买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：贵州民族大学

摘要：本发明公开了一种数据驱动的出租车路线推荐方法，首先，通过起点和终点位置，提取最有可能出现最优路径的区域，然后，使用人工势场法去除极大可能无法形成最优路径的网络节点，最后，使用Dijksta方法完成最优路径推荐。通过仿真实验表明，本方法与蚁群算法、贪心算法、人工势场法、快速探索随机树和迪杰斯特拉算法相比具有更高的收敛效率和更快的计算速度。

主权项：1.一种数据驱动的出租车路线推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立出租车路线推荐模型S101：定义路网中交叉路口为路网节点，交叉路口之间的道路为道路边长，道路边长的实际长度为权重值，以出租车从任意点出发，通过最短路径到达乘客所在的任意位置为目标；S102：基于假设条件，建立实现S101所描述目标的数学模型，如下所示： 且 其中，S＝{S0,S1,S2,...,Sk-1，Sk}为出租车所经过的网络节点的集合，fS为出租车从S0出发，经过S中所有网络节点总距离的目标函数，S0为起始点网络节点，Sk为终点网络节点；LSi，Si+1为相邻两网络节点之间的距离；S2：基于人工势场法和Dijkstra方法的快速最优路径推荐算法APFDAS21：通过起点和终点位置，提取最有可能出现最优路径的区域；S22：利用人工势场法去除冗余点；S23：通过Dijksta算法计算最优路径；其中，S21的步骤包括：S211：对路网中的所有路网节点进行坐标化，设起点S坐标为xs,ys,终点D坐标为xd，yd，以S，D点为对角线的矩阵区域坐标集为Ω；S212：根据S和D点坐标得到Ω区域中最大x坐标值、最大y坐标值和最小x坐标和最小y坐标为： 根据式3-4可计算出Ω区域的四个顶点坐标为： S213：根据式5提取Ω区域的所有坐标点；S22所述的去除冗余点的步骤包括：S221：根据Ω区域坐标点矩阵建立同等大小的标记矩阵、距离矩阵和已访问距离矩阵；S222：根据约束条件11、12和13初始化标记矩阵、距离矩阵和已访问距离矩阵；av＝0，v∈V111 其中，s为起始点，v∈V1，Φ为空，V1为Ω中的所有节点集；S223：遍历距离矩阵，查找距离值最小的坐标点，在标记矩阵中，检查该点是否已被标记，如已被标记，则重新查找，直至查找到距离值最小点，此时将该点定义为当前点PS；S224：提取与当前点PS相连接的坐标点集PF＝p1,p2,...,pf，根据式6计算PS点和PF集中所有点到D点的势能将与EPS比较，势能大于EPS的坐标点记为冗余点，在所述标记矩阵的相应坐标位置标记为1；保留势能小于EPS的坐标点集合PM＝p1,p2,...,pm，其中，m≤f，且： 其中,i∈PS,p1,p2,...,pf点坐标，ρpi,pD表示i点至D点的距离值，EiD为i点与D点之间的势能，ξ为势场中正比例增益系数；S225：计算PM集合中所有节点与PS点的距离值，记为L1＝l11,l12,...,l1m，在所述距离矩阵中，将PS点处的距离值L分别与L1中的所有距离值相加，得到PM中各点到起始点的距离值，记为L2＝l21,l22,...,l2m，令PM中各点当前位置处的距离值为L3＝l31,l32,...,l3m，此时，分别将L2与L3中的每个距离值进行比较，若对应位置处的l2il3i，则在L3中将l3i替换为l2i，直至所有元素比较完成；S226：在标记矩阵中，将PS坐标位置标记为1，在已访问矩阵中，在PM中各元素坐标位置处存入PS坐标值；S227：重复步骤S223-S226，直至PM中出现终点坐标D后停止迭代更新，至此消除了所有冗余点；步骤S23所述的最短路径计算的步骤包括：S231：用反向推导的方法提取最短路径，在已访问矩阵中，从终点D坐标处提取前一个连接点Dn-1的坐标，在Dn-1的坐标处提取Dn-2处的坐标；S232：重复执行S231直至提取到起始点S处的坐标值，完成路径提取；S234：输出计算出的最短路径；S3：根据计算得到的最优路径实现路径推荐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州民族大学 一种数据驱动的出租车路线推荐方法