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    重庆时时彩技巧时彩技巧经验总结: 最小化最大距离位置的动态监控方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310280197.4

    申请日:

    2013.07.04

    公开号:

    CN103324747A

    公开日:

    2013.09.25

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20130704|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 上海交通大学
    发明人: 姚斌; 吴亦凡; 李飞飞; 肖小奎
    地址: 200240 上海市闵行区东川路800号
    优先权:
    专利代理机构: 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 代理人: 郑玮
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310280197.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.03.01|||2013.10.30|||2013.09.25

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种查询最小化最大距离位置的动态监控方法及系统,包括:给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为;通过向表示路网的无向连通图Go=(Vo,Eo)插入所有的设施点f和客户点c来将Eo中的边划分成新的边,对于每一个点ρ∈C∪F,先考虑ρ所在的边e∈Eo,令e的两个端点为vl和vr,然后将e分为两部分即从vl到ρ和从ρ到vr,以使ρ成为无向连通图的一个新顶点,加入所有的新顶点以生成了一个新的无向连通图G=(V,E);把G按照边划分为n个子图G1...Gn,其中,n的值根据用户的需要设置;根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p;根据G中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p。本发明能够快速和动态地查询最小化最大距离位置。

    权利要求书

    权利要求书
    1.   一种查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,包括:
    给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为<mrow><MI>p</MI><MO>=</MO><MSUB><MROW><MI>arg</MI><MI>min</MI></MROW><MROW><MI>p</MI><MO>&amp;Element;</MO><MI>P</MI></MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO><MSUB><MI>max</MI><MROW><MI>c</MI><MO>&amp;Element;</MO><MI>C</MI></MROW></MSUB><MO>{</MO><MOVER><MI>a</MI><MO>^</MO></MOVER><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>|</MO><MI>F</MI><MO>=</MO><MI>F</MI><MO>∪</MO><MO>{</MO><MI>p</MI><MO>}</MO><MO>}</MO><MO>)</MO></MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>,其中为客户点c的加权吸引距离,w(c)是客户点c的权重,如果客户点c和设施点f在道路网络中的距离d(c,f)是c和F中的点的极小值,则定义f是c的吸引者,c被f吸引,a(c)=d(c,f)为c的吸引距离;<BR>通过向表示路网的无向连通图Go=(Vo,Eo)插入所有的设施点f和客户点c来将Eo中的边划分成新的边,对于每一个点ρ∈C∪F,先考虑ρ所在的边e∈Eo,令e的两个端点为vl和vr,然后将e分为两部分即从vl到ρ和从ρ到vr,以使ρ成为无向连通图的一个新顶点,加入所有的新顶点以生成了一个新的无向连通图G=(V,E),且V=Vo∪C∪F;<BR>把G按照边划分为n个子图G1...Gn,其中,n的值根据用户的需要设置;<BR>根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p;<BR>根据G中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p。<BR><BR>2.&nbsp;&nbsp; 如权利要求1所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,把G按照边划分为n个子图G1...Gn的步骤包括:<BR>从V中随机选取n个顶点作为顶点集合VΔ;<BR>建立n个空的子图G1...Gn,将顶点集合VΔ中的点分别设为每个子图的中心;<BR>把G和VΔ作为Erwig和Hagen算法的输入,计算出对于G中每一个v,VΔ中距离v最近的v′和两者的距离d(v,v′);<BR>对于G中的每一条边e,如果e的两个端点到VΔ中最近的点是同一个,则把e加入到对应的子图里,否则把e加入到其任意一个端点到VΔ中最近的点对应的子图里。<BR><BR>3.&nbsp;&nbsp; 如权利要求2所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p的步骤包括:<BR>为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限,其中,某个位置的收益值m为在该位置建立新设施后所有客户点的最大加权吸引距离的减少量,Ci是Gi中的所有点可能吸引到的客户点的集合;<BR>然后根据这个上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图:对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,其中某个子图的局部最佳位置I为该子图上所有具有最大收益值的点集合;如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p。<BR><BR>4.&nbsp;&nbsp; 如权利要求3所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限<MATHS id=cmaths0002 num="0002"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUB><MI>max</MI><MROW><MI>c</MI><MO>&amp;Element;</MO><MI>C</MI></MROW></MSUB><MO>-</MO><MSUB><MI>max</MI><MROW><MI>c</MI><MO>&amp;Element;</MO><MI>C</MI><MO>-</MO><MSUB><MI>C</MI><MI>i</MI></MSUB></MROW></MSUB><MOVER><MI>a</MI><MO>^</MO></MOVER><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>的步骤包括:<BR>在G中加入一个虚拟的顶点v0,从v0到Gi中的每一个顶点连接一条长度为0的边;<BR>计算v0的吸引集合A(v0),其中,给定一个顶点v,A(v)是包含v能吸引到的所有客户点c以及对应距离d(c,v)的集合;<BR>令Ci为A(v0)中出现的所有客户点的集合;<BR>根据Ci计算出Gi的收益值上限<BR><BR>5.&nbsp;&nbsp; 如权利要求4所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,已知一个顶点v,A(v)通过如下步骤获?。?BR>通过Erwig和Hagen的算法来计算G中每一个顶点v的最近设施点f以及距离d(v,f);<BR>初始化A(v)为空集;<BR>用Dijkstra算法按照到v的距离升序遍历G中所有顶点;<BR>对于每一个遍历到的顶点v′,令a(v′)为v′到其最近的设施点f的距离,如果d(v,v′)≤a(v′),并且v′是一个客户点,则将把&lt;v′,d(v′,v)&gt;加入顶点v吸引集合A(v)后;如果d(v,v′)&gt;a(v′),则忽略所有以v′为端点的边。<BR><BR>6.&nbsp;&nbsp; 如权利要求5所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值的步骤包括:<BR>对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m,其中,某一条边e上的局部最佳位置I为e上所有具有最大收益值的点集合;<BR>将子图的有最大收益值的边的局部最佳位置作为该子图的局部最佳位置,所述最大收益值作为该子图的对应收益值。<BR><BR>7.&nbsp;&nbsp; 如权利要求6所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括:<BR>分别计算e的两个端点vl和vr的吸引集合A(vl)和A(vr);<BR>根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m。<BR><BR>8.&nbsp;&nbsp; 如权利要求7所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括:<BR>建立一个2维平面R;<BR>让C?表示在A(vl)和A(vr)中都没有出现的客户点c的集合;<BR>在C?中找到拥有最大加权吸引距离的客户点c0;<BR>在R中建立c0的WAD函数,即从坐标为的点到坐标为的点画一条线段,其中l表示待计算的边e的长度,某个客户点在e上的WAD函数表示该客户点的加权吸引距离随着在e上建立新设施的位置变化而变化的情况;<BR>对于每个在A(vl)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=0,y1=w(c)·d(c,vl),x2=min{l,a(c)?d(c,vl)},x3=l,y2=y3=w(c)(x2+d(c,vl)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3);<BR>对于每个在A(vr)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=l,y1=w(c)·d(c,vr),x2=max{0,l?a(c)+d(c,vr)},x3=0,y2=y3=w(c)(l?x2+d(c,vr)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3);<BR>对于每个在A(vl)和A(vl)中都出现的客户点c,令<MATHS id=cmaths0003 num="0003"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUB><MI>x</MI><MN>1</MN></MSUB><MO>=</MO><MN>0</MN><MO>,</MO><MSUB><MI>y</MI><MN>1</MN></MSUB><MO>=</MO><MI>w</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>&amp;CenterDot;</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MSUB><MI>v</MI><MI>l</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MO>,</MO><MI>β</MI><MO>=</MO><MFRAC><MN>1</MN><MN>2</MN></MFRAC><MI>l</MI><MO>-</MO><MFRAC><MN>1</MN><MN>2</MN></MFRAC><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MSUB><MI>v</MI><MI>l</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MO>+</MO><MFRAC><MN>1</MN><MN>2</MN></MFRAC><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MSUB><MI>v</MI><MI>r</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MO>,</MO><MSUB><MI>x</MI><MN>2</MN></MSUB><MO>=</MO><MI>min</MI><MO>{</MO><MI>β</MI><MO>,</MO><MI>a</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>-</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MSUB><MI>v</MI><MI>l</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MO>}</MO><MO>,</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>x3=max{β,l?a(c)+d(c,vr)},y2=y3=w(c)·(x2+d(c,vl)),x4=l,y4=w(c)·d(c,vr),在R中建立c的WAD函数:即建立三条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3),从(x3,y3)到(x4,y4);<BR>计算R中所有WAD函数的上界函数为gup;<BR>返回所有使gup取得最小值的点的集合为边e上的局部最佳位置I,该最小值为相应的收益值m。<BR><BR>9.&nbsp;&nbsp; 如权利要求1至8任一项所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,根据路网中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p的步骤包括:<BR>路网中设施点和客户点的更新可以归结为增加一个客户点AddC(c),减少一个客户点DelC(c),增加一个设施点AddF(f),减少一个设施点DelF(f)共四种基本操作;<BR>当一个更新操作到来的时候,首先计算吸引距离会被更新所影响的客户点的集合Vc,如果操作是AddC(c)或DelC(c),则Vc={c};如果操作是AddF(f)或DelF(f),则Vc={c|&lt;c,d(c,v)&gt;∈A(f)};<BR>对于每一个客户点c∈Vc,找出该客户点之前的吸引距离a0(c)和新的吸引距离a'(c),并建立两个集合<MATHS id=cmaths0004 num="0004"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUBSUP><MI>U</MI><MI>c</MI><MO>+</MO></MSUBSUP><MO>=</MO><MO>{</MO><MO>&lt;</MO><MI>v</MI><MO>,</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MI>v</MI><MO>)</MO></MROW><MO>&gt;</MO><MO>|</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MI>v</MI><MO>)</MO></MROW><MO>&lt;</MO><MSUP><MI>a</MI><MO>′</MO></MSUP><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>}</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>和<MATHS id=cmaths0005 num="0005"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUBSUP><MI>U</MI><MI>c</MI><MO>-</MO></MSUBSUP><MO>=</MO><MO>{</MO><MO>?</MO><MI>v</MI><MO>,</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MROW><MI>c</MI><MO>,</MO><MI>v</MI><MO>)</MO></MROW><MO></MO></MROW><MO>?</MO><MO>|</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MI>v</MI><MO>)</MO></MROW><MO>&lt;</MO><MSUP><MI>a</MI><MN>0</MN></MSUP><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>}</MO><MO>;</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>对于每一个客户点c∈Vc,根据a0(c),a'(c),来更新所有已经被计算的子图中的每一条边e的局部最佳位置I以及对应的收益值m,令更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0;<BR>更新所有子图的收益值上限;<BR>根据新的上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图:<BR>对于被访问的子图,如果该子图未被计算,则初始计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,如果该子图已被计算,则直接读取该子图的局部最佳位置和对应收益值;<BR>如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p;<BR>对于未遍历到的子图,把其中已经计算的子图改为未计算,以为下一次更新做准备。<BR><BR>10.&nbsp;&nbsp; 如权利要求9所述的查询最小化最大距离位置的动态监控方法,其特征在于,已知更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0,根据a0(c),a'(c),来更新每一条边e的局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括:<BR>初始化一个空的边集E1;<BR>对于E中的每一条边e,如果w(c)·max{a0(c),a′(c)}≥m0,则把e加入到E1中;<BR>对于E1中的每一条边e,<BR>如果w(c)·a0(c)≥m0,使用a0(c)建立c在e上的WAD函数,如果WAD函数的最大值小于m0,则m=m0,I=I0,如果WAD函数的最大值大于等于m0,则重新初始化计算I和m;<BR>如果w(c)·a′(c)≥m0,使用a′(c)建立c在e上的WAD函数gc(x),建立临时函数g′up(x)=max{gc(x),g0(x)=m0(0≤x≤l)},并得到点集合I′=argminxg′up(x),如果g′up(x)的最小值等于m0并且I′与I0的交集不为空,则m=m0,I′∩I0,如果g′up(x)的最小值不等于m0或I′与I0的交集为空,则重新初始化计算I和m;<BR>返回I和m为e的新的局部最佳位置和对应的收益值。<BR><BR>11.&nbsp;&nbsp; 一种查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,包括:<BR>定义???,用于给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为<MATHS id=cmaths0006 num="0006"><MATH><![CDATA[<mrow><MI>p</MI><MO>=</MO><MSUB><MROW><MI>arg</MI><MI>min</MI></MROW><MROW><MI>p</MI><MO>&amp;Element;</MO><MI>P</MI></MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO><MSUB><MI>max</MI><MROW><MI>c</MI><MO>&amp;Element;</MO><MI>C</MI></MROW></MSUB><MO>{</MO><MOVER><MI>a</MI><MO>^</MO></MOVER><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>|</MO><MI>F</MI><MO>=</MO><MI>F</MI><MO>∪</MO><MO>{</MO><MI>p</MI><MO>}</MO><MO>}</MO><MO>)</MO></MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>,其中<MATHS id=cmaths0007 num="0007"><MATH><![CDATA[<mrow><MOVER><MI>a</MI><MO>^</MO></MOVER><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>=</MO><MI>w</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MI>a</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>为客户点c的加权吸引距离,w(c)是客户点c的权重,如果客户点c和设施点f在道路网络中的距离d(c,f)是c和F中的点的极小值,则定义f是c的吸引者,c被f吸引,a(c)=d(c,f)为c的吸引距离;<BR>无向连通图???,用于通过向表示路网的无向连通图Go=(Vo,Eo)插入所有的设施点f和客户点c来将Eo中的边划分成新的边,对于每一个点ρ∈C∪F,先考虑ρ所在的边e∈Eo,令e的两个端点为vl和vr,然后将e分为两部分即从vl到ρ和从ρ到vr,以使ρ成为无向连通图的一个新顶点,加入所有的新顶点以生成了一个新的无向连通图G=(V,E),且V=Vo∪C∪F;<BR>划分???,用于把G按照边划分为n个子图G1...Gn,其中,n的值根据用户的需要设置;<BR>获取???,用于根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p;<BR>更新???,用于根据G中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p。<BR><BR>12.&nbsp;&nbsp; 如权利要求11所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,所述划分??橛糜冢?BR>从V中随机选取n个顶点作为顶点集合VΔ;<BR>建立n个空的子图G1...Gn,将顶点集合VΔ中的点分别设为每个子图的中心;<BR>把G和VΔ作为Erwig和Hagen算法的输入,计算出对于G中每一个v,VΔ中距离v最近的v′和两者的距离d(v,v′);<BR>对于G中的每一条边e,如果e的两个端点到VΔ中最近的点是同一个,则把e加入到对应的子图里,否则把e加入到其任意一个端点到VΔ中最近的点对应的子图里。<BR><BR>13.&nbsp;&nbsp; 如权利要求12所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,所述获取??橛糜冢?BR>为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限,其中,某个位置的收益值m为在该位置建立新设施后所有客户点的最大加权吸引距离的减少量,Ci是Gi中的所有点可能吸引到的客户点的集合;<BR>然后根据这个上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图:对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,其中某个子图的局部最佳位置I为该子图上所有具有最大收益值的点集合;如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p。<BR><BR>14.&nbsp;&nbsp; 如权利要求13所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,所述获取??橛糜冢?BR>在G中加入一个虚拟的顶点v0,从v0到Gi中的每一个顶点连接一条长度为0的边;<BR>计算v0的吸引集合A(v0),其中,给定一个顶点v,A(v)是包含v能吸引到的所有客户点c以及对应距离d(c,v)的集合;<BR>令Ci为A(v0)中出现的所有客户点的集合;<BR>根据Ci计算出Gi的收益值上限<BR><BR>15.&nbsp;&nbsp; 如权利要求14所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,已知一个顶点v,所述获取??橛糜诨袢(v),具体包括:<BR>通过Erwig和Hagen的算法来计算G中每一个顶点v的最近设施点f以及距离d(v,f);<BR>初始化A(v)为空集;<BR>用Dijkstra算法按照到v的距离升序遍历G中所有顶点;<BR>对于每一个遍历到的顶点v′,令a(v′)为v′到其最近的设施点f的距离,如果d(v,v′)≤a(v′),并且v′是一个客户点,则将把&lt;v′,d(v′,v)&gt;加入顶点v吸引集合A(v)后;如果d(v,v′)&gt;a(v′),则忽略所有以v′为端点的边。<BR><BR>16.&nbsp;&nbsp; 如权利要求15所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,对于被访问的子图,所述获取??橛糜冢?BR>对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m,其中,某一条边e上的局部最佳位置I为e上所有具有最大收益值的点集合;<BR>将子图的有最大收益值的边的局部最佳位置作为该子图的局部最佳位置,所述最大收益值作为该子图的对应收益值。<BR><BR>17.&nbsp;&nbsp; 如权利要求16所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,所述获取??橛糜冢?BR>分别计算e的两个端点vl和vr的吸引集合A(vl)和A(vr);<BR>根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m。<BR><BR>18.&nbsp;&nbsp; 如权利要求17所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,所述获取??橛糜冢?BR>建立一个2维平面R;<BR>让C?表示在A(vl)和A(vr)中都没有出现的客户点c的集合;<BR>在C?中找到拥有最大加权吸引距离的客户点c0;<BR>在R中建立c0的WAD函数,即从坐标为的点到坐标为的点画一条线段,其中l表示待计算的边e的长度,某个客户点在e上的WAD函数表示该客户点的加权吸引距离随着在e上建立新设施的位置变化而变化的情况;<BR>对于每个在A(vl)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=0,y1=w(c)·d(c,vl),x2=min{l,a(c)?d(c,vl)},x3=l,y2=y3=w(c)(x2+d(c,vl)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3);<BR>对于每个在A(vr)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=l,y1=w(c)·d(c,vr),x2=max{0,l?a(c)+d(c,vr)},x3=0,y2=y3=w(c)(l?x2+d(c,vr)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3);<BR>对于每个在A(vl)和A(vl)中都出现的客户点c,令<BR><MATHS id=cmaths0008 num="0008"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUB><MI>x</MI><MN>1</MN></MSUB><MO>=</MO><MN>0</MN><MO>,</MO><MSUB><MI>y</MI><MN>1</MN></MSUB><MO>=</MO><MI>w</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>&amp;CenterDot;</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MSUB><MI>v</MI><MI>l</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MO>,</MO><MI>β</MI><MO>=</MO><MFRAC><MN>1</MN><MN>2</MN></MFRAC><MI>l</MI><MO>-</MO><MFRAC><MN>1</MN><MN>2</MN></MFRAC><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MSUB><MI>v</MI><MI>l</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MO>+</MO><MFRAC><MN>1</MN><MN>2</MN></MFRAC><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MSUB><MI>v</MI><MI>r</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MO>,</MO><MSUB><MI>x</MI><MN>2</MN></MSUB><MO>=</MO><MI>min</MI><MO>{</MO><MI>β</MI><MO>,</MO><MI>a</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>-</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MSUB><MI>v</MI><MI>l</MI></MSUB><MO>)</MO></MROW><MO>}</MO><MO>,</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>x3=max{β,l?a(c)+d(c,vr)},y2=y3=w(c)·(x2+d(c,vl)),x4=l,y4=w(c)·d(c,vr),在R中建立c的WAD函数:即建立三条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3),从(x3,y3)到(x4,y4);<BR>计算R中所有WAD函数的上界函数为gup;<BR>返回所有使gup取得最小值的点的集合为边e上的局部最佳位置I,该最小值为相应的收益值m。<BR><BR>19.&nbsp;&nbsp; 如权利要求11至18任一项所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,所述更新??橛糜冢?BR>路网中设施点和客户点的更新可以归结为增加一个客户点AddC(c),减少一个客户点DelC(c),增加一个设施点AddF(f),减少一个设施点DelF(f)共四种基本操作;<BR>当一个更新操作到来的时候,首先计算吸引距离会被更新所影响的客户点的集合Vc,如果操作是AddC(c)或DelC(c),则Vc={c};如果操作是AddF(f)或DelF(f),则Vc={c|&lt;c,d(c,v)&gt;∈A(f)};<BR>对于每一个客户点c∈Vc,找出该客户点之前的吸引距离a0(c)和新的吸引距离a'(c),并建立两个集合<MATHS id=cmaths0009 num="0009"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUBSUP><MI>U</MI><MI>c</MI><MO>+</MO></MSUBSUP><MO>=</MO><MO>{</MO><MO>&lt;</MO><MI>v</MI><MO>,</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MI>v</MI><MO>)</MO></MROW><MO>&gt;</MO><MO>|</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MI>v</MI><MO>)</MO></MROW><MO>&lt;</MO><MSUP><MI>a</MI><MO>′</MO></MSUP><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>}</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>和<MATHS id=cmaths0010 num="0010"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUBSUP><MI>U</MI><MI>c</MI><MO>-</MO></MSUBSUP><MO>=</MO><MO>{</MO><MO>?</MO><MI>v</MI><MO>,</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MROW><MI>c</MI><MO>,</MO><MI>v</MI><MO>)</MO></MROW><MO></MO></MROW><MO>?</MO><MO>|</MO><MI>d</MI><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>,</MO><MI>v</MI><MO>)</MO></MROW><MO>&lt;</MO><MSUP><MI>a</MI><MN>0</MN></MSUP><MROW><MO>(</MO><MI>c</MI><MO>)</MO></MROW><MO>}</MO><MO>;</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>对于每一个客户点c∈Vc,根据a0(c),a'(c),来更新所有已经被计算的子图中的每一条边e的局部最佳位置I以及对应的收益值m,令更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0;<BR>更新所有子图的收益值上限;<BR>根据新的上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图:<BR>对于被访问的子图,如果该子图未被计算,则初始计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,如果该子图已被计算,则直接读取该子图的局部最佳位置和对应收益值;<BR>如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p;<BR>对于未遍历到的子图,把其中已经计算的子图改为未计算,以为下一次更新做准备。<BR><BR>20.&nbsp;&nbsp; 如权利要求19所述的查询最小化最大距离位置的动态监控系统,其特征在于,已知更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0,所述更新??橛糜冢?BR>初始化一个空的边集E1;<BR>对于E中的每一条边e,如果w(c)·max{a0(c),a′(c)}≥m0,则把e加入到E1中;<BR>对于E1中的每一条边e,<BR>如果w(c)·a0(c)≥m0,使用a0(c)建立c在e上的WAD函数,如果WAD函数的最大值小于m0,则m=m0,I=I0,如果WAD函数的最大值大于等于m0,则重新初始化计算I和m;<BR>如果w(c)·a′(c)≥m0,使用a′(c)建立c在e上的WAD函数gc(x),建立临时函数g′up(x)=max{gc(x),g0(x)=m0(0≤x≤l)},并得到点集合I′=argminxg′up(x),如果g′up(x)的最小值等于m0并且I′与I0的交集不为空,则m=m0,I′∩I0,如果g′up(x)的最小值不等于m0或I′与I0的交集为空,则重新初始化计算I和m;<BR>返回I和m为e的新的局部最佳位置和对应的收益值。<BR></p></div> </div> </div> <div class="zlzy"> <div class="zltitle">说明书</div> <div class="gdyy"> <div class="gdyy_show"><p>说明书最小化最大距离位置的动态监控方法及系统 <BR>技术领域 <BR>本发明涉及一种最小化最大距离位置的动态监控方法及系统。 <BR>背景技术 <BR>在过去几年中,有很多工作研究一类在存在客户点集合的情况下的“设施放置问题”(参见文献8:Farahani,R.Z.,Hekmatfar,M.:Facility&nbsp;Location:Concepts,Models,Algorithms&nbsp;and&nbsp;Case&nbsp;Studies,1st&nbsp;edn.Physica?Verlag&nbsp;HD(2009),文献15:Nickel,S.,Puerto,J.:Location&nbsp;Theory:A&nbsp;Unified&nbsp;Approach,1st&nbsp;edn.Springer(2005))。在最普遍的情况下,问题包含:(1)一个客户点的集合C和一个设施点候选集合P,并(2)在P中查询k个新设施点的位置从而满足一个事先定义的最佳条件。这类问题在k是常数的情况下存在多项式时间内的算法,在k是一般变量的情况下是NP?hard问题(参见文献8和15),已经存在的工作主要研究其近似算法。 <BR>最佳位置查询问题可以被看做设施放置问题的一个变种,首先P是一个无限集合;然后通常k=1,也就是说只需要为新建一个设施点来选取位置;最后通常事先已经拥有了一个设施点集合F。以上这些是最佳位置查询问题相对于一般的“设施放置问题”的不同点。 <BR>之前的最佳位置查询问题的研究工作(参见文献2:Cabello,S.,D′laz?B′a~nez,J.M.,Langerman,S.,Seara,C.,Ventura,I.:Reverse&nbsp;facility&nbsp;location&nbsp;problems.In:CCCG,pp.68–71(2005),文献6:Du,Y.,Zhang,D.,Xia,T.:The&nbsp;optimal?location&nbsp;query.In:SSTD,pp.163–180(2005),文献21:Wong,R.C.W.,¨Ozsu,T.,Yu,P.S.,Fu,A.W.C.,Liu,L.:Efficient&nbsp;method&nbsp;for&nbsp;maximizing&nbsp;bichromatic&nbsp;reverse&nbsp;nearest&nbsp;neighbor.PVLDB2(1),1126–1137(2009),文献24:Zhang,D.,Du,Y.,Xia,T.,Tao,Y.:Progressive&nbsp;computation&nbsp;of&nbsp;the&nbsp;min?dist&nbsp;optimal?location&nbsp;query.In:VLDB,pp.643–654(2006))中考虑的是设施点和客户点之间在Lp空间中的距离。其中Cabello等人(参见文献2)和Wong等人(参见文献21)的研究是基于L2空间的,而Du等人(参见文献6)和Zhang等人(参见文献24)的研究是基于L1空间的。这些工作并没有研究最佳位置查询问题在路网中的情况。 <BR>现有的研究工作中包括另外两种与设施点的位置选取有关的问题:单设施点查询问题(参见文献8和15)以及设施点实时建立问题(参见文献9:Fotakis,D.:Incremental&nbsp;algorithms&nbsp;for&nbsp;facility&nbsp;location&nbsp;and&nbsp;kmedian.Theor.Comput.Sci.361(2?3),275–313(2006),文献13:Meyerson,A.:Online&nbsp;facility&nbsp;location.In:FOCS,pp.426–431(2001)),这两种问题研究内容与最佳位置查询问题类似但是有所不同。单设施点查询问题研究的是,给定一个客户点的集合,寻找一个设施建立点从而满足一个最佳条件,在这个问题里,输入数据中没有已经建立的设施点集合,然而在最佳位置查询问题里,需要考虑一个已有的设施点的集合。设施点实时建立问题研究的是,随着客户点的不断增加,实时选取位置建立新的设施点来满足一个给定的优化条件,与最佳位置查询问题相似的是,这类问题在寻找新的设施点时,也考虑已有的设施点集合,然而[9]和[13]所采用的方法并不能解决最佳位置查询问题,这是因为在设施点实时建立问题中,建立新设施点的候选地点是一个有限的集合,但是在最佳位置查询问题中,建立新设施点的候选地点是一个无限的集合,例如Lp空间中的所有地点或是路网中的所有边上的所有地点的集合。在我们之前的研究工作中我们提出了静态一次查询路网中最佳位置的方法(参见文献22:Xiao,X.,Yao,B.,Li,F.:Optimal&nbsp;location&nbsp;queries&nbsp;in&nbsp;road&nbsp;network&nbsp;databases.In:ICDE,pp.804–815(2011)),与那篇文章相比,我们的发明提出了新的动态维护路网中最佳位置的解决方案,并为三个不同的最佳位置查询问题设计了具体的实现方法。 <BR>最后,现有的研究工作中存在着很多关于路网数据库中查询方法的研究(参见3:Chen,Z.,Shen,H.T.,Zhou,X.,Yu,J.X.:Monitoring&nbsp;path&nbsp;nearest&nbsp;neighbor&nbsp;in&nbsp;road&nbsp;networks.In:SIGMOD,pp.591–602(2009),文献4:Deng,K.,Zhou,X.,Shen,H.T.,Sadiq,S.,Li,X.:Instance&nbsp;optimal&nbsp;query&nbsp;processing&nbsp;in&nbsp;spatial&nbsp;networks.VLDBJ18(3),675–693(2009),文献11:Jensen,C.S.,Kol′aˇrvr,J.,Pedersen,T.B.,Timko,I.:Nearest&nbsp;neighbor&nbsp;queries&nbsp;in&nbsp;road&nbsp;networks.In:GIS,pp.1–8(2003),文献12:Kolahdouzan,M.R.,Shahabi,C.:Voronoi?based&nbsp;k?nearest&nbsp;neighbor&nbsp;search&nbsp;for&nbsp;spatial&nbsp;network&nbsp;databases.In:VLDB,pp.840–851(2004),文献14:Mouratidis,K.,Yiu,M.L.,Papadias,D.,Mamoulis,N.:Continuous&nbsp;nearest&nbsp;neighbor&nbsp;monitoring&nbsp;in&nbsp;road&nbsp;networks.In:VLDB,pp.43–54(2006),文献16:Papadias,D.,Zhang,J.,Mamoulis,N.,Tao,Y.:Query&nbsp;processing&nbsp;in&nbsp;spatial&nbsp;network&nbsp;databases.In:VLDB,pp.802–813(2003),文献17:Samet,H.,Sankaranarayanan,J.,Alborzi,H.:Scalable&nbsp;network&nbsp;distance&nbsp;browsing&nbsp;in&nbsp;spatial&nbsp;databases.In:SIGMOD,pp.43–54(2008),文献18:Sankaranarayanan,J.,Samet,H.:Distance&nbsp;oracles&nbsp;for&nbsp;spatial&nbsp;networks.In:ICDE,pp.652–663(2009),文献19:Sankaranarayanan,J.,Samet,H.,Alborzi,H.:Path&nbsp;oracles&nbsp;for&nbsp;spatial&nbsp;networks.PVLDB2(1),1210–1221(2009),文献23:Yiu,M.L.,Mamoulis,N.,Papadias,D.:Aggregate&nbsp;nearest&nbsp;neighbor&nbsp;queries&nbsp;in&nbsp;road&nbsp;networks.TKDE17(6),820–833(2005))。然而这些研究工作都是关注路网数据库中最近点的查询(参见文献12、16和17)及其变种:最近点近似查询(参见文献18和19)、聚合查询(参见文献23),连续最近点查询(参见文献14),路径最近点查询(参见文献3)等等。这些研究工作中的技术并不能解决最佳位置查询问题,因为最近点查询问题与最佳位置查询问题在本质上是有所不同的。 <BR>另外,本发明相关的参考文献还包括如下: <BR>文献1:de&nbsp;Berg,M.,Cheong,O.,van&nbsp;Kreveld,M.,Overmars,M.:Computational&nbsp;Geometry:Algorithms&nbsp;and&nbsp;Applications,3rd&nbsp;edn.Springer?Verlag(2008); <BR>文献5:Dijkstra,E.W.:A&nbsp;note&nbsp;on&nbsp;two&nbsp;problems&nbsp;in&nbsp;connexion&nbsp;with&nbsp;graphs.Numerische&nbsp;Mathematik1,269–271(1959); <BR>文献7:Erwig,M.,Hagen,F.:The&nbsp;graph&nbsp;voronoi&nbsp;diagram&nbsp;with&nbsp;applications.Networks36,156–163(2000); <BR>文献10:Hershberger,J.:Finding&nbsp;the&nbsp;upper&nbsp;envelope&nbsp;of&nbsp;n&nbsp;line&nbsp;segments&nbsp;in&nbsp;o(n&nbsp;log&nbsp;n)time.Inf.Process.Lett.33(4),169–174(1989); <BR>文献20:Shekhar,S.,Liu,D.R.:CCAM:A&nbsp;connectivity?clustered&nbsp;access&nbsp;method&nbsp;for&nbsp;networks&nbsp;and&nbsp;network&nbsp;computations.TKDE9(1),102–119(1997)。 <BR>发明内容 <BR>本发明的目的在于提供一种最小化最大距离位置的动态监控方法及系统,能够快速和动态地查询最小化最大距离位置。 <BR>为解决上述问题,本发明提供一种最小化最大距离位置的动态监控方法,包括: <BR>给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为<MATHS num="0001"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MI>p</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MROW><MI>arg</MI> <MI>min</MI> </MROW><MROW><MI>p</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>P</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>max</MI> <MROW><MI>c</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>C</MI> </MROW></MSUB><MO>{</MO> <MOVER><MI>a</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>|</MO> <MI>F</MI> <MO>=</MO> <MI>F</MI> <MO>∪</MO> <MO>{</MO> <MI>p</MI> <MO>}</MO> <MO>}</MO> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>,其中a为客户点c的加权吸引距离,w(c)是客户点c的权重,如果客户点c和设施点f在道路网络中的距离d(c,f)是c和F中的点的极小值,则定义f是c的吸引者,c被f吸引,a(c)=d(c,f)为c的吸引距离; <BR>通过向表示路网的无向连通图Go=(Vo,Eo)插入所有的设施点f和客户点c来将Eo中的边划分成新的边,对于每一个点ρ∈C∪F,先考虑ρ所在的边e∈Eo,令e的两个端点为vl和vr,然后将e分为两部分即从vl到ρ和从ρ到vr,以使ρ成为无向连通图的一个新顶点,加入所有的新顶点以生成了一个新的无向连通图G=(V,E),且V=Vo∪C∪F; <BR>把G按照边划分为n个子图G1...Gn,其中,n的值根据用户的需要设置; <BR>根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p; <BR>根据G中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p。 <BR>进一步的,在上述方法中,把G按照边划分为n个子图G1...Gn的步骤包括: <BR>从V中随机选取n个顶点作为顶点集合VΔ; <BR>建立n个空的子图G1...Gn,将顶点集合VΔ中的点分别设为每个子图的中心; <BR>把G和VΔ作为Erwig和Hagen算法的输入,计算出对于G中每一个v,VΔ中距离v最近的v′和两者的距离d(v,v′); <BR>对于G中的每一条边e,如果e的两个端点到VΔ中最近的点是同一个,则把e加入到对应的子图里,否则把e加入到其任意一个端点到VΔ中最近的点对应的子图里。 <BR>进一步的,在上述方法中,根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p的步骤包括: <BR>为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限,其中,某个位置的收益值m为在该位置建立新设施后所有客户点的最大加权吸引距离的减少量,Ci是Gi中的所有点可能吸引到的客户点的集合; <BR>然后根据这个上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图:对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,其中某个子图的局部最佳位置I为该子图上所有具有最大收益值的点集合;如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p。 <BR>进一步的,在上述方法中,为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限的步骤包括: <BR>在G中加入一个虚拟的顶点v0,从v0到Gi中的每一个顶点连接一条长度为0的边; <BR>计算v0的吸引集合A(v0),其中,给定一个顶点v,A(v)是包含v能吸引到的所有客户点c以及对应距离d(c,v)的集合; <BR>令Ci为A(v0)中出现的所有客户点的集合; <BR>根据Ci计算出Gi的收益值上限 <BR>进一步的,在上述方法中,已知一个顶点v,A(v)通过如下步骤获?。?<BR>通过Erwig和Hagen的算法来计算G中每一个顶点v的最近设施点f以及距离d(v,f); <BR>初始化A(v)为空集; <BR>用Dijkstra算法按照到v的距离升序遍历G中所有顶点; <BR>对于每一个遍历到的顶点v′,令a(v′)为v′到其最近的设施点f的距离,如果d(v,v′)≤a(v′),并且v′是一个客户点,则将把&lt;v′,d(v′,v)&gt;加入顶点v吸引集合A(v)后;如果d(v,v′)&gt;a(v′),则忽略所有以v′为端点的边。 <BR>进一步的,在上述方法中,对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值的步骤包括: <BR>对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m,其中,某一条边e上的局部最佳位置I为e上所有具有最大收益值的点集合; <BR>将子图的有最大收益值的边的局部最佳位置作为该子图的局部最佳位置,所述最大收益值作为该子图的对应收益值。 <BR>进一步的,在上述方法中,对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括: <BR>分别计算e的两个端点vl和vr的吸引集合A(vl)和A(vr); <BR>根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m。 <BR>进一步的,在上述方法中,根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括: <BR>建立一个2维平面R; <BR>让C?表示在A(vl)和A(vr)中都没有出现的客户点c的集合; <BR>在C?中找到拥有最大加权吸引距离的客户点c0; <BR>在R中建立c0的WAD函数,即从坐标为的点到坐标为的点画一条线段,其中l表示待计算的边e的长度,某个客户点在e上的WAD函数表示该客户点的加权吸引距离随着在e上建立新设施的位置变化而变化的情况; <BR>对于每个在A(vl)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=0,y1=w(c)·d(c,vl),x2=min{l,a(c)?d(c,vl)},x3=l,y2=y3=w(c)(x2+d(c,vl)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3); <BR>对于每个在A(vr)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=l,y1=w(c)·d(c,vr),x2=max{0,l?a(c)+d(c,vr)},x3=0,y2=y3=w(c)(l?x2+d(c,vr)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3); <BR>对于每个在A(vl)和A(vl)中都出现的客户点c,令<MATHS num="0002"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>x</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MN>0</MN> <MO>,</MO> 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<BR>x3=max{β,l?a(c)+d(c,vr)},y2=y3=w(c)·(x2+d(c,vl)),x4=l,y4=w(c)·d(c,vr),在R中建立c的WAD函数:即建立三条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3),从(x3,y3)到(x4,y4); <BR>计算R中所有WAD函数的上界函数为gup; <BR>返回所有使gup取得最小值的点的集合为边e上的局部最佳位置I,该最小值为相应的收益值m。 <BR>进一步的,在上述方法中,根据路网中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p的步骤包括: <BR>路网中设施点和客户点的更新可以归结为增加一个客户点(AddC(c)),减少一个客户点(DelC(c)),增加一个设施点(AddF(f)),减少一个设施点(DelF(f))共四种基本操作; <BR>当一个更新操作到来的时候,首先计算吸引距离会被更新所影响的客户点的集合Vc,如果操作是AddC(c)或DelC(c),则Vc={c};如果操作是AddF(f)或DelF(f),则Vc={c|&lt;c,d(c,v)&gt;∈A(f)}; <BR>对于每一个客户点c∈Vc,找出该客户点之前的吸引距离a0(c)和新的吸引距离a'(c),并建立两个集合<MATHS num="0003"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUBSUP><MI>U</MI> <MI>c</MI> <MO>+</MO> </MSUBSUP><MO>=</MO> <MO>{</MO> <MO>&lt;</MO> <MI>v</MI> <MO>,</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&gt;</MO> <MO>|</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&lt;</MO> <MSUP><MI>a</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>和<MATHS num="0004"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUBSUP><MI>U</MI> <MI>c</MI> <MO>-</MO> </MSUBSUP><MO>=</MO> <MO>{</MO> <MO>?</MO> <MI>v</MI> <MO>,</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MROW><MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO></MO></MROW><MO>?</MO> <MO>|</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&lt;</MO> <MSUP><MI>a</MI> <MN>0</MN> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> <MO>;</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>对于每一个客户点c∈Vc,根据a0(c),a'(c),来更新所有已经被计算的子图中的每一条边e的局部最佳位置I以及对应的收益值m,令更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0; <BR>更新所有子图的收益值上限; <BR>根据新的上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图: <BR>对于被访问的子图,如果该子图未被计算,则初始计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,如果该子图已被计算,则直接读取该子图的局部最佳位置和对应收益值; <BR>如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p; <BR>对于未遍历到的子图,把其中已经计算的子图改为未计算,以为下一次更新做准备。 <BR>进一步的,在上述方法中,已知更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0,根据a0(c),a'(c),来更新每一条边e的局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括: <BR>初始化一个空的边集E1; <BR>对于E中的每一条边e,如果w(c)·max{a0(c),a′(c)}≥m0,则把e加入到E1中; <BR>对于E1中的每一条边e, <BR>如果w(c)·a0(c)≥m0,使用a0(c)建立c在e上的WAD函数,如果WAD函数的最大值小于m0,则m=m0,I=I0,如果WAD函数的最大值大于等于m0,则重新初始化计算I和m; <BR>如果w(c)·a′(c)≥m0,使用a′(c)建立c在e上的WAD函数gc(x),建立临时函数g′up(x)=max{gc(x),g0(x)=m0(0≤x≤l)},并得到点集合I′=argminxg′up(x),如果g′up(x)的最小值等于m0并且I′与I0的交集不为空,则,如果g′up(x)的最小值不等于m0或I′与I0的交集为空,则重新初始化计算I和m; <BR>返回I和m为e的新的局部最佳位置和对应的收益值。 <BR>根据本发明的另一面,提供一种最小化最大距离位置的动态监控系统,包括: <BR>定义???,用于给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为<MATHS num="0005"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MI>p</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MROW><MI>arg</MI> <MI>min</MI> </MROW><MROW><MI>p</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>P</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>max</MI> <MROW><MI>c</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>C</MI> </MROW></MSUB><MO>{</MO> <MOVER><MI>a</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>|</MO> <MI>F</MI> <MO>=</MO> <MI>F</MI> <MO>∪</MO> <MO>{</MO> <MI>p</MI> <MO>}</MO> <MO>}</MO> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>,其中<MATHS num="0006"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MOVER><MI>a</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MI>w</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MI>a</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>为客户点c的加权吸引距离,w(c)是客户点c的权重,如果客户点c和设施点f在道路网络中的距离d(c,f)是c和F中的点的极小值,则定义f是c的吸引者,c被f吸引,a(c)=d(c,f)为c的吸引距离; <BR>无向连通图???,用于通过向表示路网的无向连通图Go=(Vo,Eo)插入所有的设施点f和客户点c来将Eo中的边划分成新的边,对于每一个点ρ∈C∪F,先考虑ρ所在的边e∈Eo,令e的两个端点为vl和vr,然后将e分为两部分即从vl到ρ和从ρ到vr,以使ρ成为无向连通图的一个新顶点,加入所有的新顶点以生成了一个新的无向连通图G=(V,E),且V=Vo∪C∪F; <BR>划分???,用于把G按照边划分为n个子图G1...Gn,其中,n的值根据用户的需要设置; <BR>获取???,用于根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p; <BR>更新???,用于根据G中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述划分??橛糜冢?<BR>从V中随机选取n个顶点作为顶点集合VΔ; <BR>建立n个空的子图G1...Gn,将顶点集合VΔ中的点分别设为每个子图的中心; <BR>把G和VΔ作为Erwig和Hagen算法的输入,计算出对于G中每一个v,VΔ中距离v最近的v′和两者的距离d(v,v′); <BR>对于G中的每一条边e,如果e的两个端点到VΔ中最近的点是同一个,则把e加入到对应的子图里,否则把e加入到其任意一个端点到VΔ中最近的点对应的子图里。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述获取??橛糜冢?<BR>为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限,其中,某个位置的收益值m为在该位置建立新设施后所有客户点的最大加权吸引距离的减少量,Ci是Gi中的所有点可能吸引到的客户点的集合; <BR>然后根据这个上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图:对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,其中某个子图的局部最佳位置I为该子图上所有具有最大收益值的点集合;如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述获取??橛糜冢?<BR>在G中加入一个虚拟的顶点v0,从v0到Gi中的每一个顶点连接一条长度为0的边; <BR>计算v0的吸引集合A(v0),其中,给定一个顶点v,A(v)是包含v能吸引到的所有客户点c以及对应距离d(c,v)的集合; <BR>令Ci为A(v0)中出现的所有客户点的集合; <BR>根据Ci计算出Gi的收益值上限 <BR>进一步的,在上述系统中,已知一个顶点v,所述获取??橛糜诨袢(v),具体包括: <BR>通过Erwig和Hagen的算法来计算G中每一个顶点v的最近设施点f以及距离d(v,f); <BR>初始化A(v)为空集; <BR>用Dijkstra算法按照到v的距离升序遍历G中所有顶点; <BR>对于每一个遍历到的顶点v′,令a(v′)为v′到其最近的设施点f的距离,如果d(v,v′)≤a(v′),并且v′是一个客户点,则将把&lt;v′,d(v′,v)&gt;加入顶点v吸引集合A(v)后;如果d(v,v′)&gt;a(v′),则忽略所有以v′为端点的边。 <BR>进一步的,在上述系统中,对于被访问的子图,所述获取??橛糜冢?<BR>对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m,其中,某一条边e上的局部最佳位置I为e上所有具有最大收益值的点集合; <BR>将子图的有最大收益值的边的局部最佳位置作为该子图的局部最佳位置,所述最大收益值作为该子图的对应收益值。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述获取??橛糜冢?<BR>分别计算e的两个端点vl和vr的吸引集合A(vl)和A(vr); <BR>根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述获取??橛糜冢?<BR>建立一个2维平面R; <BR>让C?表示在A(vl)和A(vr)中都没有出现的客户点c的集合; <BR>在C?中找到拥有最大加权吸引距离的客户点c0; <BR>在R中建立c0的WAD函数,即从坐标为的点到坐标为的点画一条线段,其中l表示待计算的边e的长度,某个客户点在e上的WAD函数表示该客户点的加权吸引距离随着在e上建立新设施的位置变化而变化的情况; <BR>对于每个在A(vl)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=0,y1=w(c)·d(c,vl),x2=min{l,a(c)?d(c,vl)},x3=l,y2=y3=w(c)(x2+d(c,vl)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3); <BR>对于每个在A(vr)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=l,y1=w(c)·d(c,vr),x2=max{0,l?a(c)+d(c,vr)},x3=0,y2=y3=w(c)(l?x2+d(c,vr)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3); <BR>对于每个在A(vl)和A(vl)中都出现的客户点c,令<MATHS num="0007"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>x</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MN>0</MN> <MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MI>w</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&amp;CenterDot;</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MI>β</MI> <MO>=</MO> 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<BR>进一步的,在上述系统中,所述更新??橛糜冢?<BR>路网中设施点和客户点的更新可以归结为增加一个客户点(AddC(c)),减少一个客户点(DelC(c)),增加一个设施点(AddF(f)),减少一个设施点(DelF(f))共四种基本操作; <BR>当一个更新操作到来的时候,首先计算吸引距离会被更新所影响的客户点的集合Vc,如果操作是AddC(c)或DelC(c),则Vc={c};如果操作是AddF(f)或DelF(f),则Vc={c|&lt;c,d(c,v)&gt;∈A(f)}; <BR>对于每一个客户点c∈Vc,找出该客户点之前的吸引距离a0(c)和新的吸引距离a′(c),并建立两个集合<MATHS num="0008"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUBSUP><MI>U</MI> <MI>c</MI> <MO>+</MO> </MSUBSUP><MO>=</MO> <MO>{</MO> <MO>&lt;</MO> <MI>v</MI> <MO>,</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&gt;</MO> <MO>|</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&lt;</MO> <MSUP><MI>a</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>和<MATHS num="0009"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUBSUP><MI>U</MI> <MI>c</MI> <MO>-</MO> </MSUBSUP><MO>=</MO> <MO>{</MO> <MO>?</MO> <MI>v</MI> <MO>,</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> 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<BR>如果w(c)·a′(c)≥m0,使用a′(c)建立c在e上的WAD函数gc(x),建立临时函数g′up(x)=max{gc(x),g0(x)=m0(0≤x≤l)},并得到点集合I′=argminxg′up(x),如果g′up(x)的最小值等于m0并且I′与I0的交集不为空,则m=m0,I′∩I0,如果g′up(x)的最小值不等于m0或I′与I0的交集为空,则重新初始化计算I和m; <BR>返回I和m为e的新的局部最佳位置和对应的收益值。 <BR>与现有技术相比,本发明通过给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为<MATHS num="0010"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MI>p</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MROW><MI>arg</MI> <MI>min</MI> </MROW><MROW><MI>p</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>P</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>max</MI> <MROW><MI>c</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>C</MI> </MROW></MSUB><MO>{</MO> <MOVER><MI>a</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>|</MO> <MI>F</MI> <MO>=</MO> <MI>F</MI> <MO>∪</MO> <MO>{</MO> <MI>p</MI> <MO>}</MO> <MO>}</MO> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>,其中<MATHS num="0011"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MOVER><MI>a</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MI>w</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MI>a</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>为客户点c的加权吸引距离,w(c)是客户点c的权重,如果客户点c和设施点f在道路网络中的距离d(c,f)是c和F中的点的极小值,则定义f是c的吸引者,c被f吸引,a(c)=d(c,f)为c的吸引距离;通过向表示路网的无向连通图Go=(Vo,Eo)插入所有的设施点f和客户点c来将Eo中的边划分成新的边,对于每一个点ρ∈C∪F,先考虑ρ所在的边e∈Eo,令e的两个端点为vl和vr,然后将e分为两部分即从vl到ρ和从ρ到vr,以使ρ成为无向连通图的一个新顶点,加入所有的新顶点以生成了一个新的无向连通图G=(V,E),且V=Vo∪C∪F;把G按照边划分为n个子图G1...Gn,其中,n的值根据用户的需要设置;根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p;根据G中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p,能够快速和动态地查询最小化最大距离位置。 <BR>附图说明 <BR>图1是本发明一实施例的最小化最大距离位置的动态监控方法的流程图。 <BR>具体实施方式 <BR>为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。 <BR>实施例一 <BR>如图1所示,本发明提供一种最小化最大距离位置的动态监控方法,包括步骤S1至步骤S5。 <BR>步骤S1,给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为<MATHS num="0012"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MI>p</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MROW><MI>arg</MI> <MI>min</MI> </MROW><MROW><MI>p</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>P</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>max</MI> <MROW><MI>c</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>C</MI> </MROW></MSUB><MO>{</MO> <MOVER><MI>a</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>|</MO> <MI>F</MI> <MO>=</MO> <MI>F</MI> <MO>∪</MO> <MO>{</MO> <MI>p</MI> <MO>}</MO> <MO>}</MO> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>,其中为客户点c的加权吸引距离,w(c)是客户点c的权重,如果客户点c和设施点f在道路网络中的距离d(c,f)是c和F中的点的极小值,则定义f是c的吸引者,c被f吸引,a(c)=d(c,f)为c的吸引距离; <BR>步骤S2,通过向表示路网的无向连通图Go=(Vo,Eo)插入所有的设施点f和客户点c来将Eo中的边划分成新的边,对于每一个点ρ∈C∪F,先考虑ρ所在的边e∈Eo,令e的两个端点为vl和vr,然后将e分为两部分即从vl到ρ和从ρ到vr,以使ρ成为无向连通图的一个新顶点,加入所有的新顶点以生成了一个新的无向连通图G=(V,E),且V=Vo∪C∪F; <BR>步骤S3,把G按照边划分为n个子图G1...Gn,其中,n的值根据用户的需要设置; <BR>优选的,步骤S3包括:从V中随机选取n个顶点作为顶点集合VΔ; <BR>建立n个空的子图G1...Gn,将顶点集合VΔ中的点分别设为每个子图的中心; <BR>把G和VΔ作为Erwig和Hagen算法的输入,计算出对于G中每一个v,VΔ中距离v最近的v′和两者的距离d(v,v′); <BR>对于G中的每一条边e,如果e的两个端点到VΔ中最近的点是同一个,则把e加入到对应的子图里,否则把e加入到其任意一个端点到VΔ中最近的点对应的子图里。 <BR>步骤S4,根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p; <BR>优选的,步骤S4包括: <BR>为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限,其中,某个位置的收益值m为在该位置建立新设施后所有客户点的最大加权吸引距离的减少量,Ci是Gi中的所有点可能吸引到的客户点的集合; <BR>然后根据这个上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图:对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,其中某个子图的局部最佳位置I为该子图上所有具有最大收益值的点集合;如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p。 <BR>较佳的,为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限<MATHS num="0013"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>max</MI> <MROW><MI>c</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>C</MI> </MROW></MSUB><MO>-</MO> <MSUB><MI>max</MI> <MROW><MI>c</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>C</MI> <MO>-</MO> <MSUB><MI>C</MI> <MI>i</MI> </MSUB></MROW></MSUB><MOVER><MI>a</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>的步骤包括: <BR>在G中加入一个虚拟的顶点v0,从v0到Gi中的每一个顶点连接一条长度为0的边; <BR>计算v0的吸引集合A(v0),其中,给定一个顶点v,A(v)是包含v能吸引到的所有客户点c以及对应距离d(c,v)的集合; <BR>令Ci为A(v0)中出现的所有客户点的集合; <BR>根据Ci计算出Gi的收益值上限 <BR>较佳的,已知一个顶点v,A(v)通过如下步骤获?。?<BR>通过Erwig和Hagen的算法来计算G中每一个顶点v的最近设施点f以及距离d(v,f); <BR>初始化A(v)为空集; <BR>用Dijkstra算法按照到v的距离升序遍历G中所有顶点; <BR>对于每一个遍历到的顶点v′,令a(v′)为v′到其最近的设施点f的距离,如果d(v,v′)≤a(v′),并且v′是一个客户点,则将把&lt;v′,d(v′,v)&gt;加入顶点v吸引集合A(v)后;如果d(v,v′)&gt;a(v′),则忽略所有以v′为端点的边。 <BR>较佳的,对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值的步骤包括: <BR>对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m,其中,某一条边e上的局部最佳位置I为e上所有具有最大收益值的点集合; <BR>将子图的有最大收益值的边的局部最佳位置作为该子图的局部最佳位置,所述最大收益值作为该子图的对应收益值。 <BR>较佳的,对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括: <BR>分别计算e的两个端点vl和vr的吸引集合A(vl)和A(vr); <BR>根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m。 <BR>较佳的,根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括: <BR>建立一个2维平面R; <BR>让C?表示在A(vl)和A(vr)中都没有出现的客户点c的集合; <BR>在C?中找到拥有最大加权吸引距离的客户点c0; <BR>在R中建立c0的WAD函数,即从坐标为的点到坐标为的点画一条线段,其中l表示待计算的边e的长度,某个客户点在e上的WAD函数表示该客户点的加权吸引距离随着在e上建立新设施的位置变化而变化的情况; <BR>对于每个在A(vl)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=0,y1=w(c)·d(c,vl),x2=min{l,a(c)?d(c,vl)},x3=l,y2=y3=w(c)(x2+d(c,vl)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3); <BR>对于每个在A(vr)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=l,y1=w(c)·d(c,vr),x2=max{0,l?a(c)+d(c,vr)},x3=0,y2=y3=w(c)(l?x2+d(c,vr)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3); <BR>对于每个在A(vl)和A(vl)中都出现的客户点c,令<MATHS num="0014"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>x</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MN>0</MN> <MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MI>w</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&amp;CenterDot;</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MI>β</MI> <MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MN>2</MN> </MFRAC><MI>l</MI> <MO>-</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MN>2</MN> </MFRAC><MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>+</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MN>2</MN> </MFRAC><MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>r</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MN>2</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MI>min</MI> <MO>{</MO> <MI>β</MI> <MO>,</MO> <MI>a</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>-</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> <MO>,</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>x3=max{β,l?a(c)+d(c,vr)},y2=y3=w(c)·(x2+d(c,vl)),x4=l,y4=w(c)·d(c,vr),在R中建立c的WAD函数:即建立三条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3),从(x3,y3)到(x4,y4); <BR>计算R中所有WAD函数的上界函数为gup; <BR>返回所有使gup取得最小值的点的集合为边e上的局部最佳位置I,该最小值为相应的收益值m。 <BR>步骤S5,根据G中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p。 <BR>优选的,步骤S5包括: <BR>路网中设施点和客户点的更新可以归结为增加一个客户点AddC(c),减少一个客户点DelC(c),增加一个设施点AddF(f),减少一个设施点DelF(f)共四种基本操作; <BR>当一个更新操作到来的时候,首先计算吸引距离会被更新所影响的客户点的集合Vc,如果操作是AddC(c)或DelC(c),则Vc={c};如果操作是AddF(f)或DelF(f),则Vc={c|&lt;c,d(c,v)&gt;∈A(f)}; <BR>对于每一个客户点c∈Vc,找出该客户点之前的吸引距离a0(c)和新的吸引距离a'(c),并建立两个集合<MATHS num="0015"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUBSUP><MI>U</MI> <MI>c</MI> <MO>+</MO> </MSUBSUP><MO>=</MO> <MO>{</MO> <MO>&lt;</MO> <MI>v</MI> <MO>,</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&gt;</MO> <MO>|</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&lt;</MO> <MSUP><MI>a</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>和<MATHS num="0016"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUBSUP><MI>U</MI> <MI>c</MI> <MO>-</MO> </MSUBSUP><MO>=</MO> <MO>{</MO> <MO>?</MO> <MI>v</MI> <MO>,</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MROW><MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO></MO></MROW><MO>?</MO> <MO>|</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&lt;</MO> <MSUP><MI>a</MI> <MN>0</MN> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> <MO>;</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>对于每一个客户点c∈Vc,根据a0(c),a'(c),来更新所有已经被计算的子图中的每一条边e的局部最佳位置I以及对应的收益值m,令更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0; <BR>更新所有子图的收益值上限; <BR>根据新的上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图: <BR>对于被访问的子图,如果该子图未被计算,则初始计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,如果该子图已被计算,则直接读取该子图的局部最佳位置和对应收益值; <BR>如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p; <BR>对于未遍历到的子图,把其中已经计算的子图改为未计算,以为下一次更新做准备。 <BR>较佳的,已知更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0,根据a0(c),a'(c),来更新每一条边e的局部最佳位置I以及对应的收益值m的步骤包括: <BR>初始化一个空的边集E1; <BR>对于E中的每一条边e,如果w(c)·max{a0(c),a′(c)}≥m0,则把e加入到E1中; <BR>对于E1中的每一条边e, <BR>如果w(c)·a0(c)≥m0,使用a0(c)建立c在e上的WAD函数,如果WAD函数的最大值小于m0,则m=m0,I=I0,如果WAD函数的最大值大于等于m0,则重新初始化计算I和m; <BR>如果w(c)·a′(c)≥m0,使用a′(c)建立c在e上的WAD函数gc(x),建立临时函数g′up(x)=max{gc(x),g0(x)=m0(0≤x≤l)},并得到点集合I′=argminxg′up(x),如果g′up(x)的最小值等于m0并且I′与I0的交集不为空,则m=m0,I′∩I0,如果g′up(x)的最小值不等于m0或I′与I0的交集为空,则重新初始化计算I和m; <BR>返回I和m为e的新的局部最佳位置和对应的收益值。 <BR>实施例二 <BR>本发明还提供另一种最小化最大距离位置的动态监控系统,包括: <BR>定义???,用于给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为<MATHS num="0017"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MI>p</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MROW><MI>arg</MI> <MI>min</MI> </MROW><MROW><MI>p</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>P</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>max</MI> 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<BR>进一步的,在上述系统中,所述划分??橛糜冢?<BR>从V中随机选取n个顶点作为顶点集合VΔ; <BR>建立n个空的子图G1...Gn,将顶点集合VΔ中的点分别设为每个子图的中心; <BR>把G和VΔ作为Erwig和Hagen算法的输入,计算出对于G中每一个v,VΔ中距离v最近的v′和两者的距离d(v,v′); <BR>对于G中的每一条边e,如果e的两个端点到VΔ中最近的点是同一个,则把e加入到对应的子图里,否则把e加入到其任意一个端点到VΔ中最近的点对应的子图里。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述获取??橛糜冢?<BR>为每个子图Gi计算这个子图中位置所能达到的收益值上限,其中,某个位置的收益值m为在该位置建立新设施后所有客户点的最大加权吸引距离的减少量,Ci是Gi中的所有点可能吸引到的客户点的集合; <BR>然后根据这个上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图:对于被访问的子图,计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,其中某个子图的局部最佳位置I为该子图上所有具有最大收益值的点集合;如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述获取??橛糜冢?<BR>在G中加入一个虚拟的顶点v0,从v0到Gi中的每一个顶点连接一条长度为0的边; <BR>计算v0的吸引集合A(v0),其中,给定一个顶点v,A(v)是包含v能吸引到的所有客户点c以及对应距离d(c,v)的集合; <BR>令Ci为A(v0)中出现的所有客户点的集合; <BR>根据Ci计算出Gi的收益值上限 <BR>进一步的,在上述系统中,已知一个顶点v,所述获取??橛糜诨袢(v),具体包括: <BR>通过Erwig和Hagen的算法来计算G中每一个顶点v的最近设施点f以及距离d(v,f); <BR>初始化A(v)为空集; <BR>用Dijkstra算法按照到v的距离升序遍历G中所有顶点; <BR>对于每一个遍历到的顶点v′,令a(v′)为v′到其最近的设施点f的距离,如果d(v,v′)≤a(v′),并且v′是一个客户点,则将把&lt;v′,d(v′,v)&gt;加入顶点v吸引集合A(v)后;如果d(v,v′)&gt;a(v′),则忽略所有以v′为端点的边。 <BR>进一步的,在上述系统中,对于被访问的子图,所述获取??橛糜冢?<BR>对于子图中的每一条边e初始化计算其局部最佳位置I以及对应的收益值m,其中,某一条边e上的局部最佳位置I为e上所有具有最大收益值的点集合; <BR>将子图的有最大收益值的边的局部最佳位置作为该子图的局部最佳位置,所述最大收益值作为该子图的对应收益值。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述获取??橛糜冢?<BR>分别计算e的两个端点vl和vr的吸引集合A(vl)和A(vr); <BR>根据已经计算出的A(vl)和A(vr)计算e的局部最佳位置I以及对应的收益值m。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述获取??橛糜冢?<BR>建立一个2维平面R; <BR>让C?表示在A(vl)和A(vr)中都没有出现的客户点c的集合; <BR>在C?中找到拥有最大加权吸引距离的客户点c0; <BR>在R中建立c0的WAD函数,即从坐标为的点到坐标为的点画一条线段,其中l表示待计算的边e的长度,某个客户点在e上的WAD函数表示该客户点的加权吸引距离随着在e上建立新设施的位置变化而变化的情况; <BR>对于每个在A(vl)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=0,y1=w(c)·d(c,vl),x2=min{l,a(c)?d(c,vl)},x3=l,y2=y3=w(c)(x2+d(c,vl)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3); <BR>对于每个在A(vr)中出现但是没有在A(vl)中出现的客户点c,令x1=l,y1=w(c)·d(c,vr),x2=max{0,l?a(c)+d(c,vr)},x3=0,y2=y3=w(c)(l?x2+d(c,vr)),在R中建立c的WAD函数:即建立两条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3); <BR>对于每个在A(vl)和A(vl)中都出现的客户点c,令<MATHS num="0019"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>x</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MN>0</MN> <MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MI>w</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&amp;CenterDot;</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MI>β</MI> <MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MN>2</MN> </MFRAC><MI>l</MI> <MO>-</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MN>2</MN> </MFRAC><MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>+</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MN>2</MN> </MFRAC><MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>r</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MN>2</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MI>min</MI> <MO>{</MO> <MI>β</MI> <MO>,</MO> <MI>a</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>-</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> <MO>,</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>x3=max{β,l?a(c)+d(c,vr)},y2=y3=w(c)·(x2+d(c,vl)),x4=l,y4=w(c)·d(c,vr),在R中建立c的WAD函数:即建立三条线段,从(x1,y1)到(x2,y2),从(x2,y2)到(x3,y3),从(x3,y3)到(x4,y4); <BR>计算R中所有WAD函数的上界函数为gup; <BR>返回所有使gup取得最小值的点的集合为边e上的局部最佳位置I,该最小值为相应的收益值m。 <BR>进一步的,在上述系统中,所述更新??橛糜冢?<BR>路网中设施点和客户点的更新可以归结为增加一个客户点(AddC(c)),减少一个客户点(DelC(c)),增加一个设施点(AddF(f)),减少一个设施点(DelF(f))共四种基本操作; <BR>当一个更新操作到来的时候,首先计算吸引距离会被更新所影响的客户点的集合Vc,如果操作是AddC(c)或DelC(c),则Vc={c};如果操作是AddF(f)或DelF(f),则Vc={c|&lt;c,d(c,v)&gt;∈A(f)}; <BR>对于每一个客户点c∈Vc,找出该客户点之前的吸引距离a0(c)和新的吸引距离a'(c),并建立两个集合<MATHS num="0020"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUBSUP><MI>U</MI> <MI>c</MI> <MO>+</MO> </MSUBSUP><MO>=</MO> <MO>{</MO> <MO>&lt;</MO> <MI>v</MI> <MO>,</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&gt;</MO> <MO>|</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&lt;</MO> <MSUP><MI>a</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>和<MATHS num="0021"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUBSUP><MI>U</MI> <MI>c</MI> <MO>-</MO> </MSUBSUP><MO>=</MO> <MO>{</MO> <MO>?</MO> <MI>v</MI> <MO>,</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MROW><MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO></MO></MROW><MO>?</MO> <MO>|</MO> <MI>d</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>,</MO> <MI>v</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>&lt;</MO> <MSUP><MI>a</MI> <MN>0</MN> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>}</MO> <MO>;</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>对于每一个客户点c∈Vc,根据a0(c),a'(c),来更新所有已经被计算的子图中的每一条边e的局部最佳位置I以及对应的收益值m,令更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0; <BR>更新所有子图的收益值上限; <BR>根据新的上限对所有子图进行从高到低排序,之后按这个顺序遍历所有子图: <BR>对于被访问的子图,如果该子图未被计算,则初始计算该子图的局部最佳位置并获取对应收益值,如果该子图已被计算,则直接读取该子图的局部最佳位置和对应收益值; <BR>如果在某一时刻当前获得的最大收益值已经大于下一个待访问子图的收益值上限,则停止遍历,将这个最大收益值对应的位置作为最小化最大距离位置p; <BR>对于未遍历到的子图,把其中已经计算的子图改为未计算,以为下一次更新做准备。 <BR>进一步的,在上述系统中,已知更新前的局部最佳位置以及对应的收益值分别为I0和m0,所述更新??橛糜冢?<BR>初始化一个空的边集E1; <BR>对于E中的每一条边e,如果w(c)·max{a0(c),a′(c)}≥m0,则把e加入到E1中; <BR>对于E1中的每一条边e, <BR>如果w(c)·a0(c)≥m0,使用a0(c)建立c在e上的WAD函数,如果WAD函数的最大值小于m0,则m=m0,I=I0,如果WAD函数的最大值大于等于m0,则重新初始化计算I和m; <BR>如果w(c)·a′(c)≥m0,使用a′(c)建立c在e上的WAD函数gc(x),建立临时函数g′up(x)=max{gc(x),g0(x)=m0(0≤x≤l)},并得到点集合I′=argminxg′up(x),如果g′up(x)的最小值等于m0并且I′与I0的交集不为空,则m=m0,I′∩I0,如果g′up(x)的最小值不等于m0或I′与I0的交集为空,则重新初始化计算I和m; <BR>返回I和m为e的新的局部最佳位置和对应的收益值。 <BR>实施例二的其它详细内容具体可参见实施例一,在此不再赘述。 <BR>本发明通过给定一个客户点的集合C和一个设施点的集合F,以及一个候选位置集合P,最小化最大距离位置为<MATHS num="0022"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MI>p</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MROW><MI>arg</MI> <MI>min</MI> </MROW><MROW><MI>p</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>P</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>max</MI> <MROW><MI>c</MI> <MO>&amp;Element;</MO> <MI>C</MI> </MROW></MSUB><MO>{</MO> <MOVER><MI>a</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>c</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>|</MO> <MI>F</MI> <MO>=</MO> <MI>F</MI> <MO>∪</MO> <MO>{</MO> <MI>p</MI> <MO>}</MO> <MO>}</MO> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>,其中为客户点c的加权吸引距离,w(c)是客户点c的权重,如果客户点c和设施点f在道路网络中的距离d(c,f)是c和F中的点的极小值,则定义f是c的吸引者,c被f吸引,a(c)=d(c,f)为c的吸引距离;通过向表示路网的无向连通图Go=(Vo,Eo)插入所有的设施点f和客户点c来将Eo中的边划分成新的边,对于每一个点ρ∈C∪F,先考虑ρ所在的边e∈Eo,令e的两个端点为vl和vr,然后将e分为两部分即从vl到ρ和从ρ到vr,以使ρ成为无向连通图的一个新顶点,加入所有的新顶点以生成了一个新的无向连通图G=(V,E),且V=Vo∪C∪F;把G按照边划分为n个子图G1...Gn,其中,n的值根据用户的需要设置;根据G中初始的设施点集合F和客户点集合C获取p;根据G中设施点集合F或客户点集合C发生的更新随时动态监控p,能够快速和动态地查询最小化最大距离位置。 <BR>本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。 <BR>专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。 <BR>显然,本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包括这些改动和变型在内。</p> </div> </div> </div> </div> <div class="page_view" id="pageContainer" oncontextmenu="return false"> <!--end documenttopic--> </div> <div id="outer_page_more" style="margin-bottom:20px;background-color:#FFF; overflow:hidden;"> <div class="inner_page_more" id="page_more" style="width: 917px; overflow:hidden;border:solid 1px #ccc;box-shadow:0 1px 5px #ccc; height: 260px; line-height: 30px;"> <div id="html-reader-go-more" class="banner-wrap more-btn-banner" style="padding-top: 40px; width: 920px; position:relative;"> <div id="loading" style="text-align:center;width: 920px; padding-bottom:100px; font-size: 18px; line-height:40px;"> <img src="images/loading.gif" alt="" /><br /> 文档加载中……请稍候!<br /> <a href="p-5778593.html" style="color:blue;text-decoration:underline;">如果长时间未打开,您也可以点击刷新试试。</a> </div> <p style="text-align: center; font-size: 18px;"> <span id="ftip">下载文档到电脑,查找使用更方便.(PDF附带说明图片)</span></p> <p style="text-align: center; font-size: 14px;"> <b></b><span class="vprdn"><b style="color: #ff0000"> 30</b> 金币</span> &nbsp;&nbsp;<span class="fcff">0人已下载</span></p> <p style="text-align: center; padding-top: 10px;"> <table 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<div class="b_r"> </div> <div class="b_b"> </div> <div class="b_l"> </div> </div> <div class="works-manage-box shenshu"> <a href="javascript:jubao()" title="举报" class="fLeft works-manage-item works-manage-report"> <span class="inline-block ico "> <img src="images/jubao.jpg" alt="举报"></span> <br> 举报</a> <a href="UserManage/CopyrightAppeal.aspx?bid=5778593" title="版权申诉" class="fLeft works-manage-item works-manage-report" target="_blank" <span class="inline-block ico"> <img src="images/bang_tan.gif" width="18" alt="版权申诉"></span> <br> 版权申诉</a> <a class="fLeft" style="display:block; padding-top:17px; padding-left:20px;font-size:14px;">word格式文档无特别注明外均可编辑修改;预览文档经过压缩,下载后原文更清晰! </a> <a href="d-5778593.html" title="点击进入下载" class="fr hover-none works-manage-download"> <em class="mr5">立即下载</em><span class="download-ico2 ico inline-block vertical-middle"></span></a> <input type="hidden" value="1332" id="tu_id"> </div> <dl class="works-intro gray2 cl pb10" style="border-bottom: none; padding-bottom: 0"> <dt class="fl">关&nbsp;键&nbsp;词:</dt><dd class="fl wordwrap" style="color:blue"> 最小化 最大 距离 位置 动态 监控 方法 系统 </dd> </dl> <div class="works-intro gray2 c666"> <span class=" notice-ico"> <img src="images/bang_tan.gif" style="padding-left: 24px; vertical-align: middle"></span>&nbsp; 专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。 </div> <!--ta的资源--> <div class="mt10 related-pic-box" id="brandlist" style="height: 418px;"> <div class="works-comment-hd"> ta的资源 <a href="u-1328.html" class="fr" style="font-size: 12px; font-weight: normal" hidefocus="true" target="_blank">更多&gt;&gt;</a></div> <div id="related-pic-list" class="related-pic-list cl" style="padding-left:12px; padding-right:0px;"> <ul class="vprdn"> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103590.html" target="_parent" title="脚手板.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/09711aad-49e9-4b7f-9268-f72b0b77132d/pic1.gif' alt="脚手板.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 脚手板.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103591.html" target="_parent" title="安装轻量板件的方法和装置.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/2ca098ff-f93a-4280-8649-a8ce90c7ed91/pic1.gif' alt="安装轻量板件的方法和装置.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 安装轻量板件的方法和装置.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103592.html" target="_parent" title="再生花岗石板的生产方法.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/67437577-5545-4be9-b36b-b96e586e46fc/pic1.gif' alt="再生花岗石板的生产方法.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 再生花岗石板的生产方法.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103593.html" target="_parent" title="弹性地板块.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/6f4b20cf-e5e6-483d-93f4-7320c68d7a02/pic1.gif' alt="弹性地板块.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 弹性地板块.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103594.html" target="_parent" title="含容器特轻混凝土浮块及其制备方法.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/90f224c8-2dbe-45a8-993f-b8b275330650/pic1.gif' alt="含容器特轻混凝土浮块及其制备方法.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 含容器特轻混凝土浮块及其制备方法.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103595.html" target="_parent" title="建筑排水出户管防沉降?;て?pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/e09f7001-2bbc-48a5-b7a0-1a9f535cc4f9/pic1.gif' alt="建筑排水出户管防沉降?;て?pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 建筑排水出户管防沉降?;て?pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103596.html" target="_parent" title="工程机械的液压装置.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/d8ed175a-a575-4a43-a914-c60d1ac0276f/pic1.gif' alt="工程机械的液压装置.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 工程机械的液压装置.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103597.html" target="_parent" title="电加热抽油装置.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/5dc1097a-5645-4879-a2b1-06862171fe63/pic1.gif' alt="电加热抽油装置.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 电加热抽油装置.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103598.html" target="_parent" title="牙轮钻头牙爪轴颈膏剂渗硼法.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/d54fb286-40d0-4d76-bb30-e425f5e7f86d/pic1.gif' alt="牙轮钻头牙爪轴颈膏剂渗硼法.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 牙轮钻头牙爪轴颈膏剂渗硼法.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103599.html" target="_parent" title="双水位抽水马桶冲洗装置.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/5b7962dd-158e-4efe-87e6-f4d213e9d6f1/pic1.gif' alt="双水位抽水马桶冲洗装置.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 双水位抽水马桶冲洗装置.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103600.html" target="_parent" title="交通安全用绿化景观槽.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/0b2050c2-b09c-49b7-9cd0-f1c1403911d2/pic1.gif' alt="交通安全用绿化景观槽.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 交通安全用绿化景观槽.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103601.html" target="_parent" title="平衡窗户控制器.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/85782d4b-bcf2-4087-968a-ea3f25d0ed40/pic1.gif' alt="平衡窗户控制器.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 平衡窗户控制器.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-103602.html" target="_parent" title="地层测试器推靠器紧急回缩装置.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/639cd507-4ce8-4876-9911-798fd09d1d27/pic1.gif' alt="地层测试器推靠器紧急回缩装置.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 地层测试器推靠器紧急回缩装置.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-105176.html" target="_parent" title="一种斜井沉井方法.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/f8decb5d-0573-477b-9350-3fdf6e14a8e9/pic1.gif' alt="一种斜井沉井方法.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种斜井沉井方法.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-105177.html" target="_parent" title="安全门锁.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/ebe1e712-6143-4b70-82e8-62e4705169ce/pic1.gif' alt="安全门锁.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 安全门锁.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-105178.html" target="_parent" title="地锚的锚头部结构.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot1/2018-1/24/e7ac5ef5-61dd-4da5-ac5a-ceed8bafc68f/pic1.gif' alt="地锚的锚头部结构.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 地锚的锚头部结构.pdf </a></h3></li> </ul> </div> </div> <div class="mt10 related-pic-box" id="Div1" style="height: 418px;"> <div class="works-comment-hd"> 猜你喜欢 </div> <div id="related-pic-list" class="related-pic-list cl" style="padding-left:12px; padding-right:0px;"> <ul class="vprdn"> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-3194650.html" target="_parent" title="一种一孔两用的隧洞排水孔结构.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/09839ddd-69b6-47b9-aa4b-2d1528cea6db/pic1.gif' alt="一种一孔两用的隧洞排水孔结构.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种一孔两用的隧洞排水孔结构.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-3194651.html" target="_parent" title="钢管桩围堰结构.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/d9422bea-449a-4d4b-85e4-11b6d190f586/pic1.gif' alt="钢管桩围堰结构.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 钢管桩围堰结构.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-3194654.html" target="_parent" title="一种生态砌块.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/f21f9cfa-a3eb-4121-99ab-eb590b9b70a8/pic1.gif' alt="一种生态砌块.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种生态砌块.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-3194655.html" target="_parent" title="一种铁路桥梁用泄水管.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/45daa434-ed29-46a0-be75-7ed2852c6040/pic1.gif' alt="一种铁路桥梁用泄水管.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种铁路桥梁用泄水管.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-3194656.html" target="_parent" title="一种卷帘门的抗风装置.pdf"> <img 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src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/ff9fedc6-ea08-4491-b7fd-a6d5ff7fd2bf/pic1.gif' alt="速成拉建房屋.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 速成拉建房屋.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008184.html" target="_parent" title="预制桥面板精轧螺纹钢筋弧形连接构造.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/6da57667-8573-4120-94e8-b445e46ab14d/pic1.gif' alt="预制桥面板精轧螺纹钢筋弧形连接构造.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 预制桥面板精轧螺纹钢筋弧形连接构造.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008185.html" target="_parent" title="一种内固定式伸缩门滑行导轨及伸缩门.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/9358121a-3276-4570-86e9-dc7e443b76c6/pic1.gif' alt="一种内固定式伸缩门滑行导轨及伸缩门.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种内固定式伸缩门滑行导轨及伸缩门.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008186.html" target="_parent" title="多用途封井器.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/15cedf57-9c4b-437c-ab90-89c73e22732e/pic1.gif' alt="多用途封井器.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 多用途封井器.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008187.html" target="_parent" title="一种新型圆弧建筑模板紧固件.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/9182fb2a-aad8-4fb9-88c8-613605ee4022/pic1.gif' alt="一种新型圆弧建筑模板紧固件.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种新型圆弧建筑模板紧固件.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008188.html" target="_parent" title="一种超实木防水组合踢脚线.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/52c86c71-f6de-4545-b883-c3794b832a03/pic1.gif' alt="一种超实木防水组合踢脚线.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种超实木防水组合踢脚线.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008189.html" target="_parent" title="电气柜前门板门锁装置.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/a0d13ca8-9b31-4b84-b344-e4d8e77f216a/pic1.gif' alt="电气柜前门板门锁装置.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 电气柜前门板门锁装置.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008190.html" target="_parent" title="双人正杆器.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/7f38f744-bc75-43f1-bf05-deca3e7ee561/pic1.gif' alt="双人正杆器.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 双人正杆器.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008191.html" target="_parent" title="一种纳米铝塑复合板.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/c94dd76d-328d-45c3-a2a5-c8ba49402c75/pic1.gif' alt="一种纳米铝塑复合板.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种纳米铝塑复合板.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008192.html" target="_parent" title="强磁打捞器.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/098cea96-5ab9-4a03-b4f5-2d600b9419c1/pic1.gif' alt="强磁打捞器.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 强磁打捞器.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008193.html" target="_parent" title="一种基于无刷直流电机的环卫车电动扫盘系统.pdf"> <img 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src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/ff37b51c-52d6-45fa-9e54-d753910e1900/pic1.gif' alt="免贴墙砖.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 免贴墙砖.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008197.html" target="_parent" title="一种聚氨酯仿石材防火保温装饰复合板.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/3e44aab3-a9c5-4146-a7e9-74701e05ded3/pic1.gif' alt="一种聚氨酯仿石材防火保温装饰复合板.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 一种聚氨酯仿石材防火保温装饰复合板.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008198.html" target="_parent" title="挖掘机液压回路.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/2805266b-bdbe-46cf-bdda-0f1b1c9451ae/pic1.gif' alt="挖掘机液压回路.pdf" onerror="this.src='images/d_pdf.png'"> 挖掘机液压回路.pdf </a></h3></li> <li class="vprdn"><h3><a href="//www.4mum.com.cn/p-4008199.html" target="_parent" title="一种钢管钩卡扣件.pdf"> <img src='//www.4mum.com.cn/fileroot2/2018-8/11/b05cab00-3447-48da-8fcc-794dc4d12a77/pic1.gif' alt="一种钢管钩卡扣件.pdf" 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style="margin-top: 3px;"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微软雅黑"> 当前资源信息</h2> </div> <div id="Div2" class="author-works-list bgF" style="overflow: hidden; padding:10px 10px; "> <table><tr><td> <dt class="author-avatar-box fl"><a class="author-avatar" title="小米砖" href="u-1328.html"> <img src="//www.4mum.com.cn/FlexPaper/ZoomImage/UploadPhoto/tx_20180124102449.png" onerror="this.src='images/noavatar_small.gif'" alt="小米砖"></a> </dt></td><td> <div class="author-name fl w100 ellipsis"> <a href="u-1328.html" target="_blank"> 小米砖</a><img style="height:15px; width:20px; overflow:hidden; margin-right:10px;background:url(images/bg_index_ie6_781d95ab.png) no-repeat -185px 4px;display:none" src="images/s.gif" alt="企业认证" title="企业认证"/></div> <div class="author-level-bar"> <span class="mr5 author-grade author-grade5" title="会员等级"></span> </div></td></tr></table> <div class="fl" style="width: 240px;"> <p class="kh_cpZl"> 编号: cj20190318172755761344</p> <p class="kh_cpZl"> 类型: 共享资源</p> <p class="kh_cpZl"> 格式: PDF</p> <p class="kh_cpZl"> 大?。?3.28MB</p> <p class="kh_cpZl"> 上传时间: 2019-03-18</p> </div> </div> </div> <div class="box hot-keywords mt10" style="height: 380px; overflow: hidden;" id="relatebox"> <div class="boxHd" style="padding-bottom: 0px;"> <div class="fl keywords-ico mr5 ml13 ico"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微软雅黑"> 相关资源</h2> </div> <div id="author-works-list" class="author-works-list bgF" style="height: 314px; overflow: auto"> <li class="vprdn"> <h2 class="vprdn"><img alt="用于控制生产过程的系统和方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-6421312.html" title="用于控制生产过程的系统和方法.pdf">用于控制生产过程的系统和方法.pdf</a></h2> </li> <li class="vprdn"> <h2 class="vprdn"><img alt="一种处理视频的方法及其系统.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a 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</li> <li class="vprdn"> <h2 class="vprdn"><img alt="用于隐私浏览的系统和方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="//www.4mum.com.cn/p-6420480.html" title="用于隐私浏览的系统和方法.pdf">用于隐私浏览的系统和方法.pdf</a></h2> </li></div> </div> <div class="box hot-keywords mt10" id="box3" style="overflow:hidden; width:268px;"> <div class="boxHd" style="border: none;padding-bottom: 0px;"> <div class="fl keywords-ico mr5 ml13 ico"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微软雅黑"> 相关搜索</h2> </div> <div class="hot-keywords-list"> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e6%9c%80%e5%b0%8f%e5%8c%96" class="tag-item ico" title="最小化" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 最小化</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e6%9c%80%e5%a4%a7" class="tag-item ico" title="最大" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 最大</em></span></a> <a target="_blank" 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