第三節 應急物流配送車輛導航地圖多尺度空間數據模型研究內容與思路

一 研究內容

空間數據的多尺度處理與表示是當今地理信息科學領域理論與方法研究的重要的和前沿性問題，由于應急物流配送車輛導航系統的多尺度空間數據模型有著自身特點，其多尺度性與一般多尺度空間數據模型相比有著獨特的表現形式。國內外學者對此進行了探索，取得了一些成果，但總的來看，這些模型和方法還存在一些缺陷，難以滿足應急物流配送車輛導航系統空間數據處理的需求。為此，本書嘗試采用系統科學和社會網絡分析的相關理論和方法，來建立新的適合應急物流配送車輛導航系統的多尺度空間數據模型，并將此模型應用到應急物流配送車輛導航中。

根據現有研究存在的問題，本書準備按照“分解導航地圖空間關系到網絡中各個節點—濾取對于行車目標重要的網絡元素—重新綜合生成所需尺度的導航地圖”的思路，重點研究導航地圖網絡節點間連通性影響的度量、應急物流配送車輛導航多尺度空間數據模型的建立及其在應急物流配送車輛導航系統中的應用，具體研究工作如下。

1．提出適合應急物流配送車輛導航系統的空間數據連通性指標

建立應急物流配送車輛導航地圖多尺度空間數據模型的首要工作是提出適合應急物流配送車輛導航系統的空間數據連通性指標。這一工作需要重點研究：適合應急物流配送車輛導航系統的空間數據連通性指標、適合于實際應用的連通性指標的快速計算方法、相對于多目標節點集的連通性指標的合成。

2．建立應急物流配送車輛導航系統多尺度空間數據模型

在分析應急物流配送車輛導航路徑分析需求的基礎上，重點研究如何控制生成的導航地圖的精度，如何根據指定任務目標生成對應尺度的導航地圖。并考慮對其處理思路和方法進行拓展，應用到更廣泛的網絡抽樣化簡問題上。

3．構建應急物流配送車輛導航地圖分解算法

將上述模型應用到“物流車輛監控中心+車載終端”分布式計算模式中，重點研究如何根據用戶需求對地圖道路網絡進行多尺度分解，如何將得到簡化的導航地圖快速地發送到車載終端上，以提高應急物流配送車輛導航的反應速度和精度。

二 技術路線和研究思路

針對前面章節所述的研究內容，根據圖2-1所示的技術路線，按照“提出問題—分析問題—解決問題”的基本邏輯思路展開論述。

第一篇的具體篇章結構如下。

首先，第二章提出問題，并對相關研究進行綜述，明確研究內容與研究思路。

第三章根據應急物流配送車輛導航道路網絡分析的特征，將系統科學和社會網絡分析的相關理論和方法引入應急物流配送車輛導航道路網絡節點連通性的度量中，提出了一種基于網絡節點重要性的連通性度量指標——相對連通系數，在此基礎上用主成分分析方法將相對連通系數的定義擴展到多目標節點集上，并進一步提出“以形估數”的計算方法，利用與節點相關聯的子樹的形狀來快速估計連通關系路徑集合的計數規模，以提高該指標的實用性。最后通過一個經典算例與其他常用節點重要性指標進行了對照。

第四章通過分析應急物流配送車輛導航地圖多尺度空間數據模型需求，提出了應急物流配送車輛導航系統多尺度空間數據模型的定義和數學表示，并分別通過主成分分析法和層次分析法建立了兩種適合不同使用場合的近似求解模型，最后將以上方法進一步推廣到網絡抽樣問題中，提出了通用的簡化方法，并將此方法應用到文本分類上。

第五章在上述模型的基礎上，把應急物流配送車輛導航地圖路網分解看作一個向量降維的過程，建立起基于主成分分析的應急物流配送車輛導航地圖分解算法，并對生成的子圖進行了連通性檢測和補正。

第六章從開發板開始，從頭搭建起應急物流車輛監控導航實驗平臺，將上述模型和算法應用到“物流車輛監控中心+車載終端”分布式計算模式中，通過“服務器-車載終端”分布式物流車輛監控導航實驗及性能對比對該方法的有效性進行了驗證。

具體結構如圖2-2所示。