[发明专利]路网上的弹性聚合最近邻查询G树的优化方法

摘要

本发明公开了一种路网上的弹性聚合最近邻查询G树的优化方法，包括如下步骤：一，建立G树索引；二，定义和初始化；三，如果队列为空，则结束；否则出队得到x，进入第四步；四，如果x是叶子节点，对于x里面所有的点v，采用优化方法计算(包括初始化；判断D是否小于且队列是否为空；出队得到，判断e是否是路网上的点)，更新最终结果，遍历后回到第三步；否则进入第五步；五，遍历x的子节点c，计算Q中所有点到c的最小可能距离，得到前最小距离的最大值max或和sum，记为τ；六，如果τ小于r*，将c的孩子节点入队，回到第三步；如果τ大于或等于r*，则结束。本发明可有效提高的效率，从而提升查询速度，降低成本。

主权项

1.一种路网上的弹性聚合最近邻查询G树的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，对整个路网建立G树索引；第二步，定义和初始化：定义路网G＝(V,E,W)，其中V表示顶点，E表示边，W表示边的权重，δ(v_i，v_j)表示v_i到v_j的路网距离；Q是查询集合(query objects)，大小为M；FANN查询定义为：一个FANN查询是一个五元组返回一个三元组使得：其中p^*是V中使得弹性聚合距离最小的点，是Q的最优的弹性子集，r^*就是此时的弹性聚合距离；定义为弹性聚合函数，它接受一个属于V的点p，一个V的子集Q作为输入，返回一个对作为结果，满足：其中是Q的一个子集且初始化：将r*初始化为无穷大；构建一个优先级队列，将G树的根节点入队；第三步，判断队列是否为空；如果队列为空，则结束；否则出队得到x；第四步，判断x是否是叶子节点；如果x是叶子节点，对于x里面所有的v，计算如有必要更新最终结果，遍历之后回到第三步；否则，进入第五步；所述计算采用包括如下步骤的优化方法：1)初始化变量，距离列表D为空；维护一个最小优先级队列，存储q到G树结点或者路网点的距离，按距离排序，将<0,G树的根结点>入队；计算关于Q的查询点列表；2)如果D的大小小于且队列不为空，进入步骤3)；否则计算D的最大值max或者和sum，即为r^*；3)出队得到，如果e是路网上的点，将dis放入D，再回到步骤2)；否则，e是G树上的点，遍历e的查询点列表中的点v，计算p到v的距离，并将v入队，再回到步骤2)；第五步，遍历x的子节点c，计算Q中所有点到c的最小可能距离，得到前最小距离的最大值max或和sum，记为τ；第六步，判断τ是否大于或等于r*；如果τ小于r*，将c的孩子节点入队，回到第三步；如果τ大于或等于r*，则结束。