计算机研究与发展 ›› 2017, Vol. 54 ›› Issue (3): 557-569.doi: 10.7544/issn1000-1239.2017.20150895
李博涵1,2,3,张潮1,李东静1,许建秋1,2,夏斌1,秦小麟1,2
Li Bohan1,2,3, Zhang Chao1, Li Dongjing1, Xu Jianqiu1,2, Xia Bin1, Qin Xiaolin1,2
摘要: 多目标优化查询是目前移动对象数据管理的研究热点.多目标优化查询过程中,用户关心的目标对象属性可能依赖于其他移动对象,因此移动对象之间的相互影响将导致目标对象属性存在不确定性.已有的多目标优化算法需要遍历所有目标对象,且不能有效支持目标对象属性的动态变化.基于以上问题,提出了一种有效的应用于障碍空间的多目标优化算法DSP-Topk (dynamic and support pruning Topk),该算法采用可视区域模型处理障碍空间中移动对象的距离计算,利用基于最大夹角差的可视区域方法,提高了计算距离的效率.进而,利用动态调整机制解决目标对象属性的不确定性,预处理的裁剪策略提高了算法效率.实验结合商场真实商品数据集进行测试,与已有的Topk和DS-Topk算法对比表明:所提算法在查询效率上有显著提高,验证了算法的有效性.
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