[发明专利]一种满足活动需求和路径最优的出行导航方法无效

专利信息
申请号: 201010259794.5 申请日: 2010-08-20
公开(公告)号: CN101995255A 公开(公告)日: 2011-03-30
发明(设计)人: 杨敏;王炜;陈学武;陈景旭;范会川 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G01C21/26 分类号: G01C21/26;G01C21/34
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 黄雪兰
地址: 210096*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 一种满足活动需求和路径最优的出行导航方法:普通个体出行者根据自己出行的实际需要建立初始活动安排,列出出行的具体活动、活动地点限制条件和时间约束条件。结合当天的活动和地点限制条件,寻找到能够满足出行者活动需要的活动地点,从中提取出可供选择的活动地点集合。确定定点活动对数目,结合时间约束条件,利用启发式搜索算法得到每个定点活动对内的最优地点,并将所述的最优地点作为非定点活动地点,同时得到每个定点活动对内各活动对的最优出行路径,确定出行者当天所有的活动地点和出行路径。利用地理信息系统GIS作为技术平台,根据步骤3中得到的最优活动地点和最优出行路径对个体出行者进行导航。
搜索关键词: 一种 满足 活动 需求 路径 最优 出行 导航 方法
【主权项】:
一种满足活动需求和路径最优的出行导航方法,其特征在于:步骤1:普通个体出行者根据自己出行的实际需要建立初始活动安排,列出出行的具体活动、活动地点限制条件和时间约束条件,所述的活动地点限制条件是出行者根据自身的实际需求对活动的地点属性进行的组合,包括(1)活动地点的地理位置符合出行者的要求,(2)活动地点的等级和规模达到出行者的规定水平,(3)活动地点周围1km范围内有出行者指定的设施,所述的时间约束条件是指出行者根据自身的实际需求对活动的时间属性进行的组合,包括(1)活动的起始时间,(2)活动的终止时间,步骤2:结合当天的活动和地点限制条件,寻找到能够满足出行者活动需要的活动地点,从中提取出可供选择的活动地点集合,步骤3:确定定点活动对数目,结合时间约束条件,利用启发式搜索算法得到每个定点活动对内的最优地点,并将所述的最优地点作为非定点活动地点,同时得到每个定点活动对内各活动对的最优出行路径,从而确定出行者当天所有的活动地点和出行路径,步骤4:利用地理信息系统GIS作为技术平台,根据步骤3中得到的最优活动地点和最优出行路径对个体出行者进行导航;可供选择的活动地点集合采用如下方法来确定:将出行者活动安排的活动数目m作为循环总次数,对出行者当天安排的活动做时间排序并标号,用i表示活动的序号,其中1≤i≤m,假定出行起点和终点均为定点,依次对已做好排序标号的活动进行活动地点的提取,具体措施如下:步骤A1)选择出行起始点作为第一个定点,选取第一个活动,即令i=1,转入步骤A2);步骤A2)判断活动的活动地点类型,如果活动是定点活动,选取下一个活动,即i=i+1,转入步骤A4);如果是非定点活动,则转入步骤A3);步骤A3)用j表示非定点活动i的活动地点,将出行者规定的非定点活动的活动地点提取数n作为每个非定点活动的循环总次数,选取活动i的第一个活动地点,即j=1,判断是否满足活动的地点限制条件,如果不满足地点限制条件,则继续选择下一个活动地点,即j=j+1;如果满足地点限制条件,则将活动地点j加入活动i的可选活动地点集合,并继续选择下一个活动地点,即j=j+1,当活动地点数目达到了n时,活动i的活动地点提取完成,令i=i+1,转入步骤A4);步骤A4)当活动i的序号值达到了出行者活动安排的活动数目m时,循环结束,表示整个可供选择的活动地点集合提取完毕;否则,返回步骤A2);确定最优活动地点和出行路径采用如下方法:将出行者活动安排的活动数目m作为循环总次数,对出行者当天安排的活动做时间排序并标号,用i表示活动的序号,其中1≤i≤m,假定出行起点和终点均为定点,将相邻两个活动组成活动对,并将出行起点和第一个活动作为活动对处理,将相邻两个定点活动组成至少包括一个活动对的定点活动对,用f(k)表示定点活动对的最小出行时间,其中k为定点活动对中的后一个活动的标号,用F表示定点活动对中后一个活动k之前的所有定点活动对的最小出行时间的总和,具体措施如下:步骤B1)令F初始值为0,选择出行起点,将出行起点作为第一个定点,判断第一个活动是否为定点活动,即i=1。如果是定点活动,则转入步骤B3);如果是非定点活动,将该非定点活动与第一个定点当作活动对,确定该非定点活动的可选活动地点集合中的地点与出行起点间的出行时间,转入步骤B5),步骤B2)如果当前活动对中的后一个活动是定点活动,则转入步骤B3);如果当前活动对中的后一个活动是非定点活动,确定该非定点活动与前一个活动组成的活动对中各活动地点间的出行时间,转入步骤B5),步骤B3)结合活动的时间约束条件,利用启发式搜索算法得到这个定点活动与前面最近的一个定点间的最优出行路径,此时f(k)为最小值,在F值中加入f(k)的值,转入步骤B4),步骤B4)如果当前活动i是出行终点,则循环结束,得到当前出行路径最优的一组活动地点,此时的F值为最优出行路径对应的出行时间;如果当前活动i不是出行终点,转入步骤B5),步骤B5)将当前活动作为下一个活动对的前一个活动,令i=i+1,转入步骤B2)。
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