[发明专利]一种多目标点路径规划方法和装置

权利要求书

1.一种多目标点路径规划方法，包括：

(1)从地理信息数据中读取地理数据中网络层的属性数据集信息，其中该属性数据集信息包括各个路径上的信息素浓度；

(2)按定义的数据结构存储数据，同时初始化各个路径上的信息素浓度；

(3)接收用户路径规划的请求；

(4)获取输入的路径规划的起始点和所有的终止点的信息并存储；

(5)通过蚁群算法搜索从起点到终点的路径，其中该起点的初始值是步骤(4)中输入的该路径规划的起始点，该终点的初始值是步骤(4)输入的该些终止点中的第一个；

(6)判断是否搜索到路径，如果搜索到则进入步骤(7)，否则转入步骤(10)；

(7)记录最优路径信息，并更新起点信息为当前终点的信息；

(8)判断是否存在下一个终止点，如果存在则进入步骤(9)，否则转入步骤(11)；

(9)更新终点信息为下一个终止点，返回步骤(5)；

(10)搜索失败，反馈失败的信息，流程结束；

(11)搜索结束，反馈路径搜索的结果。

2.根据权利要求1所述的多目标点路径规划方法，其特征在于，步骤(5)进一步包括：

(a)初始化迭代次数NC；

(b)判断迭代次数NC是否到达最大循环迭代次数，如果未到最大循环迭代次数则进入步骤(c)，否则结束对当前终点的路径搜索；

(c)设置蚁群算法中的参数值，初始化所有的蚂蚁状态为运行状态，蚂蚁已经访问的结点数置为1；

(d)判断是否有运行状态的蚂蚁，如果有则进入步骤(e)，否则更新信息素浓度和最优路径信息，迭代次数NC加1，然后返回步骤(b)；

(e)选择一只运行状态的蚂蚁将其编号为k，得到与蚂蚁k当前位置相邻的、未到达过的结点集合；

(f)获得蚂蚁k到每一个相邻点的距离以及对应路径上的信息素浓度，计算出蚂蚁到每一个相邻点的概率；

(g)判断是否有可移动的结点，如果有则进入步骤(h)，否则蚂蚁k的状态置为死亡然后转入步骤(d)；

(h)选择一个概率值最大的相邻点作为蚂蚁k要移动到的下一个结点；

(i)判断是否存在两个或者两个以上的概率最大的相邻点，如果存在则进入步骤(j)，否则进入步骤(k)；

(j)用随机数确定蚂蚁移动到的结点；

(k)蚂蚁k移动到选定的概率最大的结点；

(l)判断蚂蚁k所在的结点是否为终点，如果不是终点则进入步骤(m)，否则将蚂蚁k的状态设为到达并转入步骤(d)；

(m)判断蚂蚁经过的路径长度是否小于最大搜索范围，如果小于最大搜索范围则返回步骤(f)，否则蚂蚁k的路径搜索过程结束并返回步骤(d)。

3.根据权利要求2所述的多目标点路径规划方法，其特征在于，步骤(d)中更新信息素浓度和最优路径信息并对迭代次数NC加1的过程进一步包括：

(d.1)判断是否有运行状态的蚂蚁，如果有则进入步骤(d.2)，否则进入步骤(d.3)；

(d.2)选择一只运行状态的蚂蚁将其编号为k，得到与蚂蚁k当前位置相邻的、未到达过的结点集合，该过程结束；

(d.3)判断是否有没有访问过的到达状态的蚂蚁，如果没有则进入步骤(d.4)，否则进入步骤(d.5)；

(d.4)将迭代次数NC的值加1，继续下一次的迭代，该过程结束；

(d.5)计算蚂蚁经过的路径长度；

(d.6)判断该路径长度是否小于已有的最优长度，如果小于则进入步骤(d.7)，否则进入步骤(d.8)；

(d.7)更新最优路径的信息；

(d.8)更新蚂蚁所经过的路径上的信息素浓度。

4.根据权利要求1所述的多目标点路径规划方法，其特征在于，该属性数据集信息还包括网络层中的道路对象标识、路径起始点和终止点的标识。