む:
i.範囲1≦j≦sの各jについて、閾値sについて、終点から近くの代表的なRjまでの移動の長さである移動の長さprRを決定し、
ここで、少なくとも1つの事前計算された経路または経路長は、1≦j≦sの範囲の各jについて、閾値sについて、近くの代表が近くの代表RjであるベクトルvであるベクトルvRjを含み、
ここで、移動ベクトルvRは、少なくとも1つの座標に含まれる少なくとも1つの第4の座標iについて、第4の座標iにおけるベクトルvRの値vR [i]に含まれる移動の長さである値を含む、そして
ii.最小演算と+演算を含む2番目の数式を使用して2番目の最小値を見つけ:
min1 ≦ j ≦ s {(移動の長さprRj)+(移動ベクトルの長さvRj)}
2番目の最小値、少なくとも1つの座標に含まれる少なくとも1つの6番目の座標i
は、最終地点からサイトSiへの移動の説明を表し、2番目の事前計算ルートまたはルート長を使用し、ここで近くにないサイトはサイトSiとなる。 - 請求項20に記載の方法であって、
(a)+演算に含まれる計算には、以下の少なくとも1つが含まれ、
i.下限から上限までの範囲内の飽和算術演算
ii.整数を操作する算術演算、または
iii.浮動小数点数で動作する算術演算;
(b)第1の数式または第2の数式は、ハードウェアによってサポートされる少なくとも1つのベクトル演算をさらに含む、または
(c)第1の数式の使用または第2の数式の使用は、計算を複数のパーティションに分割すること、および複数のパーティションを並列に実行することをさらに含む。 - 請求項1に記載の方法であって、前記要求は、
(a)1≦i≦qの範囲内の各i、閾値q≧1の場合、ルート指定Li、ここで、ルート指定Liは1つ以上の場所を含み、1つ以上の場所は1つ以上の開始/終了を含む場所 ;;ここで、要求にはさらに以下が含まれ、
(b)導出器、ここで、導出器は、導出器入力が与えられると、導出器出力を計算するアルゴリズムを含む、
ここで、情報はさらに以下を含む:
(c)微分器の出力、ここで、微分器の入力は、閾値qのシーケンスT1、...、Tqを含み、1≦i≦qの範囲の各iについて、Tiは情報の一部を含み、
i.少なくとも1つの場所は、ルート指定Liに含まれる1つ以上の場所であり、
ii.少なくとも1つの開始/終了場所は、ルート指定Liに含まれる1つ以上の開始/終了場所である。 - 前記導出者は、以下のうちの1つを含む、請求項22に記載の方法、
(a)少なくとも1つのサイトに含まれる4番目のサイトについて、閾値qについて、1≦i≦qの範囲のiにわたって、4番目の最小値に等しいルート長である最小ルート長を含む派生出力、Tiに含まれる2番目のルートの長さのうち、4番目のサイトを含む2番目のルートの長さ;
(b)閾値qの重みw1、...、wqを、微分子入力の一部として受け取る、少なくとも1つのサイトに含まれる5番目のサイトについて、含まれる3番目のルート長のi全体で1≦i≦qの範囲の2番目の合計に等しいルート長である重み付きルート長を含む派生出力Tiでは、5番目のサイトを含む3番目のルートの長さ、3番目のルートの長さは、重みw1、...、wqに含まれる重みwiによって重み付けされ、または
(c)少なくとも1つのサイトに含まれるサイトSを導出者入力の一部として受信する、そして、派生物出力は、少なくとも1つのサイトに含まれる6番目のサイト、6番目のサイトを含む4番目のルートの長さとサイトSを含む5番目のルートの長さの差に等しいルート長、4番目のルートの長さと5番目のルート誘導入力に含まれる長さである。 - 請求項1に記載の方法であって、前記要求は、さらに、
(a)条件:少なくとも1つのサイト、または情報の一部、ここで、情報はさらに以下のフィルタリングを含む、
(b)少なくとも1つのサイト、または
(c)条件に一致する情報。 - 前記状態が、以下のうちの少なくとも1つを含む、請求項24に記載の方法、
(a)最大通勤時間の閾値、または最大歩行距離、
(b)不動産タイプ、または不動産価格またはサイズ範囲、または
(c)ジョブタイプ、またはジョブの給与範囲。 - 請求項1に記載の方法であって、前記要求は、さらに、
(a)アグリゲーター、アグリゲーターは、アグリゲーター入力が与えられたときにアグリゲーター出力を計算するアルゴリズムを含み、
ここで、情報はさらに以下を含む:
(b)アグリゲータ出力、ここでアグリゲータ入力はシーケンスI1、... 、Ir、閾値r≧1の場合、1≦i≦rの範囲の各iについて、閾値rの場合、Iiは情報の一部を構成する。 - 請求項26に記載の方法であって、
アグリゲーター出力が、輸送システム内の第7のサイトの中心性を含み、第7のサイトが少なくとも1つのサイトに含まれる。 - 請求項1に記載の方法であって、前記要求は、さらに、
(a)コスト関数、ここで、コスト関数は、コスト関数入力が与えられた場合にコスト関数値を計算し、コスト関数入力は、
i.情報に含まれる経路長である探索経路長、そして
(b)探索アルゴリズム、探索アルゴリズムは、以下を計算するアルゴリズムを含み、
i.少なくとも1つのコスト関数入力のコスト関数値、および
ii.探査出力;;
ここで、情報はさらに以下を含む:
(c)探査出力。 - 請求項28に記載の方法であって、
(a)コスト関数は、探索ルートの長さに依存する微分可能な関数、そして
(b)探索アルゴリズムは、コスト関数の勾配を計算する勾配降下アルゴリズムを含む。 - 請求項1に記載の方法であって、
前記格納または計算することが、多次元コストに基づいて多目的最適化検索を適用することをさらに含む。 - 前記多次元コストが、以下のうちの少なくとも1つを含む、請求項30に記載の方法、
(a)少なくとも1つのサイトに含まれるサイトの価格またはサイズ、または
(b)経路の長さ、金額、待機時間、乗り換え回数、または徒歩距離:少なくとも1つの事前計算された経路または経路の長さ、または少なくとも1つの経路または経路の長さ。 - 輸送システム内の少なくとも1つのサイトと少なくとも1つの場所との間の少なくとも1つのルートまたはルート長を使用して、少なくとも1つのサイトを検索または比較するためのコンピュータシステムであって、前記コンピュータシステムは
(a)1つ以上のプロセッサ、
(b)1つまたは複数のプロセッサによる実行のための1つまたは複数のプログラムを格納するコンピュータ可読記憶媒体、そして
(c)請求項1から請求項31のいずれか1項に記載の方法を実行するために1つまたは複数のプロセッサによって実行される命令を含む1つまたは複数のプログラム、を含む。 - 輸送システム内の少なくとも1つのサイトと少なくとも1つの場所との間の少なくとも1つのルートまたはルート長を使用して、少なくとも1つのサイトを検索または比較するための装置であって、前記装置は、
(a)ユーザーからリクエストを受信するように構成されたレシーバー、
(b)情報の一部でユーザーに応答するように構成された送信機、および
(c)請求項1から請求項31のうちの1つの方法を実行するように構成された1つまたは複数のモジュールを備える。 - 前記受信機は、以下のうちの少なくとも1つを受信する、請求項33に記載の装置、
(a)少なくとも1つの場所;
(b)状態;
(c)最初の出発時刻、最初の到着期限、2番目の出発時刻、または2番目の到着期限、または
(d)導出者;;
ここで、送信機はさらに、以下の少なくとも1つで応答する、
(e)以下の地理的位置:マップ上にレンダリングされた、少なくとも1つの場所に含まれる場所、または少なくとも1つのサイトに含まれるサイト;
(f)次の出発時刻または到着時刻:少なくとも1つの場所に含まれる場所、または少なくとも1つのサイトに含まれる場所;
(g)少なくとも1つのサイトに含まれるサイトの概要、または、サイトの名前、サイトのアドレス、サイトの価格、またはサイトのサイズの少なくとも1つ;
(h)近くのサイトのクラスタの概要、ここで、近くのサイトのクラスタは、旅行の長さまたは地理的近接性に基づいてクラスタ化された少なくとも1つのサイトに含まれるサイトを含む;
(i)近隣サイトのクラスターのレンダリング、レンダリングのサイズは近隣サイトのクラスター内のいくつかのサイトと相関する;
(j)サイトのスタッキング、各8番目のサイトは少なくとも1つのサイトに含まれ、情報に含まれ、8番目のサイトが関係するルート長のz-index順でのスタッキング 、地図上にレンダリングされる;
(k)ルートまたはルート長の要約、または経路の一部または経路の長さ、その一部は以下の少なくとも1つを含む:i.ルート:長さ、期間、金額、速度、または待機期間、 ii.名前:公共交通機関の車両、車両の道路、歩道、ストップ、ターン、またはトランジット駅、またはiii.地理的位置:金額、速度、待機時間、車両、車両の道路、歩道、停車場、曲がり角、または公共交通機関の乗り継ぎ駅;
(l)情報に含まれるルート長のヒストグラム、サイトを含むルート長、少なくとも1つのサイト全体、または、マップ上にレンダリングされた少なくとも1つのサイトにわたるルート長のヒートマップ;
(m)最小ルート長;少なくとも1つのサイトにわたる最小ルート長のヒストグラム、または、マップ上にレンダリングされた少なくとも1つのサイトにわたる最小ルート長のヒートマップ;
(n)加重ルート長;少なくとも1つのサイトにわたる重み付けされたルートの長さのヒストグラム、または、マップ上にレンダリングされた少なくとも1つのサイト全体の加重ルート長のヒートマップ;
(o)差分ルート長;少なくとも1つのサイト全体の差分ルート長のヒストグラム、または、マップ上にレンダリングされた少なくとも1つのサイトにわたる差分ルート長のヒートマップ;
(p)派生出力のレンダリング;
(q)情報に含まれる6番目のルートの長さを最小化する9番目のサイト、9番目のサイトを含む6番目のルート長は、少なくとも1つのサイト全体で最小化され、移動コストの閾値によって制約される;
(r)条件によって制約される上記の項目(e)から項目(q)の少なくとも1つ、または
(s)少なくとも1つのサイトに含まれるサイトを含む上位リスト
i.トップリストに含まれる各10番目のサイト、および
ii.情報に含まれ、10番目のサイトを含む7番目のルート長、
条件を満たす、7番目のルートの長さで並べ替えられたトップリスト。
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JP2021051052A JP7181562B2 (ja) | 2018-02-20 | 2021-03-25 | 交通システム内でのサイト及び場所の間のルート又はルート距離を使用してサイトを検索又は比較するための方法及び装置 |
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