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1. CN109726851 - Route planning method and device based on improved ant colony algorithm, terminal and medium

Office Chine
Numéro de la demande 201811451960.4
Date de la demande 30.11.2018
Numéro de publication 109726851
Date de publication 07.05.2019
Type de publication A
CIB
G06Q 10/04
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
10Administration; Gestion
04Prévision ou optimisation, p.ex. programmation linéaire, "problème du voyageur de commerce" ou "problème d'optimisation des stocks"
G06N 3/00
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
Déposants PING AN TECHNOLOGY (SHENZHEN) CO., LTD.
平安科技(深圳)有限公司
Inventeurs LI SIYUAN
李思原
Mandataires 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287
Titre
(EN) Route planning method and device based on improved ant colony algorithm, terminal and medium
(ZH) 基于改进蚁群算法的路线规划方法、装置、终端及介质
Abrégé
(EN)
The invention belongs to the technical field of machine learning, and discloses a route planning method and device based on an improved ant colony algorithm, terminal and medium. The method includes;receiving a route planning request input by a user, wherein the route planning request comprises a travel starting point and a travel ending point; obtaining each road between the travel starting point and the travel ending point, and the landscape index of each road; according to the travel starting point, Travel destination and each road, Constructing a node matrix; according to the improved antcolony algorithm and the landscape index of each road , searching the shortest path from the travel starting point to the travel ending point in the node matrix as a target path. The method considersthe travel humanistic landscape resource factor and the shortest travel or distance, thereby solving the technical problem that map navigation in the prior art lacks of considering the humanistic landscape resource factor of user travel.

(ZH)
本发明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。

Également publié en tant que