[发明专利]基于时间依赖模型的铁路行程路线规划方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910543806.8 申请日: 2019-06-21
公开(公告)号: CN110222912A 公开(公告)日: 2019-09-10
发明(设计)人: 孙新亚;张梦宇;马煜翔;董炜;吉吟东 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/30;G01C21/20
代理公司: 北京爱普纳杰专利代理事务所(特殊普通合伙) 11419 代理人: 王玉松;怀春颖
地址: 100084 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 时间依赖 铁路网络 最短路径搜索 行程路线 短行程 求解 铁路 基础建立 数据结构 算法思想 算法效率 算法修改 行程规划 算法 回溯 改进 规划 票价
【权利要求书】:

1.一种基于时间依赖模型的铁路行程路线规划方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

构建适用于铁路网的时间依赖模型,所述时间依赖模型包括固定换乘时间模型和变化换乘时间模型,所述固定换乘时间模型的数据图G=(V,E),V表示点集合,E表示边集合,点集合表示为V=S∪P∪Q,边集合表示为E=A∪D∪I∪O∪R;所述变化换乘时间模型的数据图G=(V,E),V表示点集合,E表示边集合,点集合表示为V=P,边集合表示为

所述铁路网的固定换乘时间模型构建方法包括如下步骤:

构建组成固定换乘时间模型数据图的点集合V,点集合表示为V=S∪P∪Q;其中,S为所有车站节点组成的集合,对于一系列节点s0,s1,s2,...,sk-1,k>0为一类车从station(s0)出发,然后依次访问station(s1),station(s2),…,station(sk-1)的节点;对于任何一个u∈S,∑u为在station(u)中停车的火车路线集合;Pu代表每一个经过station(u)的p∈∑u的车节点集合,P=∪u∈SPu;Sx代表城市x中拥有的所有可以同城换乘的车站;Q代表所有城市的集合;对于u∈S,代表第i类车在station(u)的类车节点;对于x∈Q,代表第i站在city(x)的车站节点;

构建组成固定换乘时间模型数据图的边集合E,边集合表示为E=A∪D∪I∪O∪R,包含了如下五种类型的边:

station(u)和station(v)是由同一类车访问的节点;是两个相邻的类车节点;e∈R为行车弧段,称e∈A∪D∪I∪O为换乘弧段;根据点集合和边集合构建数据图,获得适用于铁路网的固定换乘时间模型;

所述铁路网的变化换乘时间模型构建方法包括如下步骤:

构建组成变化换乘时间模型数据图的点集合V,点集合表示为V=P,对于任何一个城市x∈Q,Sx代表城市x中拥有的所有可以同城换乘的车站;对于任何一个u∈S,∑u为在station(u)中停车的火车路线集合;Pu代表每一个经过station(u)的p∈∑u的节点集合,P=∪u∈SPu;对于u∈S,代表第i类车在station(u)的类车节点;对于x∈Q,代表第i站在city(x)的车站节点;

构建组成变化换乘时间模型数据图的边集合E,边集合表示为包含了如下两种类型的边:

station(u)和station(v)是由同一类车访问的节点,是两个相邻的类车节点;

根据点集合和边集合构建数据图,获得适用于铁路网的变化换乘时间模型;

在时间扩展图上,运行改进的Dijkstra算法进行搜索,获取最优路径。

2.如权利要求1所述的基于时间依赖模型的铁路行程路线规划方法,其特征在于,所述方法还包括在获取的最优路径基础上,利用回溯算法获取K优路径。

3.如权利要求1所述的基于时间依赖模型的铁路行程路线规划方法,其特征在于,所述构建适用于铁路网的时间依赖模型还包括:按照行驶线路和车次对列车进行分类。

4.如权利要求1所述的基于时间依赖模型的铁路行程路线规划方法,其特征在于,所述方法还包括在适用于铁路网的时间依赖模型的基础上构建基于时间依赖模型的空铁联运模型和/或空铁地联运模型。

5.如权利要求1所述的基于时间依赖模型的铁路行程路线规划方法,其特征在于,运行改进的Dijkstra算法采用的数据结构包括Dial桶、N元堆、Fib堆或二元堆。

6.一种基于时间依赖模型的中国铁路行程路线规划装置,其特征在于,所述装置包括:

模型构建组件:所述模型构建组件被配置为构建适用于铁路网的时间依赖模型,所述时间依赖模型包括固定换乘时间模型和变化换乘时间模型,所述固定换乘时间模型的数据图G=(V,E),V表示点集合,E表示边集合,点集合表示为V=S∪P∪Q,边集合表示为E=A∪D∪I∪O∪R;所述变化换乘时间模型的数据图G=(V,E),V表示点集合,E表示边集合,点集合表示为V=P,边集合表示为

所述铁路网的固定换乘时间模型构建方法包括如下步骤:

构建组成固定换乘时间模型数据图的点集合V,点集合表示为V=S∪P∪Q;其中,S为所有车站节点组成的集合,对于一系列节点s0,s1,s2,...,sk-1,k>0为一类车从station(s0)出发,然后依次访问station(s1),station(s2),…,station(sk-1)的节点;对于任何一个u∈S,∑u为在station(u)中停车的火车路线集合;Pu代表每一个经过station(u)的p∈∑u的车节点集合,P=∪u∈SPu;Sx代表城市x中拥有的所有可以同城换乘的车站;Q代表所有城市的集合;对于u∈S,代表第i类车在station(u)的类车节点;对于x∈Q,代表第i站在city(x)的车站节点;

构建组成固定换乘时间模型数据图的边集合E,边集合表示为E=A∪D∪I∪O∪R,包含了如下五种类型的边:

station(u)和station(v)是由同一类车访问的节点;是两个相邻的类车节点;e∈R为行车弧段,称e∈A∪D∪I∪O为换乘弧段;根据点集合和边集合构建数据图,获得适用于铁路网的固定换乘时间模型;

所述铁路网的变化换乘时间模型构建方法包括如下步骤:

构建组成变化换乘时间模型数据图的点集合V,点集合表示为V=P,对于任何一个城市x∈Q,Sx代表城市x中拥有的所有可以同城换乘的车站;对于任何一个u∈S,∑u为在station(u)中停车的火车路线集合;Pu代表每一个经过station(u)的p∈∑u的节点集合,P=∪u∈SPu;对于u∈S,代表第i类车在station(u)的类车节点;对于x∈Q,代表第i站在city(x)的车站节点;

构建组成变化换乘时间模型数据图的边集合E,边集合表示为包含了如下两种类型的边:

station(u)和station(v)是由同一类车访问的节点,是两个相邻的类车节点;

根据点集合和边集合构建数据图,获得适用于铁路网的变化换乘时间模型;

搜索组件:所述搜索组件被配置为在时间扩展图上,运行改进的Dijkstra算法进行搜索,获取最优路径。

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