熊婷
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 供职机构：中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法被引量：6
- 2016年
- 针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。
- 孙文彬熊婷
- 基于并行分散搜索的p-中心定位算法被引量：5
- 2013年
- 在p-中心定位问题中,经典启发式算法或元启发算法均无法兼顾解的质量与计算效率。为此,提出一种并行分散搜索算法,对分散搜索框架中的解优化和解组合过程进行了并行化处理,从而提高解的质量和计算效率,并应用模拟路网数据进行了相关实验。实验表明:与串行算法相比,并行分散搜索算法效率得到了大幅提升,并可以获得比Densham-Rushton算法更高质量的解。
- 闫志远孙文彬周长江熊婷王江
- 关键词：网络分析启发式算法分散搜索
