[发明专利]概率图中选取关键边和优化关键边的方法及存储介质

权利要求书

1.一种在概率图中选取关键边的方法，其特征在于，包括如下步骤：

输入概率图，所述概率图包括多个点、连接点的边及每条边存在的概率值；

输入可达性查询，以查询所述多个点中两个点之间的可达性；

查找所查询的两个点之间的所有路径；

计算所述概率图的初始图质量；

筛选所述所有路径中的边，若所计算的初始图质量小于N，则在所述所有路径中筛选出概率值小于N大于0的边，若所计算的初始图质量大于等于N，则在所述所有路径中筛选出概率值小于1大于等于N的边，其中，N大于0小于1；以及

计算并比较所筛选的每条边的边相关因子，并将边相关因子最大的边作为关键边。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算并比较所筛选出的每条边的边相关因子，并将边相关因子最大的边作为关键边包括：

将所筛选的每条边按概率值自上而下升序排列，形成第一列表L1；

计算所筛选的每条边的边相关因子，将所筛选的每条边按边相关因子自上而下降序排列，形成第二列表L2；

确定所述关键边，其中，自上而下依次选取第一列表L1的一条边和第二列表的L2的一条边，对于每次自所述第一列表L1和所述第二列表的L2选取的两条边，依据该两条边的边相关因子判断继续自所述第一列表L1和所述第二列表的L2选取下两条边或者确定所述关键边。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述关键边包括：

对于每次自所述第一列表L1和所述第二列表的L2选取的两条边，将所选的第二列表L2的一条边的边相关因子与所选的第一列表L1的一条边的概率值相除得到值P1，

当max(P2，P3)≤P1时，继续自所述第一列表L1和所述第二列表的L2选取下两条边，其中，P2和P3分别为计算P1时自所述第一列表L1和所述第二列表的L2选取的两条边的边相关因子；

当max(P2，P3)＞P1时，将计算P1时自所述第一列表L1和所述第二列表的L2选取的两条边的边相关因子较大的边作为所述关键边。

4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述边相关因子依据如下公式计算：

其中，q表示可达性查询，e表示边，P_e表示边的概率值，G表示概率图子图，ε_e表示包含边e的路径集合，ε_e表示不包含边e的路径集合，Pr(G)表示图G的形成概率。

5.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述查找所查询的两个点之间的所有路径包括：

采用深度优先搜索算法查找所查询的两个点之间的所有路径。

6.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述计算初始图质量包括：

采用香农信息熵计算初始图质量。

7.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述查找所查询的两个点之间的所有路径之后且在所述计算初始图质量之前包括：

采用蒙特卡洛算法近似计算所述可达性查询的可达性。

8.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，N为0.5。

9.一种优化概率图中关键边的方法，其特征在于，包括：

如权利要求1至8任一项所述的方法在概率图中选取关键边；

利用众包平台将所述关键边发送至用户以供用户优化所述关键边。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至8任一项所述的方法。