[发明专利]在公共运输网络中的旅行规划

说明书

技术领域

本申请涉及旅行规划，特别是在公共运输网络中的旅行规划。

背景技术

通过地图服务的推动，存在丰富的关于确定在运输网络中旅行的研究。许多研究着眼于计算在公路网络上的驾驶方向。被称为公路地图程序的现有的计算机程序提供了数字地图，通常拥有直到城市-街道级别的详尽公路网络。典型地，用户可以输入一个位置，并且公路地图程序将显示所选位置的屏上地图。几个现有的公路地图产品通常包括计算两个位置之间最佳路线的能力。换句话说，用户可以输入两个位置，并且公路地图程序将计算从源位置到目的地位置的行进方向。所述方向通常基于距离、旅行时间等。计算位置之间的最佳路线可能要求大量的计算时间和资源。

一些公路地图程序使用归因于Dijkstra的公知的方法的变体来计算最短路线。注意，在这种情况下，“最短”意味着“最低成本”，因为每个公路分段都被分配了一个成本或权重，它们无需与公路分段的长度直接相关。通过改变计算每个公路的成本的方式，可以为最快、最短或偏好路线生成最短路径。然而，由于扫描大量位置和可能的路径，Dijkstra的原始方法在实际应用中也不总是有效。相反，许多公知的公路地图程序使用Dijkstra’s方法的试探变体。

公路地图算法的最近发展使用了包括预处理阶段和查询阶段的两阶段过程。在预处理阶段期间，图形或地图经历线下处理，以便更高效地完成在图形上的任意两个目的地之间的随后实时查询。预处理阶段可以花费几分钟（或甚至几小时），并计算一些辅助数据，这些数据随后被用于加速查询。已知的预处理算法的示例使用地理信息、分层分解以及结合有地标距离的A*搜索。

公共运输网络中的制定路线（例如规划在给定时间开始的在公共运输系统中的两点之间的旅行）可能表面上看上去是大同小异的，但这个问题在做起来时变得明显更加困难。为公路网络开发的技术对于公共运输来说帮助微乎其微。对于此有两个原因。第一，公共运输网络不具有公路网络的强的分层属性，在公路网络中，几乎所有的长距离旅行都集中于主要的高速公路。第二，公共运输网络在本质上是依赖时间的（例如公交车和火车具有时刻表，在确定最短或最低成本的旅行时要考虑这些时刻表）。第三，除了旅行时间之外，还需要考虑换乘的次数。这通常通过报告超出一次旅行来完成。另外，公共运输系统是动态的，具有频繁的误点和取消。不像公路网络，小的误点可能对所得到的路线具有巨大的影响，因为错过的连接可能导致在中转站或站点（例如，火车站或公交车站点）等待数小时。还不存在已知的传统技术能够高效地处理大城市区域的运输网络中的上述特征。

发明内容

提供了用于确定公共运输网络中最佳旅行的技术。从公共运输网络中的一个站点到另一个站点的Pareto最佳旅行的确定使用了诸如旅行时间和最小换乘之类的条件。

在一个实现中，一种用于在公共运输网络中的双重条件的旅行规划的技术以循环（最多K次循环）方式操作，在循环k（k≤K）之后，计算直到k次旅程就可以到达的站点的到达时间。

在一个实现中，可以使用优化技术。这样的技术包括在路线上进行迭代，标记、收紧停止条件、修剪、平行和后处理以最小化运输的总时间。

提供本概述以便以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限定所要求保护的主题的范围。

附图说明

当结合附图进行阅读时，可以更好地理解以上概述以及以下对说明性实施例的详细说明。出于说明各实施例的目的，在附图中示出各实施例的示例性构造；然而，各实施例不局限于所公开的具体方法和手段。在附图中：

图1示出了其中各方面和各实施例可能被利用的计算环境的示例；

图2是一种确定在公共运输网络中的旅行的方法的实现的操作流程；

图3是一种确定在公共运输网络中的旅行的方法的另一实现的操作流程；

图4是例如如图3中的一种确定在公共运输网络中的旅行的方法的实现中可使用的优化的操作流程；

图5是说明在查询期间可扫描的各种路线的图例；

图6是一种确定在公共运输网络中的旅行的方法的实现中可使用的另一优化的操作流程；

图7是在确定在公共运输网络中的旅行时可使用的示例数据结构的说明；

图8是在确定在公共运输网络中的旅行时可使用的另一示例数据结构的说明；以及

图9示出了一示例性计算环境。

具体实施方式