[发明专利]一种面向并行POI简化的任务拆分与分发方法

摘要

本发明公开了一种面向并行POI简化的任务拆分与分发方法。具体步骤如下：(1)读取POI数据；(2)计算目标数据POI数量Nf；(3)设置并行计算的计算节点数N；(4)建立面向并行POI简化的数据粒度模型；(5)并行计算每个POI点的Hi集合(表示以点i为圆心C为半径的圆内切于以点j为圆心C为半径的圆的C的集合)；(6)判断剩余的点数Nr和目标数据POI数量Nf的关系：如果Nr大于Nf，转入第(7)步；如果Nr小于Nf，结束；(7)对每个计算节点中POI点的Hi进行并行排序；(8)并行求出全局Hi最小值Gc；(9)选取最小值Gc对应的POI点，转入第(6)步；重复步骤(6)-(9)直至结束。本发明具有简单化、自动化、智能化的特点，不仅能提高并行POI化简的效率，还能保证并行POI化简的准确性。

主权项

1.一种面向并行POI简化的任务拆分与分发方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)读取POI数据，定性定量地了解被综合POI数据的情况，包括：源数据POI点数N_s和源数据比例尺M_s；(2)计算目标数据POI数量N_f：目标数据的POI数量决定了综合过程中要删除的点的数量，其计算公式为：Nf=NsMsMf]]>其中M_f代表目标数据比例尺分母；(3)设置并行计算的计算节点数N；(4)建立面向并行POI简化的数据粒度模型：数据粒度模型是对并行POI简化过程中数据的抽象，具体的数学表示为：G＝(ID，C，A)其中，G代表数据粒度，由三元组ID、C、N组成，ID表示数据集合的ID号，ID号和计算节点对应，拥有不同的ID号的数据被分配到不同的计算节点进行计算；C表示POI集合；A代表集合中的POI点数量；(5)并行计算每个POI点的Hi集合，Hi集合表示以点i为圆心C<i，j>为半径的圆内切于以点j为圆心C<i，j>为半径的圆的C<i，j>的集合：设POI点的权值为I，第i个POI点的权值I_i为：Ii=Σj=1nkjWj]]>k_j为权系数，且满足，j＝1，2，…n，n代表POI点的属性个数，W_j为第i个POI点的第j个属性值；每个计算节点计算分配到该节点上的POI点的权值，然后计算每个计算节点中所有POI点为圆心形成的圆内切与其余所有点时的C值，计算过程为：a)首先计算第i个POI点和第j个POI点的距离：Dis<i,j>=(Pi.x-Pj.x)2+(Pi.y-Pj.y)2]]>Pi.x代表第i个POI点的X坐标，Pi.y代表第i个POI点的Y坐标，Pj.x代表第j个POI点的X坐标，Pj.y代表第j个POI点的Y坐标；b)计算以第i个POI点为圆心形成的圆内切于以第j个POI点为圆心形成的圆时的C<i，j>值：C<i，j>＝Dis<i，j>/(Ij-Ii)；c)利用上一步的方法计算第i个POI点与所有POI点的C<i，j>值，得到Hi集合；d)计算该计算节点上的每个点到所有POI点的Hi集合；(6)判断剩余的点数N_r和目标数据POI数量N_f的关系：如果N_r大于N_f，转入第(7)步；如果N_r小于N_f，结束；(7)对每个计算节点中POI点的Hi集合进行并行排序；利用快速排序算法对每个POI点的Hi集合进行按升序排列，得到排列好的Hi集；(8)并行求出全局Hi集最小值G_c：首先求出每个POI点的最小的C值，然后求出每个计算节点上的最小C值，最后每个计算节点上的最小的C值，得到最小值G_c；(9)选取最小值G_c对应的POI点，转入第(6)步；重复步骤(6)-(9)直至结束。