一种智能手机的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及通信领域，具体设及一种智能手机。
【背景技术】
[0002] 智能手机的寻路功能一直W来备受关注，尤其当智能手机与车载终端联系在一起 时，通过手机上的软件计算路线并将其发送到车载终端上，可W有效减少车载终端的计算 量，进而减少车载终端的体积和运算负荷。而且，当车载终端计算功能故障时，也可W通过 手机直接发送路径都车载终端上，作为一种后备选择。
[0003] 在实际使用中，用户的目的地往往不止一个，而且要求到达每个目的地的时间不 尽相同。因此，如何根据不同的目的地来选择一条能最大限度节约成本的车辆运行线路，是 一个亟待解决的问题。
【发明内容】
[0004] 针对上述问题，本发明提供一种智能手机。
[000引本发明的目的采用W下技术方案来实现：
[0006] -种智能手机，包括智能手机和安装在智能手机上的导航系统，导航系统用于计 算最优路径并发送到车载终端上，其特征是，导航系统具体包括信号模块、处理模块和生成 模块；
[0007] 信号模块，用于接收用户输入的一个或多个目的地，W及到达各个目的地的预计 要求时间，并询问用户离开最后一个目的地后是否返回出发地；
[0008] 处理模块，用于根据目的地和事先输入地理环境信息选择最优路径，具体包括：
[0009] 建立模块；
[0011]其中，minS为车辆运行过程中的最低成本;m为出发地车辆的总数，由GPS系统接收 的附近车辆信号确定，如果接收不到其他车辆的信号，那么m=l;U为目的地数量;bo为单位 距离碳排放成本；《0为碳排放系数；。0为空载时单位距离燃料消耗量;fu为目的地Ki = 1，2，…，U)到目的地j (j = 1，2，…，U)之间的距离；C为车辆的载重量;H为车辆的最大载重 量；。^3满载时单位距离燃料消耗量； 「 1 [1 车辆k从百脱地i行驶到目的地j 丄W山'尘.
[0012] Jyfe = ] ^ :;Ti为车辆提刖到达虹失系数， { 0 其他 S告u(& -切为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，T2为车辆迟到损失系数， TzSi-U化-化)为延迟至时刻O到达目的地i时的成本损失，提前到达损失系数和迟到损失 系数用于考量车辆到达每一个目的地的准点情况，Tl和T2为人为设定的系数；
[001引机会模块:假设共有R个节点，丫 1如)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强度， 丫 IJ(O) =K化为数值较小的常数），车辆在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向，则车 辆k化=1，2,. . .，m)从节点i转移到节点j的概率为：
当j它％ 其他
[0015]其中，gEAk;Ak= {0,1，???，R-1}-Bk表示车辆k下一步允许选择的点的集合，随时间 呈动态变化，故化=1，2,…，m)为第k辆车辆的禁忌表，用来记录车辆k已经过的点；巧4(妇为 启发式因子，表示t时刻由节点巧IJ节点j的期望程度，一般取化j似二为信息启发式 因子，y为期望启发因子;a(i，j)为下一个目的地的时间度；讶为下一个目的地的时间度相对 重要性；
[0016]优化模块：引入优化变量XiJ (t)，其满足XiJ(t+1)=诚(t) [ I-XiJ(t)]，其中O为控制 变量，得出优化的跟踪素更新规则：
[0017] 丫 ij(t+l) = (l-C) 丫 ij(t)+A 丫 ij(t)+yXij(t)
[0018] 其中，么)?咏）=S岸iA k/KO;当使用者通过信号模块选择在离开最后一个目的 地后返回出发地时，构成一个循环，贝U , rf 为第k辆车辆在本次循环中经过路径（i，P , W丰扛
[0019] 么始(0= fk ,Fk为第k辆车 0 其他 辆在本次循环中所走路径长度，I为跟踪素强度的常数，A 表示在本次循环中第k辆车 辆在路径Q，j)上留下的跟踪素强度;C为跟踪素全局挥发因子，Ce [0，1]，且C为根据如下 公式动态调整的参数：游+ 1)二f胃其中Cmin是人为设定的最小 Umin 否则 值；A 丫u(t)表示本次循环中所有车辆在路径（i，j)上留下的跟踪素强度的总和;y为可调 节系数；
[0020] 初始模块:令迭代次数DD = 0，进行参数初始化，调整各路径跟踪素;产生一个范围 为[0，1]的随机数P，若9<给定常数PO,按照下式选择下一个节点j:j = 3巧mayUy化0H，X 岐0;，0]M X LaO;,〇糾}，其中IEAk;否则根据机会模块中的概率公式选择下一个节点j，将j 加入数组Bk中，重复直至所有的节点任务完成，得到模拟算法的初始集Si;
[0021] 求解模块:从当前的初始集中生成一组新的可行解&，目标值变化量A S = &-Si， 若AS<0,则接受新的可行解&为最优解;否则考虑偏差的影响:r = exp(-AS/N(t))，其中 N为随时间变化的量，若r>l，则接受&为最优解，否则不接受新的可行解，最优解仍为Si;
[0022] 判断模块：当前最优解小于某一特定值时，进行跟踪素更新;如果本轮列表Bk中无 数据更新，则产生一个[0，1 ]范围的随机数U，若61+62+，? ? ?，ei-i<u<ei+e2+，? ? ?，ei，则选择概 率为ei的候选车辆作为下一个目标节点；
[0023] 生成模块：用于输出计算出的最优路径，令迭代次数DD = DD+1，若DD<DDmax，根据 跟踪素更新规则，按照公式N(t+l)=N(t).v进行清空Bk列表，其中ve[0，l]，回到初始模 块，重新产生随机数P ;若DD = DDmax，则输出最优解作为最优路径。
[0024] 本发明的有益效果为:本发明采用优化的路径算法，考虑了车辆运行过程中的各 种成本因素，寻优效果好、求解效率高、性能稳定，增强了全局捜索能力，能根据多个目的地 及要求到达的时间最大限度地节省车辆的运行成本，能起到很好的节能效果。
【附图说明】
[0025] 利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限 审IJ，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据W下附图获得 其它的附图。
[0026] 图1是本发明的结构框图。
[0027] 附图标记:信号模块-Al;建立模块-B3;机会模块-C5;优化模块-D7;初始模块-E9; 求解模块-Fl 1;判断模块-Gl 3;生成模块-Hl 5。
【具体实施方式】
[0028] 结合W下实施例对本发明作进一步描述。
[0029] -种智能手机，包括智能手机和安装在智能手机上的导航系统，导航系统用于计 算最优路径并发送到车载终端上，导航系统具体包括信号模块AU处理模块和生成模块 H15；
[0030] 信号模块Al,用于接收用户输入的一个或多个目的地，W及到达各个目的地的预 计要求时间，并询问用户离开最后一个目的地后是否返回出发地；
[0031] 处理模块，用于根据目的地和事先输入地理环境信息选择最优路径，具体包括：
[0032] 建立模块B3:
[0034]其中，minS为车辆运行过程中的最低成本;m为出发地车辆的总数，由GPS系统接收 的附近车辆信号确定，如果接收不到其他车辆的信号，那么m=l;U为目的地数量;bo为单位 距离碳排放成本；《0为碳排放系数；。0为空载时单位距离燃料消耗量;fu为目的地Ki = 1，2,…，U)到目的地j(j = l，2,…，U)之间的距离；C为车辆的载重量;H为车辆的最大载重 量；。^3满载时单位距离燃料消耗量； roMGi 车辆k从目的地i行驶到目的地j T中t細扣心护化肛
[003引：3?? = j ?; Tl为车辆提刖到达虹失系数， t '0 其他 TlSf=a(Gi-tt?)为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，T2为车辆迟到损失系数， 屯玄f=D化- 0;)为延迟至时刻0到达目的地i时的成本损失，提前到达损失系数和迟到损失 系数用于考量车辆到达每一个目的地的准点情况，Tl和T2为人为设定的系数；
[0036]机会模块巧:假设共有R个节点，T u(t)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强 度，丫 U(O) =K化为数值较小的常数），车辆在运动过程中根据跟踪素强度选择转移方向，贝U