可制定的路线规划

可定制的路线规划

第一部分：对《Customizable Route Planningshortestpath》进行总结分析：

过去的十年里，在道路网络上找到最短路径的方法已经有很多了。实际算法主要包括：预处理需要几分钟，然后产生线性的数据用于实时查询。然而现实世界对交通路线的规划提出了更高的要求，需要支持其他的自然量度，例如最短距离，步行，骑行等。

可定制的路线规划能够在支持这种个性化的出行方式，类似于我们日常生活中的百度地图，高德地图一样，我们可以实时选择最为合适的出行方式。这种系统能够支持流量的更新和动态场景的改变。为了制定这样的系统，需要一种快速查询的算法，这种算法还需有一定的稳健性。

为了实现这种目标，我们区分了道路的两个特征，运用拓扑的方法描述道路的物理特性，比如物理长度，转弯类型，速度限制等；道路的度量指标来表示实际的道路情况，在算法中运用在函数里。这里假设道路的物理特性是很少发生变化的，而实际的指标经常发生变化。

为了实现这种分离，有三个阶段，第一个阶段将独立的指标预处理相对较慢，仅作为拓扑方法的输入指标，第二个阶段，指标的定制必须很快，第三个阶段查询使用的是前两个阶段的输出，并且实时的查询要很快。在点到点的算法属性中，该论文主要阐述了三类方法：CH,SHARC,这类的层次结构度量，PCD,ALT基于目标方向的技术和基于图形分离的技术，在对比后选择了基于图形分离技术。

本文作者的思路是先建立一个基本的算法，然后再考虑几个技术的结合使它更实用。

基本算法：以分离器为基础的算法

其他技术：稀疏化：边缘收缩，并做出了一个轻量级的收缩计划

目标方向化：PCD技术，但是是在定制和查询期间使用

ALT技术，ALT预处理运行Dijkstra算法

多层次的叠加图表

流水线操作：快于基于邻接集的操作，有效取决于度量，使用了MLD伴

随原始2级CALT操作

以上的所有内容都是在考虑道路网络的简化，但是没有考虑到转弯的成本，作者进一步处理了转向问题，最后对路径解压完成了可定制化的路线规划。

第二部分：对于我们项目的启发：

我们需要建立一个合适的数学模型来实时模拟可定制的路径规划问题，对实时的数据进行清洗和处理。路径规划的数学模型在现代的科学技术中已经比较成熟了，我们只需要选取合适的模型来解决问题就行了。在下一阶段中我们将建立基本的算法和采集数据。通过查

阅资料我们发现：在2008年前后，以KIT为主的研究院产出了多个路径规划加速算法，其中以contraction hierarchies 和highway hierarchies较出名，加之微软研究院提出Customizable Route Planning，与传统的A-star，基本上支撑了目前工业界地图产品的路径规划服务。所以在进一步的处理中我们还是会选择分层处理为基本算法作为开端，然后查阅其他成熟的算法和解决方案来制定完成此项目的方案。