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    部隊鐵路輸送路徑選擇算法研究

    2012-12-15 04:00:32汪建偉宋一丁董立峰賈斌
    關(guān)鍵詞:搜索算法路網(wǎng)雙向

    汪建偉,宋一丁,董立峰,賈斌

    (1.軍事交通學(xué)院,天津300161;2.總后后勤科學(xué)研究所,北京100071)

    1 引言

    目前,鐵路輸送仍是我軍陸地防御和作戰(zhàn)的一種主要遠(yuǎn)程機(jī)動方式,部隊鐵路輸送方案編制的核心內(nèi)容之一是確定輸送路徑??焖儆行У剡x取最優(yōu)路徑對編制部隊鐵路輸送方案具有重要意義。本文設(shè)計了以輸送時間最短為目標(biāo)的基于輔助的雙向A*路徑搜索算法,通過綜合優(yōu)化設(shè)計,使得算法中的路網(wǎng)數(shù)據(jù)減少,存儲結(jié)構(gòu)清晰,搜索范圍縮小,計算速度加快,更符合快速編制部隊鐵路輸送方案要求。

    2 路網(wǎng)數(shù)據(jù)模型

    路網(wǎng)是搜索最優(yōu)路徑的基礎(chǔ)和對象,而要能夠在路網(wǎng)上進(jìn)行最優(yōu)路徑的搜索,必須將其轉(zhuǎn)換為算法能夠識別的信息,并以合理的結(jié)構(gòu)組織和存儲。

    2.1 路網(wǎng)的表示方法

    道路網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典表示方法是賦權(quán)有向圖。通常是分別存儲點(diǎn)狀實(shí)體——節(jié)點(diǎn)、線狀實(shí)體——兩節(jié)點(diǎn)間的路段、節(jié)點(diǎn)和路段的屬性信息,以及實(shí)體間的拓?fù)潢P(guān)系[1](主要是連通性和方向性)。道路網(wǎng)的規(guī)模是影響最短路徑搜索時間的主要因素,當(dāng)在大規(guī)模路網(wǎng)上進(jìn)行最優(yōu)路徑搜索時,如果將路網(wǎng)中的所有路段和結(jié)點(diǎn)平等對待,其計算量的龐大、搜索效率的低下是可想而知的。鐵路路網(wǎng)的站點(diǎn)與一般網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)不同,其中絕大部分站點(diǎn)只和2個站點(diǎn)關(guān)聯(lián),連接3個站點(diǎn)及更多站點(diǎn)的車站只不過占百分之十幾。針對這種情況,本文采用了二次讀入邊數(shù)據(jù)的方法[2]來表示鐵路路網(wǎng)。

    (1)支點(diǎn)到支點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)表示。首先忽略全部中間站點(diǎn)(連接兩個邊的站點(diǎn)),形成一個簡單的只有支點(diǎn)(連接三個及三個以上的站點(diǎn))的網(wǎng)絡(luò)。如圖1(a)的網(wǎng)絡(luò)可以簡化為圖1(b)所示的網(wǎng)絡(luò)。如果要求計算從支點(diǎn)到支點(diǎn)的最短路徑,那么在這個簡化的網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行即可。

    (2)中間站點(diǎn)到發(fā)的網(wǎng)絡(luò)表示.如果出發(fā)站點(diǎn)是中間點(diǎn),可以查詢該站點(diǎn)至所在邊兩端站點(diǎn)的距離,暫時從網(wǎng)絡(luò)中刪除這條邊,并增加1個站點(diǎn)Vk及2條邊(Vk,Vi)和(Vk,Vj),其邊長分別等于從數(shù)據(jù)庫讀出的該站點(diǎn)距這2個支點(diǎn)的距離。

    如果到達(dá)站點(diǎn)是中間點(diǎn),那么處理方法同上。通過對鐵路網(wǎng)絡(luò)作了如上處理,全國路網(wǎng)即可表示成一個簡化的網(wǎng)絡(luò),在這個網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行最短路徑搜索其效率將得到明顯的提高。

    2.2 路網(wǎng)的存儲結(jié)構(gòu)

    在確定了路網(wǎng)的表示方法之后,下一步的工作就是利用合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將路網(wǎng)存儲起來,使得路徑選擇算法能夠識別路網(wǎng),并在路網(wǎng)上進(jìn)行最優(yōu)路徑的計算。衡量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)有兩個:一是存儲量小,冗余度小;二是便于路徑選擇算法操作。

    鐵路路網(wǎng)作為大型稀疏網(wǎng)絡(luò),具有很多特點(diǎn)。針對路網(wǎng)特點(diǎn),由Dial等人提出目前公認(rèn)的一種特別適合道路網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)的存儲結(jié)構(gòu)——前向關(guān)聯(lián)邊結(jié)構(gòu)[3]。該結(jié)構(gòu)的核心在于將由同一個節(jié)點(diǎn)出發(fā)的所有弧存放在一起,在選擇路徑時可以避免一些不必要的判斷。采用前向關(guān)聯(lián)邊存儲結(jié)構(gòu),可以利用節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的弧段數(shù)目來控制循環(huán)次數(shù),避開了大量不必要的循環(huán)運(yùn)算。本文在此基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)際需求對弧段權(quán)重進(jìn)行了重排。

    這種存儲結(jié)構(gòu)的一個明顯好處在于使得路網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更加清晰。前向關(guān)聯(lián)邊存儲結(jié)構(gòu)占用的存儲空間少,還能方便地對某一給定節(jié)點(diǎn)發(fā)出的所有弧段進(jìn)行操作,提高了算法的搜索效率。此外,通過對權(quán)重數(shù)組中各弧段的權(quán)值按大小進(jìn)行排列,使得在路徑搜索時不再需要比較弧段權(quán)重值,進(jìn)一步提高了搜索速度。

    3 路徑選擇算法的設(shè)計

    3.1 基于輔助信息的雙向A*搜索算法

    圖2所示為Dijkstra[4]、A*[5]及雙向A* 三種最短路徑算法搜索范圍的比較,從圖中可以看出雙向A*搜索算法在搜索空間上較前兩個算法減少了很多。雙向A*搜索算法的時間復(fù)雜度為O),其中b為網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)的平均度數(shù),d為從起點(diǎn)到終點(diǎn)最短路徑搜索深度。由此可見,雙向A*搜索算法無論從空間復(fù)雜度還是時間復(fù)雜度上都明顯優(yōu)于前兩個算法。該算法的缺點(diǎn)在于復(fù)雜度較大,一般僅用于復(fù)雜的圖形,而鐵路路網(wǎng)就屬于復(fù)雜的大型稀疏網(wǎng)絡(luò)。

    圖2 算法搜索范圍比較

    在鐵路運(yùn)輸中,當(dāng)給定始發(fā)站和到達(dá)站后,列車可能通過路徑的行政區(qū)域就確定了。例如列車從貴陽站開行至石家莊站,一般可能通過的行政區(qū)域包括貴州、重慶、陜西、山西、河南、湖南、湖北、山東和河北。根據(jù)鐵路運(yùn)輸?shù)倪@個特點(diǎn),本文設(shè)計了用于限定搜索區(qū)域的輔助信息數(shù)據(jù)庫。在擴(kuò)展某一節(jié)點(diǎn)前,首先要判定該節(jié)點(diǎn)是否在限制的搜索區(qū)域之內(nèi)。如果該節(jié)點(diǎn)在限制的搜索區(qū)域內(nèi)則擴(kuò)展之,否則,認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)不在最短路徑上,不予考慮。算法利用知識來限定搜索區(qū)域,不僅縮小了算法的搜索范圍,而且因?yàn)橄拗茀^(qū)域是給定的,不需要進(jìn)行計算,也沒有增加算法的復(fù)雜度。為了便于描述算法搜索過程,本文定義以下相關(guān)符號:x表示起始結(jié)點(diǎn)s或目標(biāo)結(jié)點(diǎn)t,若x=s,則ˉX=t,若x=t,則ˉX=s;gx(n)是在狀態(tài)空間中從結(jié)點(diǎn)x到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價;hx(n)從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)ˉX最佳路徑的估計代價;f=gx(n)+hx(n)是從初始點(diǎn)x經(jīng)由節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)點(diǎn)ˉX的估價函數(shù);x-OPEN由算法所擴(kuò)展的結(jié)點(diǎn)集,等待進(jìn)一步擴(kuò)展;x-CLOSED由算法所擴(kuò)展的且不在x-OPEN中的結(jié)點(diǎn)集。

    改進(jìn)后的雙向A*搜索算法具體步驟如圖3所示。

    圖3 改進(jìn)的雙向A*算法流程圖

    3.2 估值函數(shù)t(n)的設(shè)計

    估值函數(shù)能否正確選取將直接關(guān)系到算法成功與否,而函數(shù)的確定卻與實(shí)際情形密切相關(guān)。算法使用者可以依據(jù)實(shí)際情況,選擇f(n)的具體形式。估值函數(shù)的估價值應(yīng)與實(shí)際值盡量接近,這就要求啟發(fā)函數(shù)h(n)的啟發(fā)信息越多越好,即h(n)的值盡可能大,提高算法搜索效率。另一方面,為了保證算法的正確性,我們又需要適當(dāng)?shù)亟档凸纼r函數(shù)的值,擴(kuò)大搜索范圍。因而可以根據(jù)實(shí)際對求解速度和正確性的要求而設(shè)計出不同的估值函數(shù),使之更具彈性。

    對于路網(wǎng)中路徑選擇問題,已經(jīng)確定輸送時間最短為最優(yōu)目標(biāo)。輸送時間一般由單梯隊運(yùn)行時間和部隊輸送進(jìn)度兩部分組成,故可定義部隊從起始站點(diǎn)經(jīng)過站點(diǎn)n到達(dá)終點(diǎn)輸送時間的估值函數(shù)為:

    式(1)中,N為列車梯隊數(shù),h為當(dāng)前已選路徑中第一限制區(qū)段的通過能力,f為鐵路線路軍用占用率,g(n)為從起始站點(diǎn)到達(dá)當(dāng)前站點(diǎn)n的輸送時間實(shí)際代價函數(shù),h(n)為當(dāng)前站點(diǎn)n到達(dá)終點(diǎn)的輸送時間啟發(fā)函數(shù)。

    式(2)中,wi為兩車站之間區(qū)段長度,vi為列車在區(qū)段i上的運(yùn)行速度。

    式(3)中,D為兩點(diǎn)間的直線距離計算公式,vmax為已選路徑的區(qū)段中列車最大運(yùn)行速度,β為常量系數(shù),由輔助信息數(shù)據(jù)庫提供。β值是這樣確定的:假設(shè)某行政區(qū)域內(nèi)相鄰兩站點(diǎn)實(shí)際距離為S實(shí),直線距離為S直,行政區(qū)域內(nèi)任意相鄰站點(diǎn)實(shí)際距離與直線距離比值最小值就是該區(qū)域的常量系數(shù),即βi=min

    4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    為驗(yàn)證改進(jìn)的算法,本文繪制了部分鐵路線路圖(圖4),共包含87個站點(diǎn)和124條鐵路區(qū)段,利用Java 6.0、Oracle 9i和Myeclipse 8.0作為實(shí)驗(yàn)環(huán)境,分別采用Dijkstra算法、A*算法、雙向A*搜索算法和本文設(shè)計的基于輔助信息的雙向A*搜索算法求解四對站點(diǎn)的最優(yōu)路徑。

    各算法運(yùn)行情況比較見表1。運(yùn)行結(jié)果顯示各算法都能找到最優(yōu)路徑,但各算法在搜索時間和遍歷節(jié)點(diǎn)次數(shù)上存在著一定的差異。從表中可以看出,Dijkstra算法搜索時間是最長的,遍歷節(jié)點(diǎn)次數(shù)也是最多的,因?yàn)樵撍惴ǖ乃阉骰旧鲜且云瘘c(diǎn)為圓心以圓的方式向外拓展;A*算法從所搜時間和遍歷節(jié)點(diǎn)次數(shù)兩個方面都優(yōu)于Dijkstra算法,但優(yōu)勢不是很明顯,主要是給定的鐵路線路圖站點(diǎn)和線路區(qū)段數(shù)較少,沒有充分發(fā)揮A*算法的特點(diǎn);雙向A*搜索算法在時間上優(yōu)于前兩個算法,但遍歷節(jié)點(diǎn)次數(shù)卻多于A*算法,這一方面是因?yàn)榻o定的鐵路線路圖相對簡單,雙向選擇算法難以發(fā)揮優(yōu)勢,另一方面是因?yàn)槲覀冊诔绦蛑蟹灿泄?jié)點(diǎn)放入源點(diǎn)或目標(biāo)點(diǎn)的OPEN表時算法計數(shù)均加1,一些點(diǎn)在實(shí)際搜索過程中并沒有使用;本文設(shè)計的基于輔助信息的雙向A*搜索算法,從搜索時間和遍歷節(jié)點(diǎn)次數(shù)上相對前面的算法都是最少的,這充分證明了改進(jìn)算法的先進(jìn)性。

    表1 四種算法的運(yùn)行情況比較(時間單位:ms)

    圖4 鐵路輸送路徑選擇流程圖

    5 結(jié)語

    本文從部隊快速選擇鐵路輸送最優(yōu)路徑的需求出發(fā),根據(jù)鐵路路網(wǎng)特點(diǎn),從路網(wǎng)表示、存儲結(jié)構(gòu)、搜索區(qū)域、估值函數(shù)四個方面對雙向A*路徑搜索算法進(jìn)行了優(yōu)化,提高了搜索效率,具有較好的實(shí)用性,可以應(yīng)用于路徑選擇相關(guān)的決策信息系統(tǒng)中。

    1 夏立民.交通系統(tǒng)中最優(yōu)路徑選擇算法的研究[D].北京:首都大學(xué),2007.

    2 楊斌,魏佳.鐵路超限貨物最短運(yùn)輸徑路查詢系統(tǒng)的研究[J].鐵道運(yùn)營技術(shù),2010,16(2):1-7.

    3 萬瑋,劉曄,李立宏,等.采用聯(lián)合優(yōu)化方式的最佳路徑算法研究[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2007,43(30):97-100.

    4 DIJKSTRA E W.A Note on two Problems in Connexion with Graphs[J].Numerische Math-ematik,1959(1):269-271.

    5 HART E P,NILSSON N J,RAPHAEL B.A Formal basis for the Heuristic Dtermination of Minimum Cost Paths[C].IEEE Trans.Sci.Cyhern,1968,SCC-4(2):100-107.

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