【摘 要】
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在移动通讯技术和定位技术飞速发展的时代背景下,出现了许多基于位置的应用,例如滴滴出行、美团外卖、物流等。路网环境下的移动对象已成为当前的热门研究课题之一,常见的查询有K近邻查询、范围查询等。目前大部分针对路网的研究主要考虑静止点之间或者一个静止点和一个移动点,很少涉及两个移动点。本文针对路网移动对象动态最短路径查询展开研究,该查询具有较高计算复杂度。主要原因在于:一方面大规模路网增加了最短路径计算
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在移动通讯技术和定位技术飞速发展的时代背景下，出现了许多基于位置的应用，例如滴滴出行、美团外卖、物流等。路网环境下的移动对象已成为当前的热门研究课题之一，常见的查询有K近邻查询、范围查询等。目前大部分针对路网的研究主要考虑静止点之间或者一个静止点和一个移动点，很少涉及两个移动点。本文针对路网移动对象动态最短路径查询展开研究，该查询具有较高计算复杂度。主要原因在于：一方面大规模路网增加了最短路径计算的复杂度，另一方面两个移动对象的位置发生变化时，最短路径也随之发生变化，增加了计算次数，需要能够动态且高效的更新最短路径。该查询可应用于智慧交通、实时导航、自动驾驶等场景。本文主要研究工作如下：
(1) 针对移动对象实时最短路径查询，本文提出了基于预存储的实时最短路径查询算法CMOSP。该算法提出预存储一部分最短路径从而减少计算代价，通过引入分割点以确保查询结果的准确性。采用真实路网数据进行了实验测试，主要调节预存储系数k，并分析预存储结构、路网规模、移动对象间距离对查询性能的影响。结果表明本文所提CMOSP算法相比基本方法在查询效率上提升2-3个数量级。
(2) 定义路网移动对象历史轨迹最短路径查询。提出了基于预存储方法的基本算法，在此基础上提出基于分组的GD-MOSP优化算法。查询时对路网移动对象历史轨迹进行动态时间规整以确定同一时间段对应的路段，通过路段分组减少计算代价，并基于动态预存储的双向搜索机制降低重复计算次数。采用真实南京市道路网数据进行了实验测试，实验结果表明 GD-MOSP算法相比基本算法性能约提升60%。
(3) 设计并实现了基于SECONDO的路网移动对象动态最短路径查询系统，采用两个数组结构存储和表示查询得到的动态最短路径，通过将 SECONDO 内核中存储数据类型转换到JavaGUI能够识别的类型，实现移动对象运动及其运动过程中最短路径动态变化过程的可视化，能够方便用户在系统中看到动态最短路径的实时变化。
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