车辆k化=1，2,. . .，m)从节点i转移到节点j的概率为：
当.1巨％ 其他
[0038] 其中，g e Ak; Ak= {0，1，…，R-I}-故表示车辆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j(0为 启发式因子，表示t时刻由节点巧Ij节点j的期望程度，一般取則(0 = 1/心4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；日为下一个目的地的时间度相对 重要性；
[0039] 优化模块D7:引入优化变量Xij(t)，其满足Xij(t+1) =诚(t)[l-Xij(t)]，其中O为控 制变量，得出优化的跟踪素更新规则：
[0040] 丫 ij(t+l) = (l-C) 丫 ij(t)+A 丫 ij(t)+哺ij(t)
[004。 其中，A化的=)^(啤当使用者通过信号模块选择在离开最后一个目的地
r , ,、，，丄 .一 , 为第k辆车.辆在本次循环中经过購径a P 后返回出发地时，构成一个循环，则i ， 其他 Fk为第k辆车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（i，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+U二其中Cmin是人为设 I《m化 巧则 定的最小值；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；
[0042] 初始模块E9:令迭代次数DD = O,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？<给定常数PO,按照下式选择下一个节点j: j = arg mn冲K(U)] Il3 X X Ia(U)邱，其中lEAk;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 ;
[0043] 求解模块Fll:从当前的初始集中生成一组新的可行解Sj,目标值变化量A S = Sj-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;
[0044]判断模块G13: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ei+e2+，。'，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；
[004引生成模块化5 :用于输出计算出的最优路径，令迭代次数孤二孤+1，若孤< Wmax，根 据跟踪素更新规则，按照公式N(t+l)=N(t).v进行清空化列表，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。
[0046] 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。
[0047] 最后应当说明的是，W上实施例仅用W说明本发明的技术方案，而非对本发明保 护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应 当理解，可W对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。
【主权项】
1. 一种智能手机，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； 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； 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： 建立模块：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GI^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= 1; U为目的地数量;bo为单位距离 碳排放成本；ω 0为碳排放系数；Φ 0为空载时单位距离燃料消耗量；f U为目的地i ( i = 1， 2，--，11)到目的地^'〇' = 1，2，-，，1])之间的距离；(3为车辆的载重量记为车辆的最大载重量； Φ 满载时单位距离燃料消耗量；Τι为车辆提前到达损失系数，为于时刻G提前到达目的地i时的成本损失，Τ2为车辆迟到损失系数，%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，Τι和T2为人为设定的系数； 机会模块:假设共有R个节点，Υ u(t)表示t时刻节点i与节点j之间的跟踪素强度，Υ 1J (0)=Κ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：其中，g E Ak; Ak = {0，1，· · ·，R-：L} -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；科j(i)为启发 式因子，表示t时刻由节点巧IJ节点j的期望程度，一般取妍取）=为信息启发式因子， μ为期望启发因子;a(i，j)为下一个目的地的时间度；东为下一个目的地的时间度相对重要 性； 优化模块：引入优化变量Xu(t)，其满足乂。（*+1)=诚(*)[1-乂。（〇]，其中〇为控制变 量，得出优化的跟踪素更新规则： 丫 ij(t+l) = (l-〇 丫 ij(t)+A 丫 ij(t)+yXij(t) 其中，自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，Fk为第k辆车辆在本 次循环中所走路径长度，I为跟踪素强度的常数，Δ 表示在本次循环中第k辆车辆在路 径（i，j)上留下的跟踪素强度;ζ为跟踪素全局挥发因子，ζΕ[〇，1]，且ζ为根据如下公式动 态调整的参数：.其中Cmin是人为设定的最小值；Δ 丫 ij(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； 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 [〇，1]的随机数P，若9<给定常数P0,按照下式选择下一个节点j如化Ζ)]μ X Κ?, Z)郝，其中1 eAk;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; 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; 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ei+e2+，…，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； 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 =孤max，则输出最优解作为最优路径。
【专利摘要】一种智能手机，包括智能手机和安装在智能手机上的导航系统，导航系统具体包括信号模块、处理模块和生成模块。本发明采用优化的路径算法，考虑了各种可能的成本因素，寻优效果好、求解效率高、性能稳定，增强了全局搜索能力，能最大限度地节省运行成本，能起到很好的节能效果。
【IPC分类】H04M1/725, G01C21/34
【公开号】CN105554240
【申请号】CN201510860031
【发明人】杨超坤
【申请人】杨超坤
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2015年12月1日