[发明专利]综合成本与收益的路径规划方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及一种综合成本与收益的路径规划方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括：根据任务在路径中点与边上的成本，构建任务成本函数；将任务路径划分为若干剖腔，设定任务收益时间，根据所述任务收益时间，构建任务收益函数；根据所述任务成本函数与所述任务收益函数，构建任务净收益函数；将路径中每一条边的行进代价，作为对应路段的权重，建立数学模型，计算任务的最优路径。采用本方法能够提高对于综合成本与收益的路径规划问题的计算效率，本申请提供的路径规划方法还能轻松应对路径地图较复杂情况下的最优路径计算，与传统路径规划方法相比，对复杂地图的适应性更强。

技术领域

本申请涉及运输路径规划领域，特别是涉及一种综合成本与收益的路径规划方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

路径规划在很多领域都具有广泛的应用。在运输领域的路径规划实践中，对于一个运输任务，给定起始点和目标点，需要规划该任务从起始点到目标点的最优路径。“最优”的标准根据任务的不同有所不同，如果一个任务只关注路径最短，那么这个路径规划问题涉及到图论中经典的最短路径问题，对于最短路径问题，现目前存在很多可选的算法，如dijkstra算法、A*算法，更高阶的PCD算法乃至CRP算法等等。但在某些情况下，最短路径算法获得的路径规划并不是所有任务的通用标准，例如，在下班高峰时段的回家路线中，选择少有红绿灯和拥堵的高速环线，相比与选择棋盘似的拥堵路段，可能会更快到达目的，这种情况下少有红绿灯和拥堵的高速环线是更优的选择。在任务运输场景中，选择不同的路径就对应了不同的成本，而最终因为到达的时间不同，可以看做是任务运输完成后对应了不同的收益。在成本与收益对路径选择的影响下，如何最大化收益的同时尽可能控制成本成了路径规划中的重要问题。传统的方法处理这种问题时，会预先计算所有的可选路径，对每种选择的路径单独计算其成本与收益，然后再比较不同选择的路径的得失，但是这种路径规划方式效率过低，并且在地图路线复杂的情况下，需要进行大量的数据运算，使用传统方法难以进行。

发明内容

有鉴于此，本申请旨在提出一种综合成本与收益的路径规划方法、装置、设备及存储介质，旨在提高综合运输成本与收益的路径规划的效率，并且适配复杂地图环境下的路径规划。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种综合成本与收益的路径规划方法，包括：

S1：根据任务在路径中点与边上的成本，构建任务成本函数；将所述任务成本函数表示为：任务成本＝路径中所有点上的停留成本+路径中所有边上的行进成本；

S2：将任务路径划分为若干剖腔，设定任务收益时间，根据所述任务收益时间，构建任务收益函数：任务收益＝任务最大价值+所有剖腔中边的收益变化+所有剖腔中点的收益变化；

所述剖腔中边的收益变化，与所述边的行进时间、所述边所在剖腔对应的斜率有关；所述剖腔中点的收益变化，与所述点的停留时间、所述点所在剖腔对应的斜率有关；所述斜率表示单位时间内所述剖腔对应的收益变化；

S3：根据所述任务成本函数与所述任务收益函数，构建任务净收益函数，所述任务净收益函数为：任务净收益＝任务最大价值-任务在每一条边上的行进代价之和；

所述任务在每一条边上的行进代价之和越小，所述任务净收益越大，所得到的路径越优；

S4：将路径中每一条边的行进代价，作为对应路段的权重，建立数学模型，计算任务的最优路径。

可选地，设定任务收益时间，根据所述任务收益时间，构建任务收益函数，包括：

S21：设定任务的最大收益终止时间、任务收益平衡时间与任务0收益时间；

所述任务完成的时间小于或等于任务最大收益终止时间时，任务完成获得的收益最大；

所述任务完成时间晚于任务收益平衡时间，且早于任务0收益时间时，任务完成获得的收益随完成时间的增长急速下降；