Dijkstra算法的打车软件司机端选择最短距离乘客优化问题

2014-03-27 09:03何其祎
地理空间信息 2014年3期
关键词:源点权值顶点

何其祎

(1.武汉工程大学,湖北 武汉 430205)

近年来,城区“打车难”问题一直难以解决,打车软件的出现在一定程度上缓解了这一矛盾。但是部分打车软件的司机端在选择乘客时,并未真正依据的士与乘客的实际最短距离给出最佳的乘客推荐,或给司机的线路选择余地很小。本文将运用最短路径算法中的Dijkstra算法对打车软件司机端的选客程序进行探讨。文中提出的方法,可以针对的士与乘客的两点间最短路径给出最为合理的选客方案。

1 最短路径

在一个无权的图中,若从其中一个顶点到另一个顶点存在一条路径,则该路径所经过的边的数目为该路径长度。在大多数情况下,两顶点间有多条路径,每条路径经过的点不同,路径长度也不同,我们称路径长度最短的那条叫做最短路径。

对于带权的图,考虑路径各边的权值,将一条路径上所经过边的权值之和定义为该路径的带权路径长度,并将带权路径最短的那条称为最短路径,其权值之和称为最短路径长度或最短距离。

2 Dijkstra算法基本思想

设G=(V,E)是一个带权有向图,将所有顶点V分为两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合,用S表示,初始是S中只有源点,随后每求出一条最短路径,V1,V2,…VK都加入到S中,算法结束。第二组为未确定最短路径的顶点集合,用U表示,按最短路径长度的递增次序依次将U中顶点放入S中,在向S中添加顶点时,要保持从源点V到S中各顶点的距离为最短路径,具体步骤为:①初始时,S中只包含源点,即S={V},顶点V到自身的距离为0。U包含除源点以外所有顶点,比较V到U中顶点距离(非邻接点距离为∞),将距离最小顶点P取出放入S中,选定距离即为V到P的最短路径长度;②以顶点P为新的考虑点,修改顶点V到U中各顶点的距离:若从源点V到顶点U的距离(经过P)比原来距离(不经过P)短,则修改顶点U的距离值,修改后的距离值为顶点V到顶点P加上边(P,U)上的权;③重复上述步骤直到S包含所有顶点。

图1为Dijkstra算法示例,由点1到点3的步骤为:①由点1出发,比较点1到其相邻点点2、点4、点5的距离,可知到点2距离最近,权值为10;②更新源点为点2,此时点2的相邻点为点3,权值为50;③更新源点为点3,到达终点,最终权值为10+50=60。

图1 Dijkstra算法示例图

3 应 用

3.1 算法分析

要使用Dijkstra算法进行最短路径分析,首先要将整个道路交通构造成赋权有向图G。令道路的交叉点与有向图中的节点对应,道路与有向图中的弧对应,弧的方向与行车方向一致(单行线只对应一条弧,双行线则对应两条弧)。具体的权值可以依据以下原则配赋,用户可以在下面3种方法中任选一种进行操作:①按照道路具体长度计算(软件中对应选项为“路程最短”);②按照经过路口个数最少计算(软件中对应选项为“红绿灯最少”);③按照行驶时间计算(软件中对应选项为“时间最短”)。

经过权值配赋后,整个道路交通网就构成了一个符合Dijkstra算法的赋权有向图,且不存在负权值的情况。本文采用道路实际长度作为权值进行优化线路的计算。

假设路径网络矩阵为T,车辆由路口m到n的距离存在直线行驶距离、环线行驶距离及转弯距离等不同的情况。①直行长度即为道路长度,设为dij;②弧形道路长度及转弯长度可根据弧长公式进行计算:l =απr/180°(α为圆心角),令其为Cij;③因为路况等不确定因素还可能造成别的延长路径,需根据实际情况来确定,在此将其定为β。综上所述,路径权值可表达为:L=dij+Cij+β。若道路出现交通管制或封闭,此时车辆无法通过该路段,则该路径权值可表达为:L=∞。

3.2 技术应用

打车软件司机端优化技术中,除了路线优化技术,还需实现无线数据链路通信模块、移动终端定位模块、搜索模块、抢单模块等。本文主要针对如何采用最短路径技术,帮助司机快速确定合理的候选乘客,并抵达乘客所在地为研究目标,给出相应的解决方案。

在实际打车软件的使用中,存在服务端与司机端、乘客端的通信。其中,服务端与乘客端的通信不在本文讨论之列,服务端与司机端的通信是为了:①确定的士的实时位置;②以的士所在的位置为中心,传送一定范围内的下单乘客的数据,包括乘客位置、与当前司机的距离、是否已被其他司机抢单等;③交易完成后,进行资金结算。

本文主要是对上述的第②种情况进行优化。目前,大多数打车软件司机端应用中,服务端主要是依据的士与候选乘客之间的平面距离为参照,发送候选乘客的请求到司机端。这样做的好处是服务端计算量小,便于快速处理海量的乘客请求。缺点是平面距离不能代表乘客与的士的实际路面距离,在某些特殊情况下,甚至出现非常大的偏差,从而误导司机的选择。下面以司机选择乘客,软件依据实际路面距离给出相应选择及最优路线为例,来说明路线优化算法的步骤及相关技术模块的使用。

1)利用移动终端定位模块对车辆进行定位

设在某一时刻t,车辆的坐标为(x,y),记为点A,司机通过打车软件的移动终端定位模块将所在坐标传至监控中心,附近区域内存在n个下单乘客,记第k个乘客为 Sk(k=1,2,…,n),其所在坐标为(xk,yk)。

2)利用搜索模块对附近乘客进行搜索

Step1 令 k=1。

Step2 以点A为中心,R为半径画圆,圆内区域即为搜索区域,记区域内所有要打车乘客的集合为W,则有SkÎW,可根据实际情况放大或缩小R,计算ASk,若ASk≤R,则SkÎW,将这些乘客点反馈到司机用户端上。若W={Sk|ASk≤R}=Æ,则适当放大R,直至W={Sk|ASk≤R}≠Æ,再进行下一步。

3)利用判断订单状态模块选择候选乘客

Step1 附近区域下单乘客集合为W,令第k个乘客打车状态为kp(k=1,2,…,n;p=1或0)。

Step2 判断kp的取值,若p=1,则该乘客已经接受到预订,转Step1;若p=0,保存该乘客位置信息SkÎW,判断k=n,若成立则进行下一步。

4)利用路线优化技术规划最优路线

用Dijkstra方法计算赋权有向图中,从司机所在点A到其周围所有Sk的最短路径,在得到的n个最短路径中选择最短者,其对应的乘客就是司机应选择的乘客。再按照上述步骤给出最优路径,司机按照软件所给出的指示即可到达。

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