Kết hợp chuẩn opengis và hệ quản trị cơ sở dữ liệu để giải quyết một số bài toán tối ưu trên mạng giao thông thành phố

K H TN K H O A C N TT LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC H 0012029 0012086 Đ Đề tài: KẾT HỢP CHUẨN OPENGIS VÀ HỆ QUẢN TRỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỂ GIẢI QUYẾT MỘT SỐ BÀI TOÁN TỐI ƯU TRÊN MẠNG GIAO THÔNG THÀNH PHỐ – – KẾT HỢP CHUẨN OPENGIS VÀ HỆ QUẢN TRỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỂ GIẢI QUYẾT MỘT SỐ BÀI TOÁN TỐI ƯU TRÊN MẠNG GIAO THÔNG THÀNH PHỐ - C N TT Đ Đề tài: TRẮC NGỌC ĐĂNG BÙI THẾ TÀI 0012029 0012086 LUẬN VĂN CỬ NHÂN TIN HỌC K H O A - H TRẮC NGỌC ĐĂNG BÙI THẾ TÀI K H TN TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM GVHD : Th.Sĩ NGUYỄN MINH NAM NIÊN KHOÁ 2000 - 2004 NIÊN KHOÁ 2000 - 2004 -1- -2- MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI MỞ ĐẦU Lời cảm ơn K H TN K H TN CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIS 1.1 Hệ thống thông tin địa lý gì? 1.2 Mô hình liệu hệ thống thông tin địa lý 1.3 Các nguồn liệu hệ thống thông tin địa lý .6 1.4 Hiện trạng ứng dụng công nghệ GIS Việt Nam 1.5 Kết chương .7 Thông Tin trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM tận tình giúp đỡ C N TT Đặt biệt, chúng em xin dành biết ơn trân trọng gởi đến thầy Th.Sĩ NGUYỄN MINH NAM, người trực tiếp hướng dẫn động viên chúng em suốt thời gian thực luận văn tốt nghiệp Cuối cùng, xin cám ơn tất bạn học giúp giải Đ 2.2 Tổng quan OpenGIS .9 – 2.3 OpenGIS Abstract Specification .15 2.4 Feature Geometry 31 C N TT Đ học tập trường – truyền đạt kiến thức quý báu cho chúng em suốt thời gian H CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU OPENGIS 2.1 Các khái niệm H Chúng em xin chân thành cảm ơn toàn thể quý thầy cô khoa Công Nghệ CHƯƠNG 3: GIẢI THUẬT LIN-KERNIGHAN CHO BÀI TOÁN TÌM CHU TRÌNH TỐI ƯU (TSP) 3.1 Giới thiệu chung .73 3.2 Bài toán TSP 74 3.4 Thuật giải Lin-Kernighan cải tiến (2002) 87 -Trắc Ngọc Đăng – Bùi Thế Tài K H O A 3.3 Thuật giải Lin-Kernighan nguyên thuỷ (1971) 77 Xin cảm ơn tất K H O A vướng mắc nho nhỏ trình làm việc 3.5 Các thủ thuật cải tiến thuật giải L-K trình cài đặt 108 3.6 Các cấu trúc liệu quan trọng thuật giải Lin-Kernighan 110 3.7 Kết chương 112 THUYẾT MINH CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM .113 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 119 PHỤ LỤC 121 A BÀI TOÁN TÌM ĐƯỜNG ĐI NGẮN NHẤT GIỮA ĐIỂM .122 B BÀI TOÁN XỬ LÝ ĐIỀU PHỐI CẤP THỜI (EMERGENCY) 123 -3- -4- C GIỚI THIỆU VỀ NÚT ẢO 124 TÀI LIỆU THAM KHẢO 127 Lời mở đầu Trong sống nay, xã hội phát triển, người bị đòi hỏi cao thời gian Do đó, yếu tố thời gian xem yếu tố định K H TN quý lại quý Thực tế cho thấy, có việc đòi hỏi nghiêm khắc thời gian, mà không đáp ứng có hậu nghiêm trọng, ảnh hưởng đến tính mạng người tiêu hao cải vật chất Ví dụ như: hoạt động phòng cháy chữa cháy, cảnh sát phản ứng H nhanh 113, đề xuất lộ trình thích hợp cho lần phân phối sản phẩm Đ từ công ty mẹ đến đại lý, lập lịch cho thiết bị vận hành Nhưng để ta biết phải điều phối hoạt động hợp lý nhất; làm – ta có lộ trình tối ưu với nhiều điểm phải đến C N TT khoảng thời gian tương đối ngắn mà ta đợi dài cổ tính, toán suy nghĩ cho mệt óc Đây rõ ràng vấn đề nan giải Hiện nay, với phát triển vũ bão khoa học công nghệ, đặc biệt ngành Công Nghệ Thông Tin, người ta phần hệ thống máy tính trợ giúp giải vấn đề Với hệ thống GIS (hệ thống thông tin địa lý), GPS (hệ thống định vị toàn cầu) vấn đề điều phối xử lý K H O A K H O A C N TT – Đ H K H TN sinh hoạt ngày Điều cho thấy thời gian cấp thời dường thực cách tốt đẹp Xuất phát từ yêu cầu trên, nhằm hạn chế chi phí không đáng có, khoảng thời gian quý báu nhiều, chúng em thử nghiệm áp dụng chuẩn OpenGIS (xu ngày ứng dụng GIS hướng đến tính mở nhiều hơn) thuật giải, phương pháp nhằm giải tối ưu toán mạng giao thông, khả điều phối nhanh lực lượng phòng cháy chữa cháy, cảnh sát 113, xe Taxi, v.v… -5- -6- 1.1 Hệ thống thông tin điạ lý (GIS – Geographic Information System) ? Hệ thống thông tin điạ lý (Geographical Information System – GIS) không gian cách xác, nhanh chóng ứng dụng nhiều ngành khác phục vụ cho việc quản lý vĩ mô Hệ thống thông tin điạ lý đóng vai trò kỹ thuật tổ hợp Hệ thống H thông tin điạ lý tiến hoá liên kết số kỹ thuật tổ hợp rời rạc vào thành tổng thể cộng thành phần chúng lại – C N TT Bản đồ Nội suy GIS CAD K H O A C N TT – TỔNG QUAN VỀ GIS K H O A K H TN dạng nhanh chóng trực quan … Công nghệ GIS với khả phân tích Đ CHƯƠNG phép việc truy xuất, xử lý thống kê khối lượng lớn thông tin khổng lồ, đa Đ H K H TN kết hợp công nghệ đồ số hoá với công nghệ quản trị sở liệu cho Ảnh Viễn thám Phân tích không Hình 1.1 : Hệ thống thông tin điạ lý với tích hợp ngành khoa học khác -7- -8- 1.2 Mô hình liệu hệ thống thông tin điạ lý : Đối với toán quy hoạch thành phố, thông tin liệu đường phố, công trình công cộng, giao thông, phân vùng….Các thông tin đồ tổng quát Cách tổ chức theo lớp hợp lý làm nguồn thông tin khác như: đồ, ảnh hàng không, ảnh viễn thám Hệ việc với đối tượng trải bề rộng Tuy nhiên phương pháp không cần thống thông tin hệ thống thu thập, lưu trữ điều hành thông tin thiết chúng khác theo độ cao hay theo thời gian dạng giấy, ảnh, số tượng tự nhiên giới thực Trong sở liệu cấu thành từ thông tin, thông tin thường không sử dụng trực tiếp mà phải thông qua hệ thống công cụ truy xuất, tái tạo lại đối tượng giới thực mà người dùng quan tâm Một đối tượng lưu trữ sở H Đ thông qua liệu hình học Đ H liệu dạng thực thể hình học, người dùng dùng phải tái tạo lại đối tượng C N TT Định nghĩa: Dữ liệu địa lý liệu số mô tả đối tượng giới thực Dữ liệu điạ lý tổ chức thành hai nhóm thông tin chính, là: – C N TT – Như liệu đa dạng, chúng có mang tính không gian, thời gian, gọi liệu địa lý K H TN lấy từ đồ, ảnh hàng không, ảnh vũ trụ chồng xếp lên để Do tích hợp liên ngành nên hệ thống thông tin điạ lý làm việc với nhiều K H TN 1.2.1 Dữ liệu điạ lý: Hình1.2: Mô hình liệu vật lý Mỗi lớp thông tin lại có mô hình cấu trúc chi tiết Về nguyên lý lớp 1/ Nhóm thông tin phân bố không gian thông tin tập hợp liệu điạ lý khiá cạnh đối tượng điạ 2/ Nhóm thông tin thuộc tính đối tượng lý thực tế Do mang cấu trúc chung cho loại liệu Một phương pháp chung tổ chức liệu điạ lý tổ chức theo đồ lớp thông tin Mỗi lớp thông tin biểu diễn liệu theo mục tiêu định, thường một vài dạng thông tin Ví dụ để nghiên cứu nguồn tài nguyên thiên nhiên, điạ chất, điều kiện vật lý lớp đất, sử dụng đất, kênh rạnh……Người ta tách chúng thành lớp K H O A K H O A Không giống dạng liệu thông dụng khác, liệu điạ lý phức tạp 1.2.2 Mô hình đồ chồng xếp: hơn, bao gồm thông tin điạ lý, quan hệ topo thuộc tính phi không gian Mọi liệu điạ lý mô hình với ba thành phần khác theo quan niệm topology – điểm, đường, vùng.Bất kì đối tượng tự nhiên biểu diễn bao đối tượng kèm theo chúng thông tin đặc thù riêng Mô hình liệu điạ lý bao gồm bốn thành phần sau: Thành phần khoá Định vị -9- - 10 - Thành phần phi không gian Thành phần không gian Khoá : mã số cho thực thể để phân biệt thực thể với thực thể khác Thành phần phi không gian: Là thuộc tính riêng cho thực thể Đ Mô hình vectơ : tường biểu diễn duới dạng điểm, đường vùng Vị trí không gian thực thể xác định hệ toạ độ thống toàn K H O A C N TT kiểu điểm, màu, hình dạng – cầu Một thực thể xác định cặp toạ độ (X,Y) thuộc tính khác : Hình1.3: minh hoạ thực thể thể đồ Mô hình Raster : Dữ liệu Raster phân biệt đơn vị pixel, hình ảnh đơn vị nhỏ phản ánh đối tượng không gian Cấu trúc liệu ratser 2-D xem ma trận ô lưới đặc trưng cho ô vuông bề mặt đất Độ phân giải liệu raster phụ thuộc vào kích thước ô lưới Có nhiều kỹ thuật để thu thập thông tin cho nguồn liệu Nó thường H H Vectơ 1.3 Thu thập nguồn liệu GIS: thu thập từ việc đo đạc trực tiếp vùng địa trắc khác Tuy nhiên, số lớn liệu liệu chuyển đổi từ đồ giấy sang hình Đ Raster Trong nước có giá trị 1, rừng đất nông nghiệp thức lưu trữ đồ điện tử Có hai phương pháp thường sử dụng : Phương pháp quét (scanning): – máy tính để quản lý theo hai cách sau : Hình 1.4 :minh hoạ liệu raster, ta có ma trận với giá trị khác Đây kỹ thuật thông dụng mà lại tốn kém, thực C N TT Thành phần không gian : Các đối tượng tư nhiên bên chuyển vào máy tính cá nhân hay công ty Máy quét lưu trữ lại hình ảnh đồ giấy hình thức số hiển thị chúng trở lại hình Việc quét hình ảnh từ đồ giấy tương đối đơn giản nhanh chóng, nhiên phương pháp lại cung cấp thuộc tính đối tượng tự nhiên điạ nhà hay ngày thành lập cuả sân vận động Dữ liệu có từ K H O A tỷ lệ, khoảng, định danh … phương pháp thường dạng raster cho kích thước lớn Phương pháp số hoá: Kỹ thuật đòi hỏi phải cung cấp thiết bị chuyên ngành Bản đồ nguồn trãi bề mặt ngang, trỏ xác định tọa độ điểm tạo nên hình dạng đồ, sau trình số hoá, thuộc tính đối tượng thêm vào Phương pháp đòi hỏi nhiều thời gian nguồn liệu có từ kỹ thuật hình thức Vectơ Phương pháp vectơ hoá : - 11 - K H TN K H TN Định vị: Chỉ vị trí thực thể - 12 - Một vài hệ thống máy tính chuyên nghiệp chuyển đổi liệu Raster sang dạng liệu Vectơ Phương pháp cho tốc độ nhanh tính tự động lại xác so với việc số hoá thủ công Các kỹ thuật dựa vào nguồn liệu đồ giấy có sẵn Trên thực tế, … để thu thập nguồn liệu cho GIS K H TN K H TN người ta dựa vào ngành lĩnh vực khác : viễn thám, GPS, phân tích ảnh 1.4 Hiện trạng ứng dụng công nghệ GIS Việt Nam : Hiện công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ, nhiều công nghệ tiên tiến trước có nước phát triển có mặt Việt Nam Đối H H với sản phẩm công nghệ thông tin chuyên nghiệp hệ thống thông tin điạ lý, Đ Đ nhà cung cấp cố gắng đưa sản phẩm dễ dùng, tiện lợi thực tế có khoảng cách nhà chuyên môn sản phẩm công nghệ GIỚI THIỆU OPENGIS cách ngày xa cho việc ứng dụng GIS vào sống ngày K H O A 1.5 Kết luận: Công nghệ GIS với lợi mang lại phương pháp quản lý hiệu hơn, vật, đối tượng, từ thông tin không gian đến thông tin phi không gian tất quản lý cách thống hệ thống Mọi truy xuất thể trực quan đồ số thay cho dòng văn đơn Chính GIS ngày trở nên quen thuộc cho người dùng, ứng dụng nhiều lĩnh việc từ đơn giản đến phức tạp C N TT Nhiều công ty nước xâm nhập vào thị trường Việt Nam lĩnh vực Tuy nhiên, giá sản phẩm phần mềm họ cao tạo khoảng K H O A C N TT phân tích khác để giải cho toán ứng dụng – CHƯƠNG số hoá Sau giai đoạn số hoá người ta cần đến hệ thống thông tin điạ lý chức – nói Ở Việt Nam hệ thống thông tin điạ lý ứng dụng chủ yếu cho lĩnh vực chi phí đòi hỏi đầu tư ngày thấp Có thề nói GIS ngày tự khả định tầm quan trọng, nước phát triển xem mũi nhọn lĩnh công nghệ thông tin đưa vào chương trình giảng dạy - 13 - - 14 - phầm mềm dạng OpenGIS khác.Bộ khung OpenGIS (OpenGIS framework) Dữ liệu địa lý “geodata” : Thông tin xác định vị trí địa lý nét tiêu biểu đặc tính tự nhiên nhân tạo ranh giới Trái đất Geodata đại diện khái niệm trừu tượng thực thể giới thực, K H TN đường, nhà, xe cộ, hồ nước, khu rừng quốc gia; liệu miêu tả tượng cách trực tiếp hay gián tiếp kết hợp với vị trí (cùng thời gian hướng) liên quan đến bề mặt Trái đất , dươc thu thập dạng số (kĩ thuật số) 30 năm Xử lý thông tin địa lý “geoprocessing” : việc tính toán dạng kĩ gồm : - Một cách thức chung dạng số thể Trái đất tượng sở toán học khái niệm - Một mô hình chung để thực truy nhập, quản lý, thao K H TN 2.1 CÁC KHÁI NIỆM: tác, trình bày, chia sẻ geodata cộng đồng thông tin - Một khung để sử dụng mô hình Open Geodata mô hình dich vụ Open GIS để giải vấn đề khả không hoạt đông kết hợp không mặt kĩ thuật mà mặt tổ chức Đất gồm hệ thống thông tin địa lý (GI), hệ thống thông tin đất đai (LIS), việc xử lý ảnh tạo ảnh Trái đất, việc chứa geodata tất loại sở liệu, phận (componentware) ứng dụng kiểm soát phạm vi rộng phương thức khảo sát dạng kĩ thuật số, định hướng, khí tượng học, địa kiểu geodata hàm geoprocessing Người sử dụng hệ thống có - Tùy thích trao đổi tất loại thông tin không gian Trái đất ,về đối tượng tượng ,bên bề mặt Trái đất - Chạy phần mềm có khả thao tác thông tin K H O A qua mạng cách hợp tác 2.2 TỔNG QUAN VỀ OPENGIS : 2.2.1 Làm quen với OpenGIS Specification : 2.2.1.1 Khái niệm: Đặc tả OpenGIS (OpenGIS Specification) , đặc tả toàn diện khung phần mềm cho truy cập phân tán đến geodata tài nguyên geoprocessing Đặc tả cung cấp cho nhà phát triển phần mềm giới khuôn mẫu giao diện chung cặn kẽ để viết phần mềm hoạt động chung với Đ – C N TT C N TT “Interoperable geoprocessing” khả hệ thống kĩ thuật số để : thể chia sẻ không gian liệu tiềm rộng lớn qua mạng, dù liệu sản sinh vào thời điểm khác nhóm không liên quan sử dụng hệ thống sản xuất khác cho mục đích khác thật hữu điều khiển hệ thống sử dụng cho việc sản xuất họ Geodata kế thừa (Legacy geodata) tổ chức hệ thống có giao diện thích ứng OpenGIS Specification truy xuất phần mềm có giao diện thích ứng OpenGIS Specification khác OpenGIS Specification cung cấp khung cho người phát triển K H O A Đ – chấn học,v v H Các nhà phát triển xây dựng hệ thống có giao diện thích ứng OpenGIS Specification tạo phần mềm trung (middleware), phần mềm H thuật số sử dụng geodata, lập mô hình, phiên dịch sử dụng thông tin Trái phần mềm để tạo phần mềm cho phép người dùng họ truy nhập xử lý liệu địa lý từ nguồn đa dạng qua giao diện tính toán chung bên tảng công nghệ thông tin mở 2.2.1.2 Ưu điểm: Người phát triển ứng dụng dễ dàng linh hoạt để: • Viết phần mềm để truy cập geodata • Viết phần mềm để truy cập tài nguyên geoprocessing - 15 - - 16 - • Sửa đổi ứng dụng theo nhu cầu người dùng cụ thể, tích hợp phi 2.2.2.2 Những dịch vụ OpenGIS ( OpenGIS Services ): tập hợp dịch vụ cần để : không gian không gian - Truy nhập xử lý kiểu định nghĩa đồ họa địa lý Mô • Chọn môi trường phát triển • Cung cấp ứng dụng tảng đa dạng hình Geodata Mở H tính toán phân tán ( CORBA, OLE / COM, DCE, ….) Đ • Phù hợp với người dùng với công cụ geoprocessing (và địng cỡ đúng) – Những người dùng cuối người hưởng lợi tối ưu, nhận được: C N TT • Sự truy nhập thời gian thực tới hệ thống vũ trụ thông tin địa lý lớn rộng so với hệ thống vũ trụ thông tin địa lý truy cập ngày • Nhiều ứng dụng ( với middleware tài liệu hỗn hợp) khai thác thông tin địa lý • Những khả làm việc với kiểu geodata định dạng khác K H O A bên môi trường ứng dụng đơn dòng công việc ( workflow ) liên tục , mà không quan tâm đến chi tiết kiểu định dạng 2.2.2 OpenGIS Specification định nghĩa : 2.2.2.1 Mô hình Geodata Mở ( Open Geodata Model ) : Một tập hợp chung phổ biến kiểu thông tin địa lý sử dụng để lập mô hình geodata cần miển ứng dụng cụ thể hơn, sử dụng phương pháp lập trình truyền thông hay / sở đối tượng OpenGIS sơ đồ để thiết lập : H • Chọn thích hợp - kiểu máy tính cá nhân, kiểu máy chủ, kiểu 2.2.2.3 Một mô hình cộng đồng thông tin (Information Communities Model ) : Dùng Mô hình Geodata Mở dịch vụ - Một cách thức cho cộng đồng nhà sản xuất geodata Đ • Tích hợp Dữ liệu địa lý xử lý vào kiến trúc tính toán liên hợp người dùng chia sẻ tập hợp chung định nghĩa đặc tính địa lý nhằm bảo trì thực có hiệu quảnh định nghĩa để lập danh mục, chia sẻ – • Cung cấp khả geoprocessing tới khách hàng địa lý biên dịch cộng đồng khác người sử dụng tập hợp định nghĩa đặc tính địa lý khác tập liệu thích ứng định nghĩa C N TT • Truy cập / phân phối geodata đồng người dùng mà sử dụng tập hợp chung định nghĩa đặc tính - Mét cách xác tối ưu hiệu cho cộng đồng khác người dùng nhà sản xuất geodata để chia sẻ geodata mặc tập hợp định nghĩa đặc tính địa lý khác họ Cho ví dụ, kĩ sư, nhà địa chất, nhà nông học tìm kiếm để chia sẻ liệu đất dù họ mô tả đặc điểm kiểu đất khác theo mục tiêu nghề nghiệp khác Những mô hình cộng đồng thông tin định nghĩa sơ đồ nhằm tự động K H O A K H TN Nhà quản lý thông tin linh hoạt đối với: K H TN - Cung cấp khả để chia sẻ geodata bên cộng • Sử dụng lại mã geoprocessing biên dịch từ điển đặc tính địa lý khác 2.2.3 Đặc điểm : OpenGIS Specification thiết lập tảng công nghệ chung ngành công nghiệp phần mềm xây dựng thành phần phần mềm ứng dụng geoprocessing có tính : Interoperable (Hoạt động liên hợp)- OpenGIS Specification cung cấp giao diện chuẩn geodata dịch vụ geoprocessing Những giao diện hỗ trợ hệ thống độc lập mạng) : truy cập - 17 - - 18 - geodata, thao tác geoprocessing khách/chủ phân tán, thao tác geoprocessing ngang hàng phân tán Extensible (Dể mở rộng) - OpenGIS Specification đồng hóa phần mềm geoprocessing kiểu geodata mới, điều tiết công Supportive of Information Communities (Sự khuyến khích cộng đồng thông tin ) - OpenGIS Specification tối ưu hóa việc chia sẻ liệu bên nghệ mà OpenGIS Specification phụ thuộc , tính toán phân tán, chúng trở thành sẵn có Compatible (Tương thích) - OpenGIS Specification giữ gìn đầu tư K H TN K H TN cộng đồng người dùng nhà sản xuất chia sẻ từ điển đặc tính địa lý chung tập hợp người dùng nhà sản người dùng liệu phần mềm thừa kế việc cung cấp xuất mà từ điển đặc tính địa lý họ không trùng phương tiện để hoà nhập liền khối, kiểu cách suốt người Ubiquitous (Thường gặp) - OpenGIS Specification cung cấp dùng, phần mềm geoprocessing geodata có công nghệ thông tin liên phương tiện cho tất ứng dụng công nghệ thông tin để sẵn sàng khai thác quan với ứng dụng geoprocessing thích ứng OpenGIS Đồng thời, dịch vụ OpenGIS qua giao diện giao thức chuẩn OpenGIS Specification tương thích không gối lên với việc hỗ trợ công C N TT liên hợp (interoperability) – mua phần mềm OpenGIS bảo đảm định tính hoạt động H biệt Đ công nghệ hỗ trợ OpenGIS gắn nhãn sơ đồ để đưa đến cho người nghệ thông tin, hệ thống quản lý sở liệu hệ tính toán phân tán đặc Implementable (Có thể cài đặt) - Mục đích quan trọng công nghệ rõ OpenGIS Specification phải cài đặt 2.2.4 Phân loại : – Đ khả điều khiển toàn vẹn OpenGIS Specification cung cấp khung C N TT H Reliable (đáng tin cậy) - Geoprocessing phân tán yêu cầu mức cao Easy to use (Dễ sử dụng ) – Phần mềm OpenGIS Specification OpenGIS Specification phát triển phát hành thành nhiều sử dụng quy tắc thủ tục chắn logic cho việc sử dụng phần vài năm Nó bao gồm đặc tả trừu tượng ( Abstract Specification ) geodata dịch vụ geoprocessing Geodata không cần thiết phức tạp chuỗi đặc tả cài đặt ( Implementation Specification ) để thực geoprocessing dấu người phát triển ứng dụng hệ tính toán phân tán ( distributed computing platforms (DCPs)) K H O A trường phần mềm, tảng phần cứng mạng Cooperative (Hợp tác) - OpenGIS Specification hỗ trợ tính toán dùng chung tài nguyên liệu dùng chung Công nghệ OpenGIS dễ dàng kết hợp với công nghệ thông tin khác Scalable (Biến đổi được) – Phần mềm OpenGIS Specification th- ường gồm có thành phần phần mềm geoprocessing "cắm vµ chạy" mà có cạnh tranh thời gồm có Common Object Request Broker (CORBA Object Management Group(OMG), Object Linking and Embedding/Common Object K H O A Portable (Khả chuyển) - OpenGIS Specification độc lập môi Model (OLE/COM) Microsoft; Distributed Computing Environment (DCE) Open Software Foundation (OSF); Java SunSoft nhóm khác OpenGIS Abstract Specification : Bộ phận OpenGIS Specification tạo Ủy ban kỹ thuật OGC để cung cấp mô tả mức cao tính hoạt động cung cấp bên OpenGIS Implementation thể cấu hình cho ứng dụng geoprocessing môi trường tính Specification Mục đích Abstract Specification tạo lập tài liệu mô toán chuẩn, bất chấp kích thước sở liệu hình khái niệm đủ phép tạo Implementation Specification - 19 - - 20 - 3.4.2 Phá vỡ cạnh chu trình: tối ưu cạnh (xem hình 3.8); lần di chuyển sau hoán Tập ứng viên dùng để giảm bớt trình tìm kiếm cạnh chuyển tối ưu cạnh Thứ hai, hoán chuyển tối ưu cạnh không cho Y thêm vào chu trình, Cũng tương tự trình tìm cạnh thử nghiệm chu trình tìm thấy kết tốt sau thời cho X để loại bỏ khỏi chu trình giảm bớt Trong cài đặt cụ thể gian thực với việc di chuyển (xem hình 3.4) chu trình đầu tiên, x1 phải không thuộc 1-tree nhỏ (2) Cạnh sau bị loại trình di chuyển trước không thêm vào chuỗi di chuyển H Qui tắc làm giảm thiểu trình tìm kiếm mức thuật giải Đ thuật giải nguyên thủy Lin Kernighan làm điều mức cao trúc việc tìm kiếm vài quan điểm sau: Đầu tiên trước hết, trình chuyển đổi thực với hoán chuyển tối ưu cạnh Và theo cách đó, chuyển đổi thuật giải xét đến dãy hay nhiều lần hoán chuyển tối ưu cạnh Tuy nhiên, trình xây dựng lần chuyển đổi dừng lại tức phát chu trình cải tiến Bằng cách này, thuật giải thử để hoán H mà chưa có chu trình tim thấy suốt trình tìm kiếm chuyển tối ưu 2, 3, cạnh tốt hoán chuyển tối ưu cạnh Đ K H TN (1) Cạnh bị loại, x1, phải không thuộc chu trình tốt Khi K H TN Thuật giải cải tiến từ thuật giải Lin-Kernighan ban đầu xem lại cấu qui tắc đơn giản, hiệu sau sử dụng : phải trả giá thời gian Tuy nhiên, việc sử dụng tập ứng cử viên nhỏ C N TT C N TT Qui tắc thứ hai nhằm ngăn dãy di chuyển bị vô tận Qui tắc đơn giản hoá qui tắc phần 3.3.2 – Việc sử dụng cách hoán chuyển tối ưu cạnh tảng mở rộng tìm kiếm làm tăng khả tìm thấy kết tối ưu cho thuật giải, – nữa, cạnh bị loại cạnh chung số từ – chu trình Kinh nghiệm cho thấy qui tắc giản lược tỏ hiệu dể cài đặt thời gian thực gia tăng lượng nhỏ Hơn nữa, kinh nghiệm cho thấy trình quay lui không cần thiết cho thuật giải (tất 3.4.3 Sự hoán đổi: (move) nhiên ngoại trừ trường hợp loại cạnh x1) Sự xoá bỏ công đoạn quay lui Trọng tâm thuật giải Lin-Kernighan việc hoán đổi, cần phải xác định làm giảm bớt thời gian không làm giảm hiệu thật thuật giải K H O A Thuật giải ban đầu xét đến hoán chuyển tối ưu r cạnh chia thành hoán chuyển tối ưu hay cạnh theo sau dãy (có thể rỗng) hoán chuyển tối ưu cạnh Hơn nữa, hoán chuyển tối ưu r cạnh phải đảm bảo tính chu trình , nghĩa phải dây chuyền kết nối cạnh mà cạnh bị loại cạnh thêm vào luân phiên nhau, việc chuyển đổi phải cho chu trình Hai Thêm vào đó, cài đặt thuật giải làm đơn giản nhiều Một điểm khác biệt khác thuật giải cải tiến so với thuật giải gốc K H O A tập r cạnh để xét đến lần thử để tìm giải pháp tốt trình thực hoán chuyển cạnh không Nhằm để đề phòng trường hợp chu trình tối ưu chứa đựng hoán đổi không tốt hơn, việc hoán đổi không tối ưu cạnh thuật giải nguyên thuỷ thay tập hoán đổi không mạnh Tập hợp bao gồm: sai khác nhỏ so với khuôn dạng chung cho phép thực Cả • Mọi hoán đổi tối ưu cạnh không thực (nghĩa tạo thành hai thực với hoán chuyển tối ưu cạnh Đầu tiên, trường vòng) theo sau hoán chuyển tối ưu hay cạnh đó, mà hợp đặc biệt, lần di chuyển dãy hoán chuyển tạo nên chu trình (bằng cách kết vòng lại) - 101 - - 102 - • Mọi hoán đổi tối ưu cạnh không thực (nghĩa tạo thành vòng) theo sau hoán chuyển tối ưu cạnh đó, mà tạo Trong cài đặt chương trình này, phương pháp Heuristic đơn giản sau áp dụng để hình thành chu trình khởi điểm: nên chu trình (bằng cách kết vòng lại) Chọn đỉnh i Thoạt nhìn, hoán chuyển tối ưu không cạnh thuật giải ban Chọn đỉnh j chưa chọn trước đó, theo cách sau: này, hội tìm thấy chu trình tối ưu tăng lên Bằng việc dùng tập ứng viên Nếu có thể, chọn j cho: (a) (i,j) cạnh ứng viên, hàm mục tiêu, thời gian cho trình tìm kiếm chu trình tối ưu từ hoán (b) α(i,j) = 0, chuyển không ảnh hưởng đến thời gian tổng cộng chương trình (c) (i,j) thuộc chu trình tối ưu Trong thuật giải nguyên thuỷ, chu trình khởi điểm chọn cách – ngẫu nhiên Lin Kernighan kết luận việc hình thành chu trình khởi C N TT điểm phương pháp Heuristic tiêu tốn thêm thời gian mà Cho nên việc hình thành cách ngẫu nhiên tiết kiệm thời gian Tuy nhiên, liệu việc xây dựng chu trình khởi điểm phương pháp Heuristic giúp tạo chu trình khởi điểm tốt làm cho toán đạt tối ưu nhanh chăng? Và nhà khoa học bắt tay vào công việc thử nghiệm để trả lời cho câu hỏi Adrabinsky Syslo nhận thấy việc sử K H O A dụng Heuristic cho chu trình khởi điểm tốt cho thuật giải Lin – Kernighan Perttunen nhận thấy phương pháp Heuristic Clarke Wright nhìn chung làm cải tiến hiệu thuật giải Reinelt cho tốt không bắt đầu chu trình ngẫu nhiên Và ta thấy việc dùng Heuristic có tác động quan trọng đến hiệu chương trình Thực tế với nhiều lần cài đặt thuật giải Lin-Kernighan cải tiến người ta thấy H Nếu nhiều đỉnh chọn bước 2, chọn ngẫu nhiên Đ Đ chu trình để tìm chu trình tốt Ngược lại, chọn j số đỉnh chưa chọn Gán i = j Nếu đỉnh chưa chọn trở bước luân phiên Thứ tự chọn đỉnh chu trình khởi điểm Quá trình khởi tạo nhanh tính đa dạng chu trình khởi điểm – H nhau, ta cần có chu trình khởi điểm ban đầu để từ thực move cạnh Ngược lại, có thể, chọn j cho (i,j) cạnh ứng viên đủ lớn cho cạnh hoán đổi để tạo nên chu trình tối ưu C N TT Trong thuật giải Lin-Kernighan, để thực việc hoán đổi cạnh với 3.4.5 Chi tiết thuật giải cải tiến: Trong phần này, xin giới thiệu vài điểm quan trọng thuật giải, thể mã giả Sau chương trình chính: K H O A 3.4.4 Chu trình khởi điểm: kết sau không phụ thuộc vào chu trình khởi điểm Tuy nhiên, mặt thời gian khác, thời gian nhanh chọn chu trình khởi điểm gần tối ưu - 103 - K H TN K H TN đầu nằm tập mở rộng Tuy nhiên cách sử dụng tập mở rộng - 104 - Đầu tiên, chương trình đọc liệu liên quan đến toán sau tạo tập ứng cử viên Tiếp theo thực trình tìm kiếm chu trình tối ưu in kết K H TN K H TN Quá trình tạo tập ứng viện thực dựa độ đo α Đầu tiên, hàm Ascent tính giá trị cận (LowerBound) chu trình tối ưu phương pháp subgradient Hàm Ascent thực việc H H chuyển toán ban đầu thành toán (chuyển ma trận C -> D) mà với giá trị α phản ánh tốt khả cạnh thuộc chu trình tối ưu Tiếp Đ Đ theo hàm GenerateCandidates tính giá trị α gắn vào đỉnh – – tập hợp cạnh ứng viên xuất phát từ đỉnh Các cạnh thứ tự theo Đoạn mã giả hàm Ascent tự nói lên tất Nó dựa theo mô tả phần 3.1 Giá trị v đỉnh bậc đỉnh trừ Vì vậy, Norm tổng bình phương giá trị v độ đo sai khác 1-tree K H O A nhỏ chu trình tối ưu Nếu Norm 1-tree trở thành chu trình chu trình tối ưu tìm thấy Nhằm để làm tăng tốc độ tính toán, thuật giải sử dụng tập ứng viên việc tính toán 1-tree nhỏ Tiếp theo đoạn mã giả hàm GenerateCandidates Với đỉnh, K H O A C N TT đỉnh MaxAlpha giá trị cận giá trị α Giá trị MaxAlpha tính LowerBound nhân cho phân số, Excess C N TT giá trị α chúng Tham số MaxCandidates giá trị tối đa cạnh ứng viên MaxCandidates cạnh ứng viên tìm kiếm Tuy nhiên, giới hạn vượt đỉnh kề có tính “đối xứng”, nghĩa trường hợp này, tập ứng viên bổ sung cho cạnh ứng viên gắn với hai đỉnh đầu mút cạnh - 105 - - 106 - trình qua số lần thử (Runs) FindTour dùng thuật giải Lin-Kernighan cải tiến để thực việc hoán đổi cạnh chu trình khởi điểm nhằm cải tiến chu trình tốt Mỗi lần chu trình tốt tìm thấy, chu trình lưu lại tập ứng viên xếp lại với hàm AdjustCandidateSet Trước khỏi hàm tập ứng viên tái lập lại thông qua hàm K H TN H C N TT K H O A K H O A Sau tập ứng viên tạo lập, hàm FindTour gọi thực việc tìm chu – Đ K H TN C N TT – Đ H Hàm hàm LinKernighan, hàm tìm cải tiến chu trình cách hoán đổi cạnh cách không ResetCandidateSet - 107 - - 108 - K H TN K H TN Đầu tiên, hàm tính toán chi phí cho chu trình khởi điểm Sau đó, có chu trình tốt hơn, lần thử thử hoán đổi tối ưu cạnh (với hàm BestMove) để tìm chu trình tốt hơn, tìm tối ưu phương pháp tuần tự, ta thực hoán chuyển không (với hàm Gain23) Đối với hoán đổi tuần tự, cạnh (t1,t2) tìm thấy H H cách chọn t1 từ tập đỉnh sau chọn t2 hai đỉnh kề với t1 Đ Đ chu trình Nếu (t1,t2) cạnh chu trình tốt (đang lưu giữ, BetterTour) không dùng làm cạnh sở C N TT (r ≤ 5) để cải tiến chu trình Ngược lại, thực hoán chuyển tối ưu cạnh tiềm K H O A K H O A thoả mãn điều kiện hàm mục tiêu G phải dương – đổi cạnh Nếu có thể, thực hoán đổi tối ưu r cạnh C N TT – Hàm BestMove phát hoạ Hàm BestMove thực việc hoán 3.5 Những thủ thuật giúp cải tiến tốc độ thuật giải: 3.5.1.Giảm thời gian kiểm tra: (check out time) Khi thuật giải tìm thấy tối ưu, cần phải kiểm tra xem có tối ưu hay không Thời gian kiểm tra gọi check out time, tránh - 109 - - 110 - tối ưu giống tìm thấy trước Sẽ không cần lớn, việc làm nhanh trình tính toán 1-tree nhỏ phải thử để tìm cải tiến - trường hợp kiểm tra lần trước quan trọng Để thực mục tiêu này, 1-tree tính dựa đồ Thời gian kiểm tra đóng góp phần quan trọng vào thời gian thực thị rời rạc Lin Kernighan cho thời gian chiếm 30 đến 50% tổng thời gian thực chương trình 1-tree tính toán dựa đồ thị đủ Tất 1-tree Thuật giải cải tiến làm giảm thời gian kiểm tra kỹ thuật sau: (1) Những hoán chuyển mà cạnh (t1,t2) bị loại thuộc chu trình tối ưu thời không xét đến K H TN K H TN lại ngoại trừ 1-tree sau tính dựa đồ thị rời rạc xác định độ đo α Các đồ thị bao gồm số cạnh có giá trị α nhỏ bắt nguồn từ đỉnh Thuật toán Prim sử dụng để tìm khung nhỏ Do đó, để đạt nhiều cạnh khác Cài đặt đề tài sử dụng cấu trúc heap nhị phân để xem xuất chu trình trước hay chưa Nếu có thực mục đích nói (3) Khái niệm cờ không cần quan tâm(don’t look bit), giới thiệu Sự kết hợp phương pháp nói cho ta kết việc tìm Đ Đ lượng lớn thời gian giảm bớt H tối ưu thời gian, ta cần phải xác định cạnh ngắn số vị trí bảng băm Mỗi lần chu trình cải tiến, bảng băm kiểm tra H (2) Sử dụng kỹ thuật băm (Hashing) Hàm băm ánh xạ chu trình vào khung nhỏ nhanh, số phần tử ứng viên đỉnh không tính từ hàm Ascent không ý nghĩa Cài đặt số mặc C N TT C N TT – lớn Mặt khác, số không nên nhỏ khiến cho giá trị cận lựa t1 cho trước, thuật giải không tìm cải tiến cho chu trình, – Bentley, sử dụng nhằm để tối ưu thời gian Nếu với chọn đỉnh lân cận t1 không thay đổi so với thời điểm định 50, nến nhỏ, nhân hàm Ascent có tạo cải tiến cho chu trình thuật giải giá trị lần quan tâm đến t1 Ta hiểu sau Mỗi đỉnh có cờ cho 3.6 Cấu trúc liệu quan trọng sử dụng thuật giải Lin- trạng thái có quan tâm xét đến hay không, khởi tạo Cờ Kernighan: K H O A không thành công, có giá trị t1 đỉnh đầu mút cạnh tham gia vào chu trình cải tiến Trong xét đến ứng viên cho t1, tất đỉnh mà cờ trạng thái bật lên không xét đến Điều thực hàng đợi đỉnh có cờ trạng thái 3.5.2.Gia tăng tốc độ cho trình tính giá trị cận cho chu trình tối ưu (quá trình tính Ascent): Trong trình này, phương pháp subgradient tối ưu sử dụng Trong 3.6.1 Cây cấp (The Two-Level Tree): K H O A t1 bật lên trình tìm kiếm chu trình tối ưu với t1 Đây cấu trúc dùng để quản lý đỉnh chu trình Thật ra, việc quản lý đỉnh chu trình ta làm đơn giản với danh sách liên kết kép Tuy nhiên, cách làm với danh sách liên kết kép tốt toán có số lượng đỉnh nhỏ, với toán có số đỉnh lớn hai cấp lựa chọn số Cấu trúc cho phép thực thao tác tìm kiếm hay truy vấn chu trình thời gian gần tức thời, đương nhiên phù hợp với nhu cầu giải toán TSP tối ưu bước, 1-tree nhỏ tính Bởi số lượng lần lặp - 111 - - 112 - Với cấp, chu trình chia thành √N phân đoạn, đoạn có độ dài Các thao tác liên quan chu trình mô tả khoảng [√N/2,2√N] Mỗi đoạn danh sách liên kết kép (dùng Để tìm Next(a), bắt đầu cách định vị phần tử a Sau đó, ta Nếu giá trị Reversal nút cha tắt, Next(a) nơi mà trỏ next xác định chiều nút đoạn Bằng cách dùng biến reversal ta a trỏ đến; ngược lại Next(a) nơi trỏ previous a trỏ đến Thao K H TN theo trỏ a đến nút cha nó, xem giá trị Reversal nút cha chứa trỏ đến nút cha Nút cha có chứa biến reversal dùng để K H TN trỏ previous next), xem hình 4.15 Tất phần tử đoạn đảo chiều đoạn tíc tắc, điều làm cho việc thực Flip tác tìm Next(a) diễn gần tức Và tương tự ta truy vấn (hoán đổi) hiệu Và trỏ previous next, phần tử đến Prev(a) cách nhanh chóng đoạn chứa số thành phố thể số thứ tự cho biết vị trí Tiếp theo thao tác kiểm tra xem b có nằm a c không, đoạn dùng trỏ previous để trỏ đến phần tử lân cận nút cha Nếu có hay nhiều phần tử có nút cha (ví dụ chúng chu trình mà phần tử nằm đoạn khác, tương tự phân đoạn), câu trả lời phụ thuộc vào số thứ tự chúng phân Đ Đ phần tử sau đoạn sử dụng trỏ next H Between(a,b,c), định vị phần tử nút cha chúng Nếu nút cha chúng khác nhau, câu trả lời dựa số thứ tự H đoạn nhằm làm cho việc truy vấn Between dễ dàng (việc đánh số cần phải liên tiếp nhau, không thiết phải bắt đầu 1) Phần tử đoạn giá trị Reversal nằm nút cha (Nếu phần tử nằm nằm phân đoạn vị trí phần tử thứ không liên quan cả) C N TT C N TT – phân đoạn, số thứ tự chúng trả lời tất cả; có phần tử kép, nút chứa số thứ tự thể vị trí danh sách (và – Các nút cha đoạn liên kết với danh sách liên kết tương tự phần tử đoạn, số thứ tự nút cha phải đánh liên Ví dụ thử tưởng tượng xem a b nằm phân đoạn, c nằm phân tiếp không thiết phải bắt đầu 1) Mỗi nút cha chứa đoạn khác a có số thứ tự nhỏ b phân đoạn chúng Nếu đựng thông tin số phần đoạn mà nút cha quản lý hai trỏ giá trị Reversal nút cha không bật, câu trả lời b đến phần tử đầu tiên, phần tử cuối đoạn theo sau a phân đoạn chúng b đứng trước c dãy bắt nguồn từ a Nếu giá trị Reversal bật lên nghĩa a theo sau b câu trả lời K H O A K H O A sai 3.7 Kết chương: Thuật giải Lin-Kernighan cải tiến thấy rõ ràng thuật giải hiệu để giải toán TSP Tuy nhiên, lý thuyết thực tế phải tuỳ thuộc vào cài đặt cụ thể Do đó, có lẽ có nhiều cải tiến khác tương lai chủ yếu kỹ thuật để có kết tốt Hình 3.15: Mô hình cấp - 113 - - 114 - K H TN H Đ Password: Mật – Database: Tên CSDL mạng giao thông sử dụng K H O A K H O A C N TT – THUYẾT MINH CHƯƠNG TRÌNH Server Name: Tên máy chủ User Name: Tên đăng nhập C N TT Đ H K H TN Màn hình Connect Database: - 115 - - 116 - Màn hình chính: 3.Các chức chương trình: K H O A chương trình Cửa sổ Guide: Cửa sổ hướng dẫn lộ trình tối ưu nên Cửa sổ SmallMap: Hình ảnh đồ thu nhỏ K H TN H Đ – C N TT Cửa sổ : Hình ảnh đồ giao thông TPHCM Cửa sổ Result: Cửa sổ thông báo kết thời gian thực thuật toán Sử dụng công cụ chọn điểm ( K H O A C N TT – Đ H K H TN 3.1.Tìm lộ trình tối ưu qua N điểm: Chọn công cụ ( ) để chọn điểm cần qua ) để thực trình tìm kiếm chu trình tối ưu Bước 1: Thực Floyed Algorithm để xác định ma trận chi phí Bước 2: Thực Lin-Kernighan Algorithm để tìm chu trình tối ưu Bước 3: Thực A Star Algorithm để vẽ chu trình kết - 117 - - 118 - Chọn công cụ ( ) để xác định điểm cuối Chọn công cụ ( ) để xác định đường có phép qua hay không (đường chiều, đường cấm) - 119 - H Đ – C N TT ) để xác định điểm đầu K H O A Chọn công cụ ( Chọn công cụ ( ) để xác định phương tiện cần điều phối đồ Chọn công cụ ( ) để chọn điểm yêu cầu điều phối thực điều phối K H O A C N TT – Đ H K H TN 3.3 Điều phối cấp thời: K H TN 3.2 Tìm đường ngắn qua điểm: - 120 - Kết luận: Chúng em hoàn thành xong vấn đề cốt yếu mà đề tài đặt Trong đó, toán TSP toán yếu Tuy nhiên, thời gian có hạn vài yếu tố khách quan khác khiến chúng em hoàn thành đề tài C N TT K H TN A*, toán xử lý điều phối cấp thời (emergency) ™ Giao diện chương trình tương đối dễ chịu cho người xem ™ Các chức đồ số thực tốt H ™ …… Đ Những chưa được: ™ Bài toán TSP giải tốt chưa thật tốt tính toàn trình ứng dụng vào chương trình (quá trình tính Floyed, thực A* để hiển thị kết quả) ™ Đề tài chưa tiến tới mức ứng dụng thực tế hạn chế liệu, dừng lại mức cài đặt thử nghiệm ™ ……… Hướng phát triển: Trong tương lai, với việc cập nhật thêm nhiều liệu tên đường, đường K H O A K H O A TRIỂN ™ Giải tốt toán TSP, toán tìm đường ngắn thuật giải – – KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT Những đạt được: C N TT Đ H K H TN ý muốn Do đó, đề tài nhiều hạn chế thiếu sót chiều, đường cấm, đường hư,….hy vọng đề tài ứng dụng vào thực tế nhiều Thêm vào đó, có hệ thống định vị toàn cầu GPS vấn đề xử lý cấp thời đề tài thực cách thật (tất nhiên phải thay đổi nhiều phương pháp cài đặt nói cốt lõi vấn đề xử lý đề tài vậy) - 121 - - 122 - A BÀI TOÁN TÌM ĐƯỜNG ĐI NGẮN NHẤT GIỮA ĐIỂM: Phát biểu toán: C N TT PHỤ LỤC K H TN Cho điểm mạng giao thông, Start End, tìm đường từ Start đến End cho độ dài đường ngắn Giải thuật tối ưu cho toán: Thật ra, toán cũ có nhiều thuật toán đời phục vụ cho việc giải toán này, tiếng thông dụng có lẽ Dijkstra Tuy H nhiên, với yêu cầu tối ưu mặt thời gian, ta làm động tác biến thể Đ thuật toán Dijkstra theo phương pháp Heuristic, đó, ta hy vọng tốc độ thực nhanh kết không – Ta áp dụng thuật toán A* với công thức hướng đích tối ưu sau: F(N) = G(N) + H(N) đó: C N TT – Đ H K H TN Bài toán phát biểu cách đơn giản sau: G(N) - Khoảng cách ngắn tất khoảng cách đường từ vị trí xuất phát S đến vị trí hành N H(N) - Khoảng cách ngắn số đường từ vị trí N đến đích D K H O A K H O A Trong toán A* H(N) thường ước lượng khoảng cách đường chim bay từ N đến D Chúng ta sử dụng công thức tính khoảng cách gần hai vị trí (x1,y1) (x2,y2) công thức sau: DX = X − X , DY = Y2 − Y1 D = max (DX , DY ) + 0.114583 * (DX + DY ) [8] Với công thức tính gần nên tốc độ thuật toán A* tăng lên đáng kể - 123 - - 124 - chuyển phương tiện không ảnh hưởng đến đồ thị Khi Nếu giải toán đa đích toán điều phối cấp thời, hay toán hướng dẫn di chuyển hệ thống giao thông công cộng lại áp dụng thuật toán Dijkstra với tổ chức hệ thống nút giả (xem phần phụ lục) tối ưu thời B BÀI TOÁN ĐIỀU PHỐI CẤP THỜI: Giới thiệu: K H TN gian thực chấp nhận với chế độ thời gian thực đó, ta quan tâm đến đồ thị ta có tín hiệu cần điều phối, công việc lúc trở nên đơn giản toán tìm đường ngắn đa đích Sơ kết: Do vấn đề cốt lõi không mới, phức tạp cách tiếp cận cho giải tốt vấn đề mà (chủ yếu cách tổ chức nút giả tối ưu) nên chúng em xin đề cập phần ỏi mà C Giới thiệu nút giả (virtual node) Như nói phần mở đầu, hoạt động phòng cháy chữa cháy, cảnh – ta giải vấn đề Tuy nhiên, khuôn khổ luận văn tốt C N TT nghiệp, thời gian, tiền bạc, khả có hạn, nên luận văn thực vấn đề tảng cho hệ thống điều phối cấp thời Cụ thể thực demo hoạt động di chuyển lực lượng cần điều phối (ta gọi chung vậy), giả lập nơi có việc cần gọi đến lực lượng (nếu thực tế nhân viên điều hành) biết nên điều đội để đáp ứng yêu cầu nhanh tiết kiệm H Đ Đ cho vấn đề lớn Với hệ GIS cộng với hệ GPS (định vị toàn cầu) toán đồ thị kinh điển Việc cần thiết phải tổ chức đối tượng nút giả cho có liên thông nút giả nút thật cho phép truy cập nhanh chóng đóng vai trò quan trọng Cấu trúc lưu – H khoảng thời gian thật ngắn, phải nhanh chóng để tránh tai nạn nghiêm trọng, để tiết kiệm thời gian tiền bạc Do nhu cầu Một điểm then chốt toán giao thông nói chung đối tượng quan tâm thường nằm cung đường (cạnh) nút trữ nút giả phải dễ dàng cập nhật thường lưu trữ dạng tạm thời C N TT sát phản ứng nhanh 113, điều phối Taxi, v.v… đòi hỏi phải thực K H TN Sơ kết: trạm đầu cuối phép đồng thời nhiều người dùng truy cập với nhu cầu khác Cấu trúc liệu B+Tree cấu trúc liệu phù hợp tác giả lựa chọn để lưu trữ nút giả Theo cấu trúc tất nút giả cạnh thứ tự đánh số hình vẽ không phụ thuộc vào trình tự cập nhật nút Các nút có khoảng cách Phương pháp giải quyết: Cách thức để giải vấn đề vấn đề, với phương pháp thông thường, ta gặp phải khó khăn việc phương tiện di chuyển (mặc dù lúc tất phương tiện di chuyển chắn lúc có phương tiện di chuyển) làm cho đồ thị chúng K H O A K H O A gần Start node trước Start node End node Virtual node ta luôn thay đổi không ngừng Tuy nhiên, với cách tổ chức nút giả tối ưu, tính liên thông nút giả thật đồ thị không bị ảnh hưởng việc di Hình Các nút giả thiết lập cạnh - 125 - - 126 - Ưu điểm cách lưu trữ nút giả: TÀI LIỆU THAM KHẢO: z Dễ dàng quản lý vị trí địa lý cạnh với số lượng cực lớn bảo đảm tính liên thông nút thật vào ảo Oriented Modeling with Syntropy, Prentice Hall, New York, 1994, http://www.opengis.org/techno/specs.htm [3] S Lin & B W Kernighan, “An Effective Heuristic Algorithm for the Travelling Salesman Problem”, Oper Res 21, 498-516 (1973) [4] D E Rosenkrantz, R E Stearns & P M Lewis II, “An Analysis of H several heuristics for the Travelling Salesman Problem” [5] J D C Little, K G Murty, D W Sweeny & C Karel, “An algorithm for the traveling salesman problem”, Oper Res., 11, 972989 (1963) [6] S Lin & B W Kernighan, “An Effective Heuristic Algorithm for the Traveling-Salesman Problem”, Oper Res 21, 498-516 (1973) [7] Keld Helsgaun, “An Effective Implementation of the Lin-Kernighan Traveling Salesman Heuristic”, (2002) K H O A [8] James Arvo, “Graphics Germ ”, Vol [9] http://www.mysql.com - 127 - K H TN 99-100 through 99-116, có sẵn : Đ H Đ – C N TT K H O A xx + 389 pp [2] OpenGIS™ Abstract Specification, OpenGIS™ Project Documents – K H TN z Không phá vỡ cấu trúc topology chuẩn nên cho phép thực nhu cầu C N TT z Tốc độ truy cập nhanh cho trình tự thêm vị trí cạnh khác liệu [1] Cook, Steve, and John Daniels, Designing Objects Systems: Object- - 128 - - 129 - K H O A C N TT – Đ H K H TN