一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法。利用空間數(shù)據(jù)庫(kù)中雙色反最近鄰查詢技術(shù)，將空間四分法和泰森多邊形應(yīng)用到本發(fā)明中，保證查詢結(jié)果具有最多的反最近鄰，并使得查詢結(jié)果到各自反最近鄰的最小距離最大。本方法先為每個(gè)客戶點(diǎn)生成最近位置圓域；接著用四分法找到矩形區(qū)域，并使得該區(qū)域落在盡可能多的最近位置圓域交集中；然后用兩個(gè)有效的剪枝規(guī)則對(duì)上一步得到的與矩形區(qū)域相關(guān)的最近位置圓域集合進(jìn)行修剪；最后根據(jù)修剪后的最近位置圓域集合及其泰森多邊形找出最佳位置點(diǎn)。本發(fā)明極大地減少了查詢的搜索空間，且查詢效率明顯好于現(xiàn)有方法，提供了最佳性能。
【專利說(shuō)明】一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及空間數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢技術(shù)，特別是一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著無(wú)線通信技術(shù)、遙感技術(shù)以及定位系統(tǒng)的不斷發(fā)展和普及，大量的空間位置數(shù)據(jù)以前所未有的速度增長(zhǎng)?；诳臻g數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢和搜索應(yīng)用廣泛，各種空間數(shù)據(jù)庫(kù)上的查詢算法成為了研究熱點(diǎn)。
[0003]典型的空間數(shù)據(jù)庫(kù)查詢包括最近鄰查詢和反向最近鄰查詢等。最近鄰查詢返回距離查詢點(diǎn)最近的點(diǎn)，而反最近鄰查詢則返回將查詢點(diǎn)作為其最近鄰的點(diǎn)集合。反最近鄰查詢返回的集合中點(diǎn)的數(shù)量，反應(yīng)了查詢點(diǎn)的影響力大小。雙色反最近鄰查詢指的是數(shù)據(jù)集由兩種不同類型的點(diǎn)組成，如服務(wù)點(diǎn)集和客戶點(diǎn)集。
[0004]基于雙色反最近鄰，最大雙色反最近鄰查詢的目的是從空間數(shù)據(jù)庫(kù)查找區(qū)域，使得在該區(qū)域中新增加的任意位置點(diǎn)都具有最大的反最近鄰集。該查詢?cè)谑袌?chǎng)定位、設(shè)施選址、資源分配等決策支持應(yīng)用場(chǎng)景中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
[0005]目前針對(duì)最大雙色反最近鄰查詢，已有MaxOverlap和MaxFirst等算法,但是這些算法在查找最優(yōu)區(qū)域時(shí)都僅以反最近鄰數(shù)量為衡量標(biāo)準(zhǔn)，并未考慮距離因素。而在設(shè)施選址等實(shí)際應(yīng)用中距離因素卻是非常重要的，在本發(fā)明中，我們關(guān)注于查詢滿足最大雙色反最近鄰查詢條件、并且與客戶點(diǎn)的最小距離最大的點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法。
[0007]本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題采用技術(shù)方案的步驟如下:
[0008]步驟(I):對(duì)于服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集采用R樹索引，維護(hù)一個(gè)矩形區(qū)域結(jié)果列表和一個(gè)查詢結(jié)果列表；
[0009]步驟(2):以客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)點(diǎn)為查詢點(diǎn)，找出其在服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集中的最近鄰，并由此建立各個(gè)客戶點(diǎn)的最近位置圓域；
[0010]步驟(3):根據(jù)各客戶點(diǎn)的最近位置圓域，采用四分法得到滿足條件的矩形區(qū)域，并放入矩形區(qū)域結(jié)果列表；
[0011]步驟(4):對(duì)于矩形區(qū)域結(jié)果列表中的每個(gè)矩形區(qū)域，求得其相交的最近位置圓域集合;
[0012]步驟(5):利用剪枝規(guī)則過(guò)濾掉步驟(4)得到的最近位置圓域集合中不滿足條件的最近位置圓域，并由此建立泰森多邊形；
[0013]步驟(6):利用步驟(5)中得到的最近位置圓域集合和泰森多邊形計(jì)算最終結(jié)果；
[0014]所述的步驟(I)中的矩形區(qū)域結(jié)果列表存放滿足條件的矩形；查詢結(jié)果列表存放最終的查詢結(jié)果。[0015]所述的步驟(2)中最近位置圓域是以客戶點(diǎn)為圓心、其到服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集中最近鄰的距離為半徑的圓。所有的最近位置圓域通過(guò)R樹建立索引。最近位置圓域在R樹中用其最小包含矩形表示，矩形的邊分別與各坐標(biāo)軸平行。
[0016]所述的步驟(3)中找到的矩形區(qū)域具有兩個(gè)屬性:上界值和下界值；上界值表示與矩形區(qū)域有共同區(qū)域的最近位置圓域數(shù)量；下界值表示包含整個(gè)矩形區(qū)域的最近位置圓域數(shù)量。在查找過(guò)程中，使用一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列存放待處理的矩形區(qū)域。該優(yōu)先隊(duì)列是以矩形區(qū)域的上界值為排序度量，下界值最大的優(yōu)先訪問(wèn)。用四分法查找矩形區(qū)域的步驟包括:
[0017]I)將索引最近位置圓域集合的R樹根節(jié)點(diǎn)放入優(yōu)先隊(duì)列；
[0018]2)取出優(yōu)先隊(duì)列中度量最大的矩形區(qū)域，若該矩形區(qū)域滿足上界值與下界值相等，則將該矩形區(qū)域添加到結(jié)果列表中；否則對(duì)矩形區(qū)域進(jìn)行四分劃分，并將劃分出來(lái)的子區(qū)域添加到優(yōu)先隊(duì)列。劃分的方式需分兩種情況考慮:
[0019]a)連續(xù)4次遍歷到的矩形區(qū)域的相交最近位置圓域集合相同，并具有相同的下界值。這種情況下需分兩種情況進(jìn)行處理:i)與矩形區(qū)域相交但不包含的最近位置圓域相交于一點(diǎn)，那么在該交點(diǎn)對(duì)矩形區(qū)域進(jìn)行劃分，分成4個(gè)矩形區(qū)域；ii)與矩形區(qū)域相交但不包含的最近位置圓域不相交于一點(diǎn)，那么在該矩形區(qū)域的中心進(jìn)行劃分，分成4個(gè)面積相同的矩形區(qū)域。
[0020]b)未出現(xiàn)a)中所述的連續(xù)分割的情況，則在該矩形區(qū)域的中心進(jìn)行劃分，分成4個(gè)面積相同的矩形區(qū)域。
[0021]所述的步驟(4)的計(jì)算與矩形區(qū)域相交的最近位置圓域是通過(guò)以矩形區(qū)域?yàn)椴樵儣l件，在最近位置圓域集合的R樹中查詢得到的。
[0022]所述的步驟(5)的剪枝規(guī)則有兩種:
[0023]I)某個(gè)最近位置圓域的半徑大于集合中最小最近位置圓域半徑的3倍，則該最近位置圓域可被過(guò)濾；
[0024]2)對(duì)于集合中的一個(gè)最近位置圓域，若其與集合中任一最近位置圓域圓心之間的距離的一半小于該最近位置圓域的半徑，則該最近位置圓域可被過(guò)濾。
[0025]泰森多邊形則通過(guò)掃描線算法建立。
[0026]所述的步驟(6)中利用步驟(5)中得到的最近位置圓域集合和泰森多邊形計(jì)算最終結(jié)果的步驟包括:
[0027]I)計(jì)算泰森多邊形的頂點(diǎn)，計(jì)算各頂點(diǎn)與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離；
[0028]2)計(jì)算最近位置圓域集合與泰森多邊形的交點(diǎn)，計(jì)算各交點(diǎn)與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離；
[0029]3)上述步驟產(chǎn)生的兩類點(diǎn)中，根據(jù)其與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離，該值最大的點(diǎn)即為查詢結(jié)果，并更新結(jié)果列表。
[0030]本發(fā)明具有的有益效果是:
[0031]本發(fā)明充分利用了空間數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)有索引技術(shù)、最大雙色反最近鄰查詢處理技術(shù)，充分利用了距離條件進(jìn)行優(yōu)化，極大減少了搜索空間，大大降低了 I/o開(kāi)銷和CPU時(shí)間，提供了最佳性能。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】[0032]圖1是本發(fā)明的實(shí)施步驟流程圖。
[0033]圖2為最優(yōu)選址點(diǎn)查詢的工作原理示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0034]現(xiàn)結(jié)合附圖和具體實(shí)施對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步說(shuō)明:
[0035]如圖1，圖2所示，本發(fā)明具體實(shí)施過(guò)程和工作原理如下:
[0036]步驟(I):對(duì)于服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集采用R樹索引，維護(hù)一個(gè)矩形區(qū)域結(jié)果列表和一個(gè)查詢結(jié)果列表；
[0037]步驟(2):以客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)點(diǎn)為查詢點(diǎn)，找出其在服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集中的最近鄰，并由此建立各個(gè)客戶點(diǎn)的最近位置圓域；
[0038]步驟(3):根據(jù)各客戶點(diǎn)的最近位置圓域，采用四分法得到滿足條件的矩形區(qū)域，并放入矩形區(qū)域結(jié)果列表；
[0039]步驟(4):對(duì)于矩形區(qū)域結(jié)果列表中的每個(gè)矩形區(qū)域，求得其相交的最近位置圓域集合;
[0040]步驟(5):利用剪枝規(guī)則過(guò)濾掉步驟(4)得到的最近位置圓域集合中不滿足條件的最近位置圓域，并由此建立泰森多邊形；
[0041]步驟(6):利用步驟(5)中得到的最近位置圓域集合和泰森多邊形計(jì)算最終結(jié)果；
[0042]步驟(I)中的服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集采用R樹索引，如圖2中的索引模塊。矩形區(qū)域結(jié)果列表存放滿足條件的矩形；查詢結(jié)果列表存放最終的查詢結(jié)果。
[0043]步驟(2)中的最近位置圓域是以客戶點(diǎn)為圓心、其到服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集最近鄰的距離為半徑的圓。所有的最近位置圓域通過(guò)R樹建立索引。在最近位置圓域的R樹中，最近位置圓域用其最小包含矩形表示，矩形的邊分別與各坐標(biāo)軸平行。最近位置圓域的計(jì)算是通過(guò)圖2中的最近位置鄰域計(jì)算器實(shí)現(xiàn)。
[0044]步驟(3)中找到的矩形區(qū)域具有兩個(gè)屬性:上界值和下界值；上界值表示與矩形區(qū)域有共同區(qū)域的最近位置圓域數(shù)量；下界值表示包含整個(gè)矩形區(qū)域的最近位置圓域數(shù)量。在查找過(guò)程中，要使用一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列。存放矩形區(qū)域的優(yōu)先隊(duì)列是以矩形區(qū)域的上界值為排序度量，上界值最大的優(yōu)先訪問(wèn)。用四分法查找矩形區(qū)域是通過(guò)圖2中的矩形區(qū)域計(jì)算器實(shí)現(xiàn)，具體步驟包括:
[0045]I)將索引最近位置圓域集合的R樹的根節(jié)點(diǎn)放入優(yōu)先隊(duì)列；
[0046]2)取出優(yōu)先隊(duì)列中度量最大的矩形區(qū)域，若該矩形區(qū)域滿足上界值與下界值相等，則將該矩形區(qū)域添加到結(jié)果列表中；否則對(duì)矩形區(qū)域進(jìn)行四分劃分，并將劃分出來(lái)的子區(qū)域添加到優(yōu)先隊(duì)列。劃分的方式需分兩種情況考慮:
[0047]a)連續(xù)4次遍歷到的矩形區(qū)域的相交最近位置圓域集合相同，并具有相同的下界值。這種情況下需分兩種情況進(jìn)行處理:i)與矩形區(qū)域相交但不包含的最近位置圓域相交于一點(diǎn)，那么在該交點(diǎn)對(duì)矩形區(qū)域進(jìn)行劃分，分成4個(gè)矩形區(qū)域；ii)與矩形區(qū)域相交但不包含的最近位置圓域不相交于一點(diǎn)，那么在該矩形區(qū)域的中心進(jìn)行劃分，分成4個(gè)面積相同的矩形區(qū)域。
[0048]b)未出現(xiàn)上述連續(xù)分割的情況，則在該矩形區(qū)域的中心進(jìn)行劃分，分成4個(gè)面積相同的矩形區(qū)域。[0049]步驟(4)中計(jì)算與矩形區(qū)域相交的最近位置圓域是通過(guò)以矩形區(qū)域?yàn)椴樵儣l件，在最近位置圓域集合的R樹中查詢得到，具體是由圖2中的與矩形區(qū)域相關(guān)最近位置圓域計(jì)算器求得的。
[0050]步驟(5)中的剪枝規(guī)則有兩種，是通過(guò)最近位置鄰域過(guò)濾器實(shí)現(xiàn)剪枝:
[0051]I)某個(gè)最近位置圓域的半徑大于集合中最小最近位置圓域半徑的3倍，則該最近位置圓域可被過(guò)濾；
[0052]2)對(duì)于集合中的一個(gè)最近位置圓域，若其與集合中任一最近位置圓域圓心之間的距離的一半小于該最近位置圓域的半徑，則該最近位置圓域可被過(guò)濾。
[0053]泰森多邊形則通過(guò)掃描線算法建立，在圖2中是由泰森多邊形計(jì)算器實(shí)現(xiàn)。
[0054]步驟(6)中利用步驟(5)中得到的最近位置圓域集合和泰森多邊形計(jì)算最終結(jié)果在圖2中是由交點(diǎn)計(jì)算器實(shí)現(xiàn)，具體的步驟包括:
[0055]I)計(jì)算泰森多邊形的頂點(diǎn)，計(jì)算各頂點(diǎn)與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離；
[0056]2)計(jì)算最近位置圓域集合與泰森多邊形的交點(diǎn)，計(jì)算各交點(diǎn)與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離；
[0057]3)上述步驟產(chǎn)生的兩類點(diǎn)中，根據(jù)其與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離，該值最大的點(diǎn)即為查詢結(jié)果，并更新結(jié)果列表。
【權(quán)利要求】
1.一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法，其特征在于該方法的步驟如下: 步驟(1):對(duì)于服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集采用R樹索引，維護(hù)一個(gè)矩形區(qū)域結(jié)果列表和一個(gè)查詢結(jié)果列表； 步驟(2):以客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)點(diǎn)為查詢點(diǎn)，找出其在服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集中的最近鄰，并由此建立各個(gè)客戶點(diǎn)的最近位置圓域； 步驟(3):根據(jù)各客戶點(diǎn)的最近位置圓域，采用四分法得到滿足條件的矩形區(qū)域，并放入矩形區(qū)域結(jié)果列表； 步驟(4):對(duì)于矩形區(qū)域結(jié)果列表中的每個(gè)矩形區(qū)域，求得其相交的最近位置圓域集合； 步驟(5):利用剪枝規(guī)則過(guò)濾掉步驟(4)得到的最近位置圓域集合中不滿足條件的最近位置圓域，并由此建立泰森多邊形； 步驟(6):利用步驟(5)中得到的最近位置圓域集合和泰森多邊形計(jì)算最終結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法，其特征在于:所述的步驟(1)中矩形區(qū)域結(jié)果列表存放滿足條件的矩形；查詢結(jié)果列表存放最終的查詢結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法，其特征在于:所述的步驟(2)中最近位置圓域是以客戶點(diǎn)為圓心、其到服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)集中最近鄰的距離為半徑的圓；所有的最近位置圓域通過(guò)R樹建立索引；最近位置圓域在R樹中用其最小包含矩形表示，矩形的邊分別與各坐標(biāo)軸平行。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法，其特征在于:所述的步驟(3)中找到的矩形區(qū)域具有兩個(gè)屬性:上界值和下界值；上界值表示與矩形區(qū)域有共同區(qū)域的最近位置圓域數(shù)量；下界值表示包含整個(gè)矩形區(qū)域的最近位置圓域數(shù)量；在查找過(guò)程中，使用一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列存放待處理的矩形區(qū)域；該優(yōu)先隊(duì)列是以矩形區(qū)域的上界值為排序度量，上界值最大的優(yōu)先訪問(wèn)；用四分法查找矩形區(qū)域的步驟包括: 1)將索引最近位置圓域集合的R樹根節(jié)點(diǎn)放入優(yōu)先隊(duì)列； 2)取出優(yōu)先隊(duì)列中度量最大的矩形區(qū)域，若該矩形區(qū)域滿足上界值與下界值相等，則將該矩形區(qū)域添加到結(jié)果列表中；否則對(duì)矩形區(qū)域進(jìn)行四分劃分，并將劃分出來(lái)的子區(qū)域添加到優(yōu)先隊(duì)列。劃分的方式需分兩種情況考慮: a)連續(xù)4次遍歷到的矩形區(qū)域的相交最近位置圓域集合相同，并具有相同的下界值；這種情況下需分兩種情況進(jìn)行處理:i)與矩形區(qū)域相交但不包含的最近位置圓域相交于一點(diǎn)，那么在該交點(diǎn)對(duì)矩形區(qū)域進(jìn)行劃分，分成4個(gè)矩形區(qū)域；ii)與矩形區(qū)域相交但不包含的最近位置圓域不相交于一點(diǎn)，那么在該矩形區(qū)域的中心進(jìn)行劃分，分成4個(gè)面積相同的矩形區(qū)域； b)未出現(xiàn)a)中所述的連續(xù)分割的情況，則在該矩形區(qū)域的中心進(jìn)行劃分，分成4個(gè)面積相同的矩形區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法，其特征在于:所述的步驟(4)的計(jì)算與矩形區(qū)域相交的最近位置圓域是通過(guò)以矩形區(qū)域?yàn)椴樵儣l件，在NLC集合的R樹中查詢得到的。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法，其特征在于:所述的步驟(5)的剪枝規(guī)則有兩種: 1)某個(gè)最近位置圓域的半徑大于集合中最小最近位置圓域半徑的3倍，則該最近位置圓域可被過(guò)濾； 2)對(duì)于集合中的一個(gè)最近位置圓域，若其與集合中任一最近位置圓域圓心之間的距離的一半小于該最近位置圓域的半徑，則該最近位置圓域可被過(guò)濾； 泰森多邊形通過(guò)掃描線算法建立。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙色反最近鄰查詢的最優(yōu)選址方法，其特征在于:所述的步驟(6)中利用步驟(5)中得到的最近位置圓域集合和泰森多邊形計(jì)算最終結(jié)果的步驟包括: 1)計(jì)算泰森多邊形的頂點(diǎn)，計(jì)算各頂點(diǎn)與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離； 2)計(jì)算最近位置圓域集合與泰森多邊形的交點(diǎn)，計(jì)算各交點(diǎn)與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離； 3)在1)、2)步驟產(chǎn)生的兩類點(diǎn)中，根據(jù)其與客戶點(diǎn)數(shù)據(jù)集的最小距離，選取該值最大的點(diǎn)作為查詢 結(jié)果。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK103778196SQ201410007605
【公開(kāi)日】2014年5月7日 申請(qǐng)日期:2014年1月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月7日
【發(fā)明者】高云君, 崔會(huì)永, 李萌, 柳晴, 苗曉曄, 陳璐, 趙靖文 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)