[发明专利]一种旅客智能行程推荐系统和方法

权利要求书

1.一种旅客智能行程推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：算法程序处理模块周期更新扫描数据库，构建邻接表地图保存各站点信息；

步骤二：客户端向服务器端发送查询请求，所述查询请求包括出发城市和目标城市；

步骤三：服务器端接收查询请求，获取数据库数据，通过算法程序处理模块执行A*启发式搜索算法进行搜索；

步骤四：算法程序处理模块搜索完成后，将查询结果返回客户端显示；

算法程序处理模块周期更新扫描数据库，根据数据库中事先保存的各站点信息构建邻接表地图，地图节点为站点名或机场名，两点间的边则保存车次或飞机班次信息；高铁、飞机、各城市地铁分别构图，地铁站中靠近高铁站和机场的枢纽站点特殊标记；

算法程序处理模块接收查询请求，获取数据库数据，执行A*启发式搜索算法进行搜索具体包括以下方法：

服务器端接收查询请求，将查询请求统一解析为字符串格式将其作为参数传入算法程序处理模块，算法程序处理模块接收到字符串时，开始搜索各站点信息构建的邻接表地图数据,首先从出发地铁站开始，搜索出发城市地铁网络，搜索前往枢纽站点的路线；由枢纽站点接入高铁网络或机场网络，搜索到达目的城市的路线，到达目的城市后，再次接入该目的城市地铁网络，搜索到达最终目标站点的最优路线；

高铁网络和飞机网络中的行程规划算法使用A*启发式搜索算法，算法设计最优路线启发函数：

F_i (n) ＝ G(i) +H_i (n)；

其中，G(i)表示从出发站点到第i个中转站点的已花费代价；H_i(n)则表示从第i个中转站点到目标站点的启发式评估代价；

G(i)计算方法如下：

设A*算法搜索从出发站点到当前站点m时的绝对时间为t_m，从当前站点m出发可到达第i个中转站点时的绝对时间为t_i，到达当前站点m时的已花费代价为G(m)，则第i个中转站点的已花费代价G(i)可表示为：

G(i)＝G(m)+(t_i-t_m)；

将G(m)以及m的各前节点的已花费代价用相同方法表示，G(i)可表示为：

其中，m-1表示m之前的站点数，t_k表示到达编号为k的站点的时间，t₀表示行程起始时的出发时间；

H_i(n)计算方法如下：设从第i个中转站点到目标站点的启发式评估代价为H_i(n)，实际代价为S，则当H_i(n)严格满足H_i(n)≤S时，A*算法必定可搜索出最优解，且H_i(n)与S越接近，A*算法搜索的多余路径越少，所述的H_i(n)包括最省时行程启发函数和最省钱启发函数：

最省时方案评估的H_i(n)是花费时间，用TH_i(n)表示，最省钱方案评估H_i(n)的是花费金钱，用MH_i(n)表示，具体计算方法如下：

最省时行程启发函数：

最省钱启发函数：

所述A*启发式搜索算法设置阈值，过滤不合理方案，具体过滤方法如下：

搜索算法执行过程实时保存到达当前站点m的绝对时间t_m，A*算法在选取下一可行的目标节点时，如果发现到达下一节点需要换乘，则将t_m+K₁的值作为实际到达时间T，再比较目标换乘车次或飞机的出发时间T₀如果TT₀，则表示该目标换乘车次或飞机的实际换乘时间不足，该目标换乘车次或飞机将被舍弃，不作为可行路线参与后续比较。

2.根据权利要求1所述的一种旅客智能行程推荐方法，其特征在于：各交通工具的票价比例系数计算方法为：

其中，l表示样本数量，P_j表示第j个样本的票价，t_j表示第j个样本的运行时间,K取比值的算数平均。