一種多途經(jīng)點(diǎn)導(dǎo)航路線規(guī)劃方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】 本發(fā)明涉及道路導(dǎo)航規(guī)劃，優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域，具體來說，涉及針對(duì)多途經(jīng)點(diǎn)（多目的地）、 多影響因子情境下的路線規(guī)劃及影響因子權(quán)重確定的方法和系統(tǒng)。
[0002]
【背景技術(shù)】 近年來，隨著交通工具的普及以及人們出行尤其是遠(yuǎn)距離出行的增多，運(yùn)行在各類導(dǎo) 航儀、移動(dòng)終端上的路線導(dǎo)航系統(tǒng)(包含汽車、自行車、步行導(dǎo)航)得到快速發(fā)展。尤其是安 裝在移動(dòng)終端的利用GPS的電子地圖程序，憑借其低廉的價(jià)格、實(shí)時(shí)更新的地圖數(shù)據(jù)以及與 其他應(yīng)用軟件方便結(jié)合的能力，給人們出行的方案帶來了一場(chǎng)革命。用戶只需要在電子地 圖上標(biāo)出起點(diǎn)和終點(diǎn)，就可以方便的找到出行的路線。
[0003]在當(dāng)前背景下，導(dǎo)航路線的自動(dòng)、優(yōu)化規(guī)劃算法成為熱門研究領(lǐng)域。國內(nèi)外地圖、 位置、導(dǎo)航等領(lǐng)域的服務(wù)廠商均投入大量精力進(jìn)行導(dǎo)航算法的優(yōu)化改進(jìn)。國外較著名的包 括谷歌地圖和蘋果地圖等，國內(nèi)較著名的有百度地圖、高德地圖等，以及各類導(dǎo)航儀生產(chǎn)商 家自己生產(chǎn)制作的地圖服務(wù)系統(tǒng)。從用戶體驗(yàn)度來說，在最短的時(shí)間內(nèi)提供出使用者所認(rèn) 為的最優(yōu)化的道路行駛方案是該領(lǐng)域的終極目標(biāo)。
[0004]對(duì)于這個(gè)目標(biāo)可從兩個(gè)方面來看，首先是"最短時(shí)間"，這是指從用戶輸入起點(diǎn)和 目的地到生成一條規(guī)劃路線的時(shí)間。這主要取決于軟件的操作界面人性化程度以及后臺(tái)優(yōu) 化算法的效率。目前而言，各廠商的操作界面大同小異，均提供手動(dòng)輸入、地圖點(diǎn)取、常用地 址等多種方法便于確定起點(diǎn)目的地。各廠商的差異主要集中在作為商業(yè)秘密的優(yōu)化算法。 對(duì)此各廠商存在較大差異。比如同時(shí)運(yùn)行在相同硬件上的谷歌地圖路線規(guī)劃速度較大多廠 商有明顯優(yōu)勢(shì)。且在行駛過程中不間斷計(jì)算新的最優(yōu)路線，供用戶選擇。當(dāng)用戶出現(xiàn)路線偏 移時(shí)，能迅速給出新的路線。如何優(yōu)化算法，在"最短計(jì)算時(shí)間"內(nèi)提供路線是當(dāng)前各廠商研 究的主要內(nèi)容。
[0005]上述目標(biāo)的第二個(gè)方面是"使用者所認(rèn)為的最優(yōu)化道路"。通常而言用戶出行的目 的是快速到達(dá)目的地，因此這個(gè)最優(yōu)化道路一般是指最短路徑或者最短行駛時(shí)間的路線。 對(duì)此各廠商也提出了多種解決方案。比如谷歌地圖會(huì)憑借其巨大用戶數(shù)通過大數(shù)據(jù)分析， 在決定路線的時(shí)考慮一系列因素，并依賴于某一特定地區(qū)的可用數(shù)據(jù)流。這些因素包括道 路的官方最高限速、建議駕駛速度、某一道路類型的實(shí)際行駛速度、某段時(shí)間內(nèi)的歷史平均 速度(谷歌地圖有時(shí)會(huì)調(diào)取這一路段的行駛速度平均值，有時(shí)則會(huì)調(diào)取某一天內(nèi)特定時(shí)間 的行駛速度）、此前用戶的實(shí)際行駛時(shí)間以及實(shí)時(shí)路況等信息。在獲得這些信息后，谷歌地 圖會(huì)將這些不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并給出自己最好的判斷。事實(shí)上，大部分提供路線導(dǎo) 航服務(wù)的廠家都會(huì)將預(yù)測(cè)駕駛時(shí)間與實(shí)際結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，從而幫助自己不斷改進(jìn)算法和數(shù) 據(jù)源。而在這一方面做得較好的公司則往往是那些擁有巨大用戶使用量的企業(yè)，他們往往 可以在長(zhǎng)期內(nèi)提供最好的路線推薦。除此之外，考慮到有時(shí)用戶的需求并不是最快的到達(dá) 目的地，因此"最優(yōu)路線"并不單指最快的路線。對(duì)此，部分廠家也進(jìn)行了研究。比如雅虎實(shí) 驗(yàn)室的員工日前開發(fā)出了一套導(dǎo)航算法。在新算法下，地圖導(dǎo)航的依據(jù)不再是兩點(diǎn)間最短 的距離，而是哪條路線沿途的風(fēng)景更"亮麗"。在用戶輸入起點(diǎn)和終點(diǎn)信息后，算法會(huì)搜索所 有可能的路線，把各路線沿途地點(diǎn)的景致得分相加，通過比較找到一條最美麗的行程。雅虎 員工表示，"美麗"的路線平均下來會(huì)比那些最短的路線長(zhǎng)12%。但該規(guī)劃策略一般適用于步 行導(dǎo)航而非汽車導(dǎo)航。
[0006] 其實(shí)在某些情境下"用戶所認(rèn)為的最優(yōu)路線"并非最短、最快路線的情況比比皆 是。而對(duì)此當(dāng)前廠商所提供的服務(wù)幾乎空白。絕大多數(shù)導(dǎo)航軟件只提供最短時(shí)間、最短路 程、避開高速三種規(guī)劃策略。因此不能滿足用戶的個(gè)性化路線需求。比較突出的一種情景是 用戶對(duì)于途經(jīng)點(diǎn)的需求。這一需求在快遞服務(wù)、送餐服務(wù)、接送服務(wù)等涉及到多個(gè)目的地的 領(lǐng)域顯得特別突出。雖然當(dāng)前部分廠家提供在道路規(guī)劃開始前添加途經(jīng)點(diǎn)(waypoint)，以 強(qiáng)制要求路線必須經(jīng)過這些點(diǎn)，但是并不能考慮到這些途經(jīng)點(diǎn)之間的優(yōu)先級(jí)差異性。這個(gè) 優(yōu)先級(jí)一般又是由多種因素隱式?jīng)Q定的，因情況改變的，因此也并不能強(qiáng)制規(guī)定路線途經(jīng) 順序。對(duì)于這一需求，當(dāng)前使用者采取的方法是先在電腦端利用一些多目的地路線規(guī)劃輔 助軟件進(jìn)行人工的路線規(guī)劃，然后按順序輸入移動(dòng)端導(dǎo)航軟件，從而得到用戶所需求的路 線。但是這不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，在某些情況下更是不可實(shí)現(xiàn)的。比如送餐司機(jī)在執(zhí)行多個(gè)目的地 送達(dá)時(shí)，不可能預(yù)先規(guī)劃好每個(gè)客戶的送餐順序并手動(dòng)輸入導(dǎo)航儀。
[0007] 綜上，從"在最短的時(shí)間內(nèi)提供出使用者所認(rèn)為的最優(yōu)化的道路行駛方案是該領(lǐng) 域的終極目標(biāo)"這句話來看，找到使用者所認(rèn)為的最優(yōu)路線這一點(diǎn)并未得到很好實(shí)現(xiàn)。尤其 是在多目的地路線規(guī)劃時(shí)，導(dǎo)航算法并不能綜合考慮用戶需求。因此，本發(fā)明旨在提出一種 面向非同等優(yōu)先級(jí)的多途經(jīng)點(diǎn)道路導(dǎo)航規(guī)劃算法(似￥丨881:;[0114]^〇1'；[1:11111€(^11111:;[-wayPoints with Different Priority (NAMPDIP))。該發(fā)明在考慮兩點(diǎn)之間的屬性(時(shí)間 和距離)之外，考慮點(diǎn)上的屬性(該點(diǎn)重要程度）?？蓱?yīng)用于但不限于應(yīng)用于多任務(wù)多目的地 送餐服務(wù)、多人拼車的接送服務(wù)、多目的地自駕游導(dǎo)航服務(wù)、多目的地的上門維修服務(wù)等。 以多任務(wù)送餐服務(wù)舉例，各途經(jīng)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)的影響因素可能包括:該點(diǎn)客戶所加小費(fèi)數(shù)量、 該點(diǎn)客戶的會(huì)員身份級(jí)別、該點(diǎn)客戶所點(diǎn)菜品的最佳使用時(shí)間等。同時(shí)針對(duì)算法中多重影 響因子的權(quán)重設(shè)定問題，本發(fā)明提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的最優(yōu)權(quán)重確定方案。此外，本發(fā) 明還提出了一種多途經(jīng)點(diǎn)導(dǎo)航路線規(guī)劃系統(tǒng)。
[0008]
【發(fā)明內(nèi)容】
本發(fā)明提供一種面向非同等優(yōu)先級(jí)的多途經(jīng)點(diǎn)導(dǎo)航路線規(guī)劃方法，包含以下步驟： 步驟1、任務(wù)初始化:任務(wù)調(diào)度中心向?qū)Ш接脩艚K端發(fā)送模型系數(shù)設(shè)定方案，并分配非 同等優(yōu)先級(jí)的多途經(jīng)點(diǎn)的多重導(dǎo)航任務(wù)，其中所述多途經(jīng)點(diǎn)個(gè)數(shù)為n，當(dāng)導(dǎo)航用戶終端選擇 接受該任務(wù)時(shí)，將該任務(wù)中的途經(jīng)點(diǎn)與用戶終端已有任務(wù)中的途經(jīng)點(diǎn)共同組成新的當(dāng)前任 務(wù)，則該當(dāng)前任務(wù)下共有η!條備選路線;其中η!表示η的全排列； 步驟2、計(jì)算導(dǎo)航模型權(quán)重:所述導(dǎo)航模型為面向非同等優(yōu)先級(jí)的多途經(jīng)點(diǎn)的多點(diǎn)模 型，模型公式為：
其中，I為多條可供選擇的路線，畫為第I條路線的權(quán)重，_為判定函數(shù)，I為路線總耗時(shí) 的權(quán)重J為路線總長(zhǎng)度的權(quán)重，|為總途經(jīng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，為從第個(gè)途經(jīng)點(diǎn)到達(dá)第匿 個(gè)途經(jīng)點(diǎn)的分路段耗時(shí)肩_|4為從第III個(gè)途經(jīng)點(diǎn)到達(dá)第|個(gè)途經(jīng)點(diǎn)的分路段距離，|為 途經(jīng)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)影響因素的個(gè)數(shù)，HI表示車輛出發(fā)時(shí)刻距抵達(dá)第k個(gè)途經(jīng)點(diǎn)的時(shí)間，u表示 第k個(gè)途經(jīng)點(diǎn)的第j個(gè)影響因素的值，I表示第j個(gè)影響因素的權(quán)重，關(guān)系運(yùn)算符I可以是乘 法、加法或是其他關(guān)系表達(dá)方式； 步驟3、路線規(guī)劃:用戶終端的地圖導(dǎo)航系統(tǒng)提供任意兩個(gè)途經(jīng)點(diǎn)間的分路段距離和分 路段耗時(shí)，自動(dòng)根據(jù)上述模型及設(shè)置的權(quán)重計(jì)算全部備選路線的權(quán)重值，并按權(quán)重值由大 到小進(jìn)行排序，將權(quán)重值最大的規(guī)劃路線設(shè)為第一優(yōu)選路線； 步驟4、輸出規(guī)劃結(jié)果并導(dǎo)航:將全部備選路線的權(quán)重值輸出給UI交互模塊，用戶可選 擇默認(rèn)接受第一優(yōu)選路線或自主選擇其他優(yōu)選路線，并根據(jù)選擇結(jié)果開始導(dǎo)航。
[0009]優(yōu)選地，其中步驟1中所述的模型系數(shù)設(shè)定方案可通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法獲得，該方 法流程包括： 步驟1.1、影響因子定量化:對(duì)優(yōu)先級(jí)有影響的全部因子用數(shù)字進(jìn)行定量化； 步驟1.2、訓(xùn)練樣本的采集:隨機(jī)生成多組非同等優(yōu)先級(jí)的多途經(jīng)點(diǎn)的路線規(guī)劃問題， 每個(gè)問題中均提供全部參考信息，包括各點(diǎn)之間的距離和時(shí)間，各點(diǎn)的各權(quán)重因子的級(jí)別， 供訓(xùn)練者按照自己的需求人工選擇出每個(gè)問題中的最優(yōu)路線； 步驟1.3、構(gòu)建代價(jià)函數(shù):構(gòu)建代價(jià)函數(shù)如下：
計(jì)算機(jī)會(huì)不斷調(diào)整模型系數(shù)a，b，Cj，當(dāng)cost最小時(shí)或者達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，迭代停 止，此時(shí)的系數(shù)即為最優(yōu)系數(shù)組合； 步驟1.4:初值設(shè)定及迭代停止判斷:將初值設(shè)定為:a=l，b=l，Cj=0.2,設(shè)定迭代停止條 件為:cost〈5%或總迭代次數(shù)大于10000; 步驟1.5 :訓(xùn)練結(jié)果評(píng)價(jià)與使用:完成上述訓(xùn)練后，最終的模型預(yù)測(cè)不一致性將作為模 型訓(xùn)練的評(píng)價(jià)指標(biāo)，該指標(biāo)告知用戶采用該組系數(shù)會(huì)有多大的可能性仍得不到用戶認(rèn)為的 最優(yōu)路線，將訓(xùn)練完畢的系數(shù)帶入模型，即可用于用戶針對(duì)于此類路線規(guī)劃