距离敏感大小可变化的最优范围位置查询的计算方法技术

本发明专利技术公开了一种距离敏感大小可变化的最优范围位置查询的计算方法，该方法包括以下步骤：为数据构造网格，每个网格单元进行映射，并构建横纵线得到交叉点集，为所有有效的交叉点定位构造一个最大矩形，并使其慢慢回缩直至找到一个最优的矩形大小及其位置。本发明专利技术能够灵活、方便的查询最优位置放置问题；通过遍历所有可能的情况，利用分治法，剪枝法能够在较快的时间，得出一个正确的结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于位置服务（LBS)的
以及空间数据库领域，具体地说是距 离敏感大小可变化的最优范围位置查询（MaximumRangeSum)的计算方法。
技术介绍
在现代社会中，基于位置的服务（LBS)越来越受到重视和应用。LBS能够运用在 各个领域和各种环境中，例如航行，旅游规划，设施建设和运输等等。这些LBS应用都需要 存储和处理非常大量的空间数据，需要运用空间数据库技术和算法来为每个LBS应用提供 一个正确适当的方式去解决。在空间数据库中有一个重要的LBS问题，称为MaxRS问题，最 优范围位置查询（MaximizingRangeSum)，给定一个固定大小的范围，在整个数据集中找 到一个最优的位置，使得这个范围能够覆盖最多的权值点。这个问题在LBS中应用十分广 泛，例如为一家披萨店找地址，能外送范围覆盖最多居民的地方；又例如为一个服务设备找 地址，能覆盖最多用户的地方。但这个问题有一定局限性，例如需要固定的大小范围，而且 无法考虑离查询点的距离。所以要在此基础上提出一个新的查询，能够解决不固定范围大 小，并且可以考虑与查询点距离的远近。这样的查询能够更加适应需求多变的LBS应用，能 够为MaxRS问题的应用带来更多的可变性和易用性。目前国内外诸多学者在LBS的研究中发表了许多论文和期刊，其中就有不少关注 MaxRS问题的研究。主要分为两类，包括内存算法，以及外存算法。其中内存算法是指所有 数据可以全部放入内存中进行计算，衡量算法主要依靠空间复杂度，和时间复杂度，主要比 较算法之间得出结果所需要消耗的时间。例如S. C. NANDY等人就提出用扫描线与间隔树结 合，在O(nlogn)的时间复杂度内解决问题。外存算法是指数据量庞大至放不下内存，这种 算法主要衡量其10的次数，因为10是整个算法的最大瓶颈。其中Dong-Wan Choi等人就 用Slab-files的方式在较好的10数下解决MaxRS问题。另外陶宇飞等人，提出一种新颖 的方法，使用网格划分的方式，能够在较快时间内得到一个MaxRS的近似解。 但是在现有MaxRS问题中，范围始终是固定不变的，因此不够易用、灵活。面对某 些无法固定或者无需固定范围的场景时无法有效解决。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提出一种新型的MaxRS问题称为距离敏感大小可变 化的MaxRS问题，即范围大小不固定，也能考虑与查询点的距离因素，并考虑距离变远和范 围变大所要付出的代价，使得到的结果是最优的结果。并且为此新问题提供一种新颖的算 法，通过量化最优解的判定，以及对所有可能解用分治法和剪枝法进行计算，另外对算法进 行网格优化，能够较好地解决本问题。 本专利技术的具体技术方案是： -种，特点是：该方法包括 以下具体步骤： 1)为整个数据集建立一个网格； 2)对每个网格单元映射，计算score上限； 3)对每个网格单元在上限不低于当前最优的情况下，为网格内所有的数据点构建 横纵线； 4)所有横行与纵线交叉得到一个交叉点集，并除去无用的交叉点；5)以每个交叉点为矩形远角far-corner构造一个最大矩形_供.，并且用范围查询 找到在这个矩形范围内的所有数据点； 6)使每个最大矩形沉慢慢回缩，回缩的同时计算优劣值score; 7)计算完所有网格单元，输出最优矩形的位置及其大小；其中： 所述步骤1)中，网格以查询点为中心，并且网格单元大小为最大矩形91 J 所述步骤2)中，网格单元的映射是指每个网格的相邻且离查询点较近的三个网 格要为当前网格提供横线纵线以及权值；每个网格单元的score上限是权值之和，再减去 最小的代价得到的理论上限； 所述步骤4)中，除去无用的交叉点是指：在交叉点的任意一条交叉线上没有数据 点或者数据点离交叉点的距离分别大于91长和宽，则这些交叉点是没用的，需去除； 所述步骤5)中，以交叉点为far-corner以沉为大小构建一个矩形，其范围查询 是利用Quad-tree来进行； 所述步骤6)中，矩形回缩时保证长宽比不变，far-corner固定，由于离查询点距 离和矩形大小在时刻变化，score值会不同，需要保留最优的score值及此时的矩形位置和 大小。 与现有技术相比，本专利技术有以下优点： 1、易用性：该查询比现有技术MaxRS问题要更加灵活易用，能够查询不固定大小 的范围，以及考虑到查询点的距离，而不受范围固定的约束和无视查询点的距离。所以更加 易用，适用范围更加广泛。 2、正确性：算法是确定性算法，能够找到唯一的最优结果，而不是先前最高效的近 似解算法。 3、高效性：经过优化的算法，能够在较快的时间内得到结果。 4、实用性：该查询具有广泛的实用意义，能够为餐馆，公共设施等等找到最优的架 设位置，以及他们的服务范围。【附图说明】 图1为本专利技术查询例子不意图； 图2为本专利技术构建网格示意图； 图3为本专利技术网格单元映射示意图； 图4为本专利技术以交叉点构建一个最大矩形示意图； 图5为本专利技术矩形回缩示意图。【具体实施方式】 本专利技术所述的计算方法，针对的查询其定义： 在二维空间R2给定一个点的集合P，在P中每个点e浐都会有一个独立非负的值 w(p)作为这个点的权值。然后给定一个固定比例和最大大小的矩形识，以及查询点的位置 ^及其初始大小（初始大小限制了最小矩形大小，可以为0)。其查询问题的目标是找到一 个位置放置这个矩形并确定其大小，使得这个矩形能够覆盖到的点的权值最大并且付出的 距离代价以及大小代价最小。其"覆盖权值"为被覆盖的点的权值之和： covered-weight(r) =EpEpnrw(p) ? 假设所有P中的点权值都为1，那么"覆盖权值"就可以简单的定义为被r所覆盖 的点的个数。附图1是一个简单的查询例子，^是初始查询点，^14是四个候选解的集合， 他们各自的权值分别是4, 3, 4, 4。其中ri，r2,r3都拥有相同的大小，r4的大小比他们的要 大。在这个例子中，r3是最好的查询结果，因为它比ri要更近，比r2"覆盖权值"更多，比r4 要更小，于是^就是最优的查询结果。 为了使查询更加简单易懂，提出以下概念。 cost(r,rD) =adist(r当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种距离敏感大小可变化的最优范围位置查询的计算方法，其特征在于该方法包括以下具体步骤：1)为整个数据集建立一个网格；2)对每个网格单元映射，计算score上限；3)对每个网格单元在上限不低于当前最优的情况下，为网格内所有的数据点构建横纵线；4)所有横行与纵线交叉得到一个交叉点集，并除去无用的交叉点；5)以每个交叉点为矩形远角far‑corner构造一个最大矩形并且用范围查询找到在这个矩形范围内的所有数据点；6)使每个最大矩形慢慢回缩，回缩的同时计算优劣值score；7)计算完所有网格单元，输出最优矩形的位置及其大小；其中：所述步骤1)中，网格以查询点为中心，并且网格单元大小为最大矩形所述步骤2)中，网格单元的映射是指每个网格的相邻且离查询点较近的三个网格要为当前网格提供横线纵线以及权值；每个网格单元的score上限是权值之和，再减去最小的代价得到的理论上限；所述步骤4)中，除去无用的交叉点是指：在交叉点的任意一条交叉线上没有数据点或者数据点离交叉点的距离分别大于长和宽，则这些交叉点是没有用的，需去除；所述步骤5)中，以交叉点为far‑corner以为大小构建一个矩形，其范围查询是利用Quad‑tree来进行；所述步骤6)中，矩形回缩时保证长宽比不变，far‑corner固定。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：林欣，罗序辉，邱鑫，周慧君，王桢，陈黎，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：上海;31