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1. WO2020107584 - PATH PLANNING METHOD AND APPARATUS BASED ON IMPROVED ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM, TERMINAL AND MEDIUM

Publication Number WO/2020/107584
Publication Date 04.06.2020
International Application No. PCT/CN2018/122838
International Filing Date 21.12.2018
IPC
G06Q 10/04 2012.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
10Administration; Management
04Forecasting or optimisation, e.g. linear programming, "travelling salesman problem" or "cutting stock problem"
CPC
G06N 3/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
G06Q 10/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
10Administration; Management
04Forecasting or optimisation, e.g. linear programming, "travelling salesman problem" or "cutting stock problem"
Applicants
  • 平安科技(深圳)有限公司 PING AN TECHNOLOGY(SHENZHEN)CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 李思原 LI, Siyuan
Agents
  • 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 CENFO INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY
Priority Data
201811451960.430.11.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) PATH PLANNING METHOD AND APPARATUS BASED ON IMPROVED ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM, TERMINAL AND MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE PLANIFICATION D'UN TRAJET SUR LA BASE D'UN ALGORITHME D'OPTIMISATION DE COLONIES DE FOURMIS AMÉLIORÉ, TERMINAL ET SUPPORT ASSOCIÉS
(ZH) 基于改进蚁群算法的路线规划方法、装置、终端及介质
Abstract
(EN)
The present application belongs to the technical field of machine learning, and a path planning method and apparatus based on an improved ant colony optimization algorithm, a terminal and a medium are disclosed. The method comprises: by means of receiving a path planning request input by a user, acquiring each road between a traveling starting point and a traveling destination, and a landscape index of each road, wherein the path planning request comprises the traveling starting point and the traveling destination; according to the traveling starting point, the traveling destination and each road, constructing a node matrix; and according to an improved ant colony optimization algorithm and the landscape index of each road, searching, in the node matrix, for the shortest route from the traveling starting point to the traveling destination, and taking same as a target route. A journey can be the shortest or the traveling distance can be the shortest while taking into consideration a human landscape resource factor for travel, thus solving the technical problem in the prior art that map navigation fails to consider the human landscape resource factor for travel of a user.
(FR)
La présente invention relève du domaine technique de l'apprentissage machine. Elle concerne un procédé et un appareil de planification d'un trajet sur la base d'un algorithme d'optimisation de colonies de fourmis amélioré, ainsi qu'un terminal et un support associés. Le procédé comprend les étapes consistant à : au moyen d'une réception d'une demande de planification d'un trajet entrée par un utilisateur, acquérir chaque route entre un point de départ d'un déplacement et une destination d'un déplacement, ainsi qu'un index du paysage de chaque route, la demande de planification d'un trajet comportant le point de départ du déplacement et la destination du déplacement ; construire une matrice de nœuds en fonction du point de départ du déplacement, de la destination du déplacement et de chaque route ; puis, en fonction d'un algorithme d'optimisation de colonies de fourmis amélioré et de l'index du paysage de chaque route, rechercher dans la matrice de nœuds l'itinéraire le plus court entre le point de départ du déplacement et la destination du déplacement et le prendre comme itinéraire cible. Un parcours peut être le plus court possible, ou la distance de déplacement peut être la plus courte possible, en tenant compte d'un facteur humain de ressources de paysages associé au déplacement, ce qui règle le problème technique de l'art antérieur lié au fait qu'une navigation par carte ne parvient pas à tenir compte du facteur humain de ressources de paysages associé au déplacement d'un utilisateur.
(ZH)
本申请属于机器学习技术领域,公开了一种基于改进蚁群算法的路线规划方法、装置、终端及介质,通过接收用户输入的路线规划请求,所述路线规划请求包括出行起点和出行终点,获取所述出行起点和出行终点之间的各道路、以及所述各道路的景观指数,根据所述出行起点、出行终点以及各道路,构建节点矩阵,根据改进蚁群算法以及各道路的景观指数,在所述节点矩阵中搜索自所述出行起点至所述出行终点的最短路径,作为目标路径,在考虑出行人文景观资源因素的同时,行程最短或距离最短,解决现有技术地图导航缺乏考虑用户出行的人文景观资源因素的技术问题。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau