[发明专利]一种基于双色反最近邻查询的最优选址方法

摘要

本发明公开了一种基于双色反最近邻查询的最优选址方法。利用空间数据库中双色反最近邻查询技术，将空间四分法和泰森多边形应用到本发明中，保证查询结果具有最多的反最近邻，并使得查询结果到各自反最近邻的最小距离最大。本方法先为每个客户点生成最近位置圆域；接着用四分法找到矩形区域，并使得该区域落在尽可能多的最近位置圆域交集中；然后用两个有效的剪枝规则对上一步得到的与矩形区域相关的最近位置圆域集合进行修剪；最后根据修剪后的最近位置圆域集合及其泰森多边形找出最佳位置点。本发明极大地减少了查询的搜索空间，且查询效率明显好于现有方法，提供了最佳性能。

主权项

一种基于双色反最近邻查询的最优选址方法，其特征在于该方法的步骤如下：步骤(1)：对于服务点数据集采用R树索引，维护一个矩形区域结果列表和一个查询结果列表；步骤(2)：以客户点数据集中的每一个点为查询点，找出其在服务点数据集中的最近邻，并由此建立各个客户点的最近位置圆域；步骤(3)：根据各客户点的最近位置圆域，采用四分法得到满足条件的矩形区域，并放入矩形区域结果列表；步骤(4)：对于矩形区域结果列表中的每个矩形区域，求得其相交的最近位置圆域集合；步骤(5)：利用剪枝规则过滤掉步骤(4)得到的最近位置圆域集合中不满足条件的最近位置圆域，并由此建立泰森多边形；步骤(6)：利用步骤(5)中得到的最近位置圆域集合和泰森多边形计算最终结果；所述的步骤(1)中矩形区域结果列表存放满足条件的矩形；查询结果列表存放最终的查询结果；所述的步骤(2)中最近位置圆域是以客户点为圆心、其到服务点数据集中最近邻的距离为半径的圆；所有的最近位置圆域通过R树建立索引；最近位置圆域在R树中用其最小包含矩形表示，矩形的边分别与各坐标轴平行；所述的步骤(3)中找到的矩形区域具有两个属性：上界值和下界值；上界值表示与矩形区域有共同区域的最近位置圆域数量；下界值表示包含整个矩形区域的最近位置圆域数量；在查找过程中，使用一个优先队列存放待处理的矩形区域；该优先队列是以矩形区域的上界值为排序度量，上界值最大的优先访问；用四分法查找矩形区域的步骤包括：31)将索引最近位置圆域集合的R树根节点放入优先队列；32)取出优先队列中度量最大的矩形区域，若该矩形区域满足上界值与下界值相等，则将该矩形区域添加到结果列表中；否则对矩形区域进行四分划分，并将划分出来的子区域添加到优先队列；划分的方式需分两种情况考虑：a)连续4次遍历到的矩形区域的相交最近位置圆域集合相同，并具有相同的下界值；这种情况下需分两种情况进行处理：i)与矩形区域相交但不包含的最近位置圆域相交于一点，那么在该交点对矩形区域进行划分，分成4个矩形区域；ii)与矩形区域相交但不包含的最近位置圆域不相交于一点，那么在该矩形区域的中心进行划分，分成4个面积相同的矩形区域；b)未出现a)中的连续分割的情况，则在该矩形区域的中心进行划分，分成4个面积相同的矩形区域；所述的步骤(4)的计算与矩形区域相交的最近位置圆域是通过以矩形区域为查询条件，在最近位置圆域集合的R树中查询得到的；所述的步骤(5)的剪枝规则有两种：51)某个最近位置圆域的半径大于集合中最小最近位置圆域半径的3倍，则该最近位置圆域可被过滤；52)对于集合中的一个最近位置圆域，若其与集合中任一最近位置圆域圆心之间的距离的一半小于该最近位置圆域的半径，则该最近位置圆域可被过滤；泰森多边形通过扫描线算法建立；所述的步骤(6)中利用步骤(5)中得到的最近位置圆域集合和泰森多边形计算最终结果的步骤包括：61)计算泰森多边形的顶点，计算各顶点与客户点数据集的最小距离；62)计算最近位置圆域集合与泰森多边形的交点，计算各交点与客户点数据集的最小距离；63)在1)、2)步骤产生的两类点中，根据其与客户点数据集的最小距离，选取该值最大的点作为查询结果。