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        基于改進Dijkstra 算法的自駕游最優(yōu)路徑規(guī)劃研究

        2020-06-30 02:48:14劉洋洋
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2020年17期
        關(guān)鍵詞:窮舉鄭州景點

        劉洋洋

        (鄭州師范學(xué)院地理與旅游學(xué)院,河南 鄭州450044)

        隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展和私家車的大量普及,相比傳統(tǒng)的旅行社組織的團體旅游,如今的游客們越來越傾向于靈活隨性的自駕游。與傳統(tǒng)的集體參團旅游不同,自駕游是一種新的旅游形態(tài),在選擇景點、參與過程和個人體驗等方面,自駕游能為游客提供更加隨性自如的旅游空間,與以往的旅游方式相比,自駕游所體現(xiàn)的自由化與個性化、靈活性與舒適性、選擇性與季節(jié)性等內(nèi)在特點,具有更加獨特的魅力和吸引力。據(jù)調(diào)查顯示,游客一般喜歡在節(jié)假日外出旅游,但由于假期時間有限,再加上交通條件、天氣條件、駕駛路線等各種因素的影響和制約,因此對游客來說,旅游景點的選擇和出行路線的規(guī)劃就顯得尤為重要。自駕游時,首先需要制定一條科學(xué)合理的旅游路線,但由于目前常用的地圖導(dǎo)航軟件一般只提供從游客位置到單個旅游目的地兩點之間的最優(yōu)路徑,并不能對多個旅游景點間的最優(yōu)路徑進行規(guī)化。鑒于此點,為滿足游客自駕游時的具體需求,本文改進了用于求兩點間最短路徑的Dijkstra 算法,以幫助游客實現(xiàn)多景點間的最優(yōu)旅游路線[1-5]。

        1 Dijkstra 算法

        Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是解決最短路徑問題的經(jīng)典算法,常用于在非負權(quán)值圖中計算一個節(jié)點到其他所有節(jié)點的最短路徑[7-8]。該算法的計算流程如下所示:

        1.1 首先初始化存放已確定的最短路徑節(jié)點集合Y 和未確定的最短路徑節(jié)點集合Q,然后通過權(quán)圖的鄰接矩陣來初始化起始點到其他所有節(jié)點的最短路徑長度N。如果起始點到其他節(jié)點有連接弧,則對應(yīng)的值為連接弧的權(quán)值,如果沒有,則默認對應(yīng)的值為極大值。

        1.2 其次選擇N 中的最小值N[i],記N[i]為起始點v 到點i的最短路徑長度,把點i 從集合Q 中取出來放入集合Y 中。

        1.3 然后根據(jù)節(jié)點i 來更新修改數(shù)組N 中起始點v 到集合Q 中的節(jié)點M所對應(yīng)的路徑長度值。

        圖1 采用貪婪思想的Dijkstra 算法

        1.4 最后重復(fù)上述步驟1.2 和步驟1.3 的操作,直到找出起始點到所有節(jié)點的最短路徑為止。

        Dijkstra 算法的核心思想是以遍歷的形式找到圖中所有節(jié)點的最短路徑,從而確立目標點的最短路徑。在使用Dijkstra 算法計算最優(yōu)路徑時,為了提高算法效率,一般會在尋找路徑的窮舉過程中加入貪婪思想[9-10]。大致過程如下所示:

        1.4.1 設(shè)C 為約束節(jié)點的集合,P 為找到的路徑,G 為圖,x為任一約束點,s 為路徑起點,t 為終點。

        1.4.2 首先計算s 到C 中每個約束點的距離,并按距離對C中的約束點進行排序,優(yōu)先選擇離s 近的約束點,最后選擇離S遠的約束點。

        1.4.3 在計算s 到C 中每個約束點的距離時,會生成以s 為根的最短路樹,從這棵樹中,可直接取到Dijkstra(s,x,G)的結(jié)果。如果想取到Dijkstra(s,x,G-C+x)的結(jié)果,可修改生成最短路樹的過程,使其遇到約束點時不再生長,即約束點必須是最短路樹的葉節(jié)點[10]。加入貪婪思想的Dijkstra 算法雖能提高算法效率,但在很多情況下計算效果并不理想,如圖1 所示,在計算s到t 的路徑過程中,加入貪婪思想的Dijkstra 算法會按照黑線順序來窮舉約束節(jié)點,這樣很容易計算失敗。相反,如果按紅線順序窮舉約束節(jié)點,成功率就會提高很多。

        圖2 改進后的Dijkstra 算法

        圖3 河南自駕游最優(yōu)路線

        2 算法改進

        針對上述問題,該文對Dijkstra 算法進行了改進,使其在計算每個約束點到s、t 的距離時,優(yōu)先選擇離s 近且離t 遠的點,然后再選擇離s 遠且離t 近的點。最后針對每個約束點,計算一個權(quán)重,該權(quán)重是以約束點為自變量的函數(shù),稱為指導(dǎo)函數(shù)h。得出權(quán)重結(jié)果后,對權(quán)重進行排序,權(quán)重小的優(yōu)先處理。

        h(c)= |sc| - |ct| + |xc| (|sc|表示s 到c 的最短距離)(1)

        采用改進后的算法,只需經(jīng)過幾輪迭代,便可精確計算出s到x 的最優(yōu)路徑,然后再依次得出x 到剩余約束點的距離,如圖2 所示。在運用該算法進行計算時,各約束點到s、t 的距離只需要計算一次,不用在每次迭代中都重復(fù)計算,有效的提高了計算成功率和計算效率。

        實現(xiàn)該算法的偽代碼如下所示:FindPath(s,t,G,C): return P

        BEGIN

        對C 中的每個約束點,計算其引導(dǎo)函數(shù)h(c),按h(c)對C 進行排序

        3 實驗驗證

        對Dijksatra 算法進行優(yōu)化后,本文以C#語言為編程語言,以.net 為開發(fā)環(huán)境,以SQL Server 為數(shù)據(jù)庫,對ArcGIS 進行了二次開發(fā),成功搭建了基于景點間最優(yōu)路徑規(guī)劃的Dijkstra 算法驗證系統(tǒng)。

        鑒于河南省豐富的旅游資源,本文選取了該省若干知名景點作為實驗對象,規(guī)劃了一條自駕游河南的最優(yōu)路線。首先,本文設(shè)定省會鄭州為出發(fā)點和終點,然后選取少林寺、龍門石窟、白馬寺、云臺山四大景點為旅游目的地,最后規(guī)定約束條件為:游客從鄭州出發(fā),以最優(yōu)路徑游覽以上四個景點后返回鄭州。條件設(shè)定完畢后,在Dijkstra 算法驗證系統(tǒng)的主界面地圖中標出以上四個景點的準確位置,然后點擊Dijkstra 算法驗證按鈕,通過改進后的Dijkstra 算法計算,系統(tǒng)成功得出了自駕游河南的最優(yōu)路徑。如圖3 所示,從圖中序號順序及高亮顯示的路徑可以看出,自駕游河南的最優(yōu)路線為:鄭州→白馬寺→龍門石窟→少林寺→云臺山→鄭州。經(jīng)實驗結(jié)果表明,改進后的Dijkstra 算法準確高效的計算出了多約束條件下多個景點間的最優(yōu)旅游路徑。

        4 結(jié)論

        隨著私家車的大量普及,自駕游已逐漸成為人們外出旅游的首選方式?;谟慰妥择{游時對景點間最優(yōu)路徑的需求,該文對Dijkstra 算法進行了改進,加入了指導(dǎo)函數(shù)h,使其能夠有效實現(xiàn)多景點間最優(yōu)路徑的計算。最后,實驗結(jié)果表明,改進后的Dijkstra 算法成功規(guī)實現(xiàn)了以鄭州為起點和終點,以少林寺、龍門石窟、云臺山和白馬寺為旅游景點的多景點間的自駕游最優(yōu)路徑,從而驗證了該算法的合理性和實用性。

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