[发明专利]一种采用C4.5决策树算法的电缆路径寻优方法

权利要求书

1.一种采用C4.5决策树算法的电缆路径寻优方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：将实际的桥架布置图进行有向网络建模；

S2：采用最短路径算法，对任意两点间的最短路径和最短路径的长度进行计算，路径的表现形式为具有一个起点和一个终点，起点和终点之间具有多个顶点，根据这个路径，起点到终点的边的长度和最短，即电缆敷设的长度最短；

S3：利用决策树理论，采用C4.5决策树算法，对S2中得到的最短路径，引入影响路径选择的多个因素，对最短路径进行进一步处理，得到最优路径；

所述决策树算法对最短路径进行进一步处理的具体步骤如下：

S3-1：选择决定电缆走向的多个因素，并将这些需要考虑的因素编号为因素A，因素B，因素C，因素D...，因素N；

S3-2：针对需考虑的n个因素的每种可能情况建立不同的样本组合，样本个数为X，并在建立的样本组合下，对每一个当前所在顶点，决定是否按步骤S2中确定的最短路径作为接下来的电缆路径，以符号M表示该选择，作为目标变量，其取值为“是”和“否”；

S3-3：在样本组合中，设目标变量M的结果，选“是”的有X₁组，选“否”的有X₂组，则样本总数为X＝X₁+X₂组，则计算M的经验熵为：

H(M)＝-P₁*log(P₁)-P₂*log(P₂)

其中：P₁＝X₁/X，P2＝X₂/X

S3-4：在样本组合中，设因素A有j种不同的具体情况，编号为A₁，A₂，A₃，...，A_j，各情况出现的个数为Y₁，Y₂，Y₃，...，Y_j，Y₁+Y₂+Y₃+...+Y_j＝X；假设在第j个情况中，步骤S3-2中的目标变量M选“是”的为Y_j1组，选“否”的为Y_j2组，Y_j1+Y_j2＝Y_j，则计算M在因素A下的经验条件熵为：

H(M/A)＝Y₁/X*H(A₁)+Y₂/X*H(A₂)+Y₃/X*H(A₃)+....+Y_j/X*H(A_j)

上式中，第j个情况中H(A_j)计算如下：

H(A_j)＝-P_j1*log(P_j1)-P_j2*log(P_j2)

其中：P_j1＝Y_j1/Y_j，P_j2＝Y_j2/Y_j

S3-5：将步骤S3-3和S3-4中得到的H(M)和H(M/A)，计算因素A的信息增益g(M，A)：

g(M，A)＝H(M)-H(M/A)

利用步骤S3-3和S3-4中的参数：Y₁，Y₂，Y₃...Y_j可得因素A的经验熵为：

H(A)＝-Y₁/X*log(Y₁/X)-Y₂/X*log(Y₂/X)......-Y_j/X*log(Y_j/X)

S3-6：利用步骤S3-5中的结果，计算采用决策树C4.5算法下的因素A的信息增益率为：

gr(M，因素A)＝g(M，A)/H(A)

同理，重复步骤S3-3至S3-6，可得gr(M，因素B)，gr(M，因素C)，gr(M，因素D)....gr(M，因素N)；

S3-7：比较gr(M，因素A)、gr(M，因素B)、gr(M，因素C)、gr(M，因素D)....gr(M，因素N)之间的大小，最大的因素作为决策树根节点，次小的作为下一个分枝节点，依次排序，最小的作为最末的分枝节点。