申请/专利权人：南方电网互联网服务有限公司

申请日：2023-09-06

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117053819B

主分类号：G01C21/34

分类号：G01C21/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.03#授权;2023.12.01#实质审查的生效;2023.11.14#公开

摘要：本发明涉及物流运输技术领域，尤指一种基于GIS的货车路线自动规划系统，包括：货车信息管理模块，用于获取路线规划请求，路线规划请求包含起始地信息、目的地信息和货车信息；地图数据管理模块，用于获取GIS的地图数据，地图数据包括地形图信息、道路网络信息和交通流量信息；路线规划模块，用于根据路线规划请求和地图数据，通过A‑star算法和人工鱼群算法计算货车规划路线；路线展示和导航模块，用于通过地图界面将货车规划路线呈现给司机，同时将货车当前位置与货车规划路线进行对比，并根据对比结果输出导航指引。本发明通过A‑star算法和人工鱼群算法的应用，能够提高货车路线规划的效率和质量。

主权项：1.一种基于GIS的货车路线自动规划系统，其特征在于，包括：货车信息管理模块，用于获取路线规划请求，所述路线规划请求包含起始地信息、目的地信息和货车信息，所述货车信息包括车牌号、车型、载重量；地图数据管理模块，用于获取GIS的地图数据，所述地图数据包括地形图信息、道路网络信息和交通流量信息；路线规划模块，用于根据所述路线规划请求和地图数据，通过A-star算法和人工鱼群算法计算货车规划路线；路线展示和导航模块，用于通过地图界面将货车规划路线呈现给司机，同时将货车当前位置与货车规划路线进行对比，并根据对比结果输出导航指引；其中，所述根据所述路线规划请求和地图数据，通过A-star算法和人工鱼群算法计算货车规划路线，包括：获取路线规划请求和地图数据；利用地图数据中的道路网络信息，在地图上建立道路网图，将道路分为节点和边，形成一个图结构，其中，每个节点表示一个交叉路口或路段的连接点，边表示两个节点之间的道路；基于所述图结构，通过A-star算法对所述路线规划请求进行路线规划，得到初始路线；所述根据所述路线规划请求和地图数据，通过A-star算法和人工鱼群算法计算货车规划路线，还包括：通过人工鱼群算法对所述初始路线进行优化，得到所述货车规划路线；所述基于所述图结构，通过A-star算法对所述路线规划请求进行路线规划，得到初始路线，具体包括以下步骤：将起始地设置为起始节点，将目的地设置为目标节点，创建一个空的开放列表和关闭列表，将起始节点添加到开放列表；通过启发式函数在开放列表中选择具有最低预估成本的节点，将其作为当前节点，对当前节点的相邻节点进行遍历，计算每个相邻节点的代价函数，并将其添加到开放列表中；判断目标节点是否在开放列表中，若是，则从目标节点开始，通过父节点指针回溯路径，得到所述初始路线；所述通过人工鱼群算法对所述初始路线进行优化，得到所述货车规划路线，具体包括以下步骤：随机生成一定数量的初始鱼群个体，每个个体代表一条路径，与所述初始路线相对应；计算每个个体的适应度值；对每个个体进行迭代；在每轮迭代之后，重新计算每个个体的适应度值，以反映优化后的路径的质量；从所有个体中选择适应度较高的个体作为下一代的基础；当达到预设的迭代次数或优化目标时，停止迭代，并输出优化后的货车规划路线；所述适应度值的计算公式如下：F＝αβ1×L+β2×T+β3×C；上式中，F表示适应度值，α表示总权重系数，β1表示距离因素的权重系数，L表示路径上的总距离数值，β2表示时间因素的权重系数，T表示路径上的总时间数值，β3表示交通费因素的权重系数，C表示路径上的总交通费数值；所述适应度值基于路径的成本进行评估，所述路径的成本的影响因素包括距离、时间和交通费；其中，距离是根据道路网络或其他交通网络的路径距离信息计算得到，时间是根据道路网络或其他交通网络的特定速度来计算路径的总时间，交通费包括燃料费用和道路通行费；所述基于GIS的货车路线自动规划系统还包括：实时交通监测模块，所述实时交通监测模块与所述路线规划模块连接，所述实时交通监测模块用于获取货车当前行驶区域内的实时交通数据，并将所述实时交通数据反馈所述路线规划模块，以便所述路线规划模块对货车规划路线进行调整；所述基于GIS的货车路线自动规划系统还包括：数据分析和报表模块，所述数据分析和报表模块与所述路线规划模块连接，所述数据分析和报表模块用于对所述货车规划路线进行分析，并根据分析结果生成各种报表和图表；所述对每个个体进行迭代的迭代过程包括以下步骤中的至少一个：个体移动操作：针对每个个体，根据其适应度值和周围个体的信息，进行随机的个体移动操作，较差的个体更有可能进行探索，而适应度较高的个体可能更趋向于保持或寻找更优的路径；个体觅食操作：随机选择一部分个体，对每个个体进行觅食操作，在个体周围搜索其他个体，寻找适应度更高的路径，如果找到更优的路径则更新个体路径；个体追随操作：随机选择一部分个体，对每个个体进行追随操作，观察周围其他个体的行动，尝试跟随适应度更高的个体的路径进行更新；个体随机移动操作：随机选择一部分个体，对每个个体进行随机移动操作，以引入一定的随机性，便于发现更优路径。

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百度查询： 南方电网互联网服务有限公司 一种基于GIS的货车路线自动规划系统

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