[发明专利]随机GIS网络驱动的交通最短可靠路径方法

说明书

针对现有技术的最短路径问题和交通N最短路径问题是考虑行程时间确定的场景，但拥堵的城市交通网络中，行程时间具有高度的不确定性，出行者在行程时间不确定的情况下更倾向于选择可靠度高的路径，本申请提出随机交通网络中的最短可靠路径问题和最短可靠路径扩展问题的解决方法，通过减小最短可靠路径计算的规模，高效查找大型GIS交通网络中的最短可靠路径；并针对一般有环网络，求解前N条最短可靠路径，改进优势明显，一是行程时间确定性限制少，机动性大，灵活方便；二是高效求解前N条最短可靠路径，强化最短可靠路径的可靠性和可用性；三是GIS网型交互性强，精度高，算法复杂度相对小，有力的促进ITS和ATIS的发展和推广运用。

技术领域

本申请涉及一种GIS交通最短可靠路径方法，特别涉及一种随机GIS网络驱动的交通最短可靠路径方法，属于交通最短可靠路径技术领域。

背景技术

智能交通系统ITS是治理交通拥堵的有效方法，ITS通过关键基础理论模型从而将信息技术、通信技术、电子控制技术和系统集成技术等有效的应用于交通运输系统，建立起大范围内发挥作用的实时准确高效的交通运输管理系统。随着ITS应用的深入，许多城市都进行了相应的ITS系统建设，建立了以出租车公交车为载体的浮动车信息采集系统和感应线圈、视频监控为代表的固定传感器数据采集系统。

ITS促进了先进的出行者信息系统ATIS的发展，缓解交通拥堵，特别是在拥挤的城市道路网络中，ATIS收集实时交通数据传输到中央交通管理中心，产生最新的交通信息。这些生成的交通信息随后被传输给交通信息系统的使用者，帮助他们做出更好的路线选择决策。在拥挤的道路网络中，基于系统的路由应用程序是一种有效的需求管理工具，有助于减少道路的拥挤，帮助减少出行者的行程时间，节约能耗，保障交通安全。

ATIS应用系统中的核心算法是实时计算起点和终点间的最短路径，计算城市道路网络两点间的最短路径是图论算法的实际应用之一，而N最短路径问题则是最短路径问题的延伸，目标是搜寻网络两点之间的第一条最短路径，第二条最短路径…直到第N条最短路径。早在上世纪50年代现有技术就出现用来解决有向图中从一个顶点到其余各个顶点之间的最短路径问题的方法。然而，这些方法在实际网络图的应用中不仅效率低下，而且存在严重的计算冗余,特别是计算大规模网络图。

在现实城市交通网中，人们可能不仅仅要知道两点之间的最短路径，还需要得知起点和终点之间的第二条最短路径，第三条最短路径等等，例如交通物流选择不同的道路，这就是N最短路径问题，N最短路径问题也是图论算法的众多实际应用之一，现有技术已经出现一些算法来求解此问题，N最短路径问题主要分为两种：限定无环KSP问题和一般KSP问题，前者要求在网络图中和所求解的路径是不能含有环的，后者则没有限制,允许环的存在，面对两种不同的N最短路径问题，其求解算法也是不一样的。目前解决限定无环问题主要是运用偏离路径算法,在大规模网络中，N最短路径问题解法相比于最短路径问题要复杂的多，其算法的时间复杂度和空间复杂度也会比最短路径算法高。

大多数现有技术的预先出行计划系统和导航系统中的高效最短路径算法假设路段行程时间确定的场景下，寻找路网中起始点和目标点之间的最短路径，给予最短路径查询。然而在现实的复杂城市路网中，由于交通事故、路灯控制、天气变化，交通拥堵等诸多因素的影响，行程时间具有明显的不确定性。许多实证揭示了行程时间不确定性对于出行者的出行路线选择行为的重要影响，行程时间不确定性是通勤路径选择行为中最重要考虑因素，居民会将行程时间的不确定性考虑成一种迟到的风险，往往会预留一段时间来规避迟到风险，保证准时到达目标地的概率(即行程时间可靠度)。出行者在旅行时间的不确定的情况下，倾向于选择可靠度高的最短路径，即最短可靠路径。这不仅依赖于节约行程时间，而且依赖于减少的行程时间可变性，这种风险承担行为在需求和出行时间的不确定性下，在交通网络可靠性分析中得到了相当大的关注。同样，涉及实际应用如物流交通、电子导航、城市规划等问题时，经常需要寻找图中起点和终点间的最短可靠路径、次最短可靠路径、…、N最短可靠路径，形成最短可靠路径组，这就是N最短可靠路径。