自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及计算机科学与地理信息科学技术领域，尤其涉及一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法、系统及介质。

背景技术

物流车、无人车等通常需要在路网环境下快速将多个货物送达目标。受制于路网现状及突发情况，结合送达目标的多元性，多目标送达路径的规划设计效能难于满足现代高速复杂路网环境下高强度、高时效性需求。其中，多目标到达，包括所有节点必达类问题，即哈密顿路径问题，其最优解又被称为TSP问题。对于多目标到达路径问题，其难度主要体现在路径的选择多样性以及不确定性。在现状路网连接关系的约束下，目标点的连接分析比节点间的自由连接要复杂得多，如无人机线路选择，其得到结果不是自由连接最优，而是受制环境下的综合最优，复杂程度远胜于经典自由连接。因此，以上技术问题亟需解决。

发明内容

为了解决上述技术问题的至少之一，本发明提出一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法、系统及介质，能够有效降低多目标点到达路径搜索的复杂度，并有效地提升多目标点路径的求解效率。

一方面，本发明实施例提供了一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法，包括以下步骤：

根据目标点和道路线化数据进行路网提取，得到第一样本路网；

对所述第一样本路网构建外围多边形，得到第二样本路网；

将所述第二样本路网进行路网转面处理，得到预设路网面；

通过第一查询算子以所述外围多边形为起始，对所述预设路网面进行空间查询操作，得到多边形环带；

将所述多边形环带中满足预设序号条件的环带进行悬点处理并进行多边形构面，得到预设合并面；

通过第二查询算子对所述预设合并面进行空间查询操作，得到预设悬点；

对所述预设合并面中的所述预设悬点进行处理，得到预设多边形；

对所述预设多边形进行线面转化，得到目标多边形；

当确定所述目标多边形满足预设条件，根据所述目标多边形得到目标路径解。

根据本发明的一些实施例，所述通过第一查询算子以所述外围多边形为起始，对所述预设路网面进行空间查询操作，得到多边形环带，包括：

通过所述第一查询算子以所述外围多边形为起始，查询临边多边形和临点多边形，得到临近多边形；其中，所述第一查询算子包括共点算子或面相交算子；

将所述临近多边形作为所述外围多边形，并返回所述通过所述第一查询算子以所述外围多边形为起始，查询临边多边形和临点多边形，得到临近多边形的步骤；

当确定所述临近多边形将所述预设路网面中所有多边形覆盖，得到所述多边形环带。

根据本发明的一些实施例，所述预设悬点包括外围悬点和内部悬点；

所述通过第二查询算子对所述预设合并面进行空间查询操作，得到预设悬点，包括：

通过所述第二查询算子对所述预设合并面中的多边形环带未覆盖的悬点进行查询，得到所述外围悬点；其中，所述第二查询算子包括重叠查询算子、临近查询算子以及包含查询算子；

通过所述第二查询算子对所述预设合并面中的多边形环带内部覆盖的悬点进行查询，得到所述内部悬点。

根据本发明的一些实施例，所述对所述预设合并面中的所述预设悬点进行处理，得到预设多边形，包括：

根据所述预设合并面，从所述预设悬点所在的第一多边形的边开始进行相邻边搜索，得到第一临边；

当确定所述第一临边与所述预设合并面中已有的多边形的边相邻，得到所述预设多边形。

根据本发明的一些实施例，所述当确定所述目标多边形满足预设条件，根据所述目标多边形得到目标路径解，包括：

当确定所述目标多边形的数量为1，将所述目标多边形的外围边界作为所述目标路径解；

或者，当确定所述目标多边形的数量大于1，对所述目标多边形进行预设合并操作，得到所述目标路径解。

根据本发明的一些实施例，所述对所述目标多边形进行预设合并操作，得到所述目标路径解，包括：

对所述目标多边形进行去岛洞处理，得到第二多边形；

通过临点关系对所述第二多边形中的奇异点进行处理，得到第三多边形；

将所述第三多边形进行合并，得到合并多边形；

当确定所述合并多边形为唯一简单多边形，将所述合并多边形的外围边界作为所述目标路径解。

根据本发明的一些实施例，所述将所述第三多边形进行合并，得到合并多边形，包括：

以边界的所述第三多边形为基准，选择所述去岛洞处理过程中删除的第四多边形中满足预设连接条件的多边形，得到第五多边形；其中，所述第五多边形包括两条仅有两个节点的对边，且所述第五多边形与所述第三多边形连接；

通过所述第五多边形将所述第三多边形进行连接，得到所述合并多边形。

另一方面，本发明实施例还提供了一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索系统，包括：

第一模块，用于根据目标点和道路线化数据进行路网提取，得到第一样本路网；

第二模块，用于对所述第一样本路网构建外围多边形，得到第二样本路网；

第三模块，用于将所述第二样本路网进行路网转面处理，得到预设路网面；

第四模块，用于通过第一查询算子以所述外围多边形为起始，对所述预设路网面进行空间查询操作，得到多边形环带；

第五模块，用于将所述多边形环带中满足预设序号条件的环带进行悬点处理并进行多边形构面，得到预设合并面；

第六模块，用于通过第二查询算子对所述预设合并面进行空间查询操作，得到预设悬点；

第七模块，用于对所述预设合并面中的所述预设悬点进行处理，得到预设多边形；

第八模块，用于对所述预设多边形进行线面转化，得到目标多边形；

第九模块，用于当确定所述目标多边形满足预设条件，根据所述目标多边形得到目标路径解。

另一方面，本发明实施例还提供了一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索系统，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得至少一个所述处理器实现如上述实施例所述的自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法。

另一方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如上述实施例所述的自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法。

根据本发明实施例的一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法，至少具有如下有益效果：本发明实施例首先根据目标点和道路线化数据进行路网提取，得到第一样本路网，并对第一样本路网构建外围多边形，从而构建得到第二样本路网，通过构建外围多边形的方式，对多目标点到达路径搜索的解空间进行约束，以有效提高路径搜索效率。接着，本发明实施例将第二样本路网进行路转面，得到预设路网面，从而通过第一查询算子以外围多边形为起始，对预设路网面进行空间查询操作，得到相应的多边形环带，即通过自外向内涟漪覆盖模式实现全样本的快速覆盖并实现降维简化，有效降低多目标点到达路径搜索的复杂度。进一步地，本发明实施例将多边形环带中满足预设序号条件的环带进行悬点处理并进行多边形构面，得到预设合并面，并通过第二查询算子对预设合并面进行空间查询操作，以对查询得到的预设悬点进行处理，得到预设多边形，从而通过对预设多边形进行线面转化，得到目标多边形。最后，当确定目标多边形满足预设条件时，本发明实施例根据目标多边形得到目标路径解，有效地提升了多目标路径的求解效率。

附图说明

图1是本发明实施例提供的自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法流程图；

图2是本发明实施例提供的第一样本路网示意图；

图3是本发明实施例提供的构建外围矩形示意图；

图4是本发明实施例提供的路网转面示意图；

图5是本发明实施例提供的旋转外围多边形，自外向内查询示意图；

图6是本发明实施例提供的单序号环状数据处理结果示意图；

图7是本发明实施例提供的单序号环合并结果示意图；

图8是本发明实施例提供的对多边形环带进行悬点处理示意图；

图9是本发明实施例提供的合并多边形转为线的示意图；

图10是本发明实施例提供的线拓扑构面示意图；

图11是本发明实施例提供的空间相交多边形查询示意图；

图12是本发明实施例提供的首次查询外环结果示意图；

图13是本发明实施例提供的多边形环带示意图；

图14是本发明实施例提供的查询条带多边形外部未覆盖的节点示意图；

图15是本发明实施例提供的条带多边形未覆盖节点查询结果示意图；

图16是本发明实施例提供的查询条带多边形内部覆盖的节点示意图；

图17是本发明实施例提供的条带多边形内被覆盖节点查询结果示意图；

图18是本发明实施例提供的将不在条带多边形边界的点进行处理后的结果示意图；

图19是本发明实施例提供的未覆盖点示意图；

图20是本发明实施例提供的通过点寻找未覆盖点多的临近多边形，通过共边进行处理示意图；

图21是本发明实施例提供的节点选择临近面示意图；

图22是本发明实施例提供的节点选择临近面出现悬点示意图；

图23是本发明实施例提供的正确的临近多边形选择示意图；

图24是本发明实施例提供的临边多边形选择示意图；

图25是本发明实施例提供的点邻接多边形选择出现条带多边形点邻接示意图；

图26是本发明实施例提供的准确的邻接多边形选择结果示意图；

图27是本发明实施例提供的删除岛洞的结果示意图；

图28是本发明实施例提供的查找多边形中奇异点示意图；

图29是本发明实施例提供的奇异点处理结果示意图；

图30是本发明实施例提供的岛洞示意图；

图31是本发明实施例提供的结合删除部分多边形岛洞处理结果示意图；

图32是本发明实施例提供的对条带多边形进行去洞合并单一化操作结果示意图；

图33是本发明另一实施例提供的对条带多边形进行去洞合并单一化操作结果示意图；

图34是本发明实施例提供的多目标点到达路径搜索结果示意图；

图35是本发明实施例提供的条带删除后的示意图；

图36是本发明实施例提供的叠加原始图，寻求临近连接两个条带的多边形示意图；

图37是本发明实施例提供的重复选择临近连接两个条带的多边形，连接新条带示意图；

图38是本发明实施例提供的自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索系统模块化示意图；

图39是本发明实施例提供的自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索系统原理框图。

具体实施方式

本申请实施例所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

在对本申请实施例进行介绍说明之前，首先对本申请中涉及的相关名词进行解释说明。

哈密顿路径：是指在无向图中，经过每个顶点恰好一次的路径，是图论中的一个经典问题，在实际应用中有着很多重要的应用，如旅行商问题、电路板布线等。但是，寻找哈密顿路径是一个NP完全问题，即目前没有已知的高效算法可以在多项式时间内解决该问题，其本质是遍历所有节点，每个节点只经过一次，也就是一进一出，反映在节点上就是连接进和出，这个称之为度，即节点连接线的数量。度为二的闭合线即哈密顿环，反映在计算机图形学就是简单闭合多边形。因此，哈密顿路径问题本质上是点的连线问题，但体现在空间上是闭合面，至此哈密顿路径问题就将点线面一体化。哈密顿路径是线问题，但涉及到二维空间，即线和面交织在一起，是线问题面化。一维问题的二维化，一维线向二维面空间拓展，解空间升维无限化，导致该问题复合型指数增长难于求解。

TSP(Traveling Salesman Problem)路径：是指旅行商问题中的最短路径，即经过所有城市一次并返回起始城市的最短路径。

物流车、无人车等通常需要在路网环境下快速将多个货物送达目标。受制于路网现状及突发情况，结合送达目标的多元性，多目标送达路径的规划设计效能难于满足现代高速复杂路网环境下高强度、高时效性需求。其中，多目标到达，包括所有节点必达类问题，即哈密顿路径问题，其最优解又被称为TSP问题。对于多目标到达路径问题，其难度主要体现在路径的选择多样性以及不确定性。在现状路网连接关系的约束下，目标点的连接分析比节点间的自由连接要复杂得多，如无人机线路选择，其得到结果不是自由连接最优，而是受制环境下的综合最优，复杂程度远胜于经典自由连接。因此，以上技术问题亟需解决。

另外，人类已知的问题80％与空间位置相关，空间信息，体现在计算机图形学中就是点线面，因此可以认为，人类八成的问题与点线面相关，基于此可以做出如下判定：人类的空间问题，不仅受到逻辑思维的影响，也受到空间关系的约束，可以说空间关系这种不依赖于图像大小、形状、位置的特殊约束，是更为广泛和普遍的问题约束条件，因此在面对人类空间问题，更需要以点线面的空间思维看待问题本质，进而发掘问题本源，找到求解问题的关键。

哈密顿路径是典型的NP问题，其本质是遍历所有节点，每个节点只经过一次，即一进一出，反映在节点上就是连接进和出，这个称之为度，即节点连接线的数量。度为二的闭合线即哈密顿环，反映在计算机图形学就是简单闭合多边形。因此可以理解为哈密顿路径问题，本质上是点的连线问题，但体现在空间上是闭合面，至此哈密顿路径问题就将点线面一体化。哈密顿路径是线问题，但涉及到二维空间，即线和面交织在一起，是线问题面化。一维问题的二维化，一维线向二维面空间拓展，解空间升维无限化，导致该问题是复合型指数增长难于求解。

在现状路网连接关系的约束下，目标点的连接分析比节点间的自由连接要复杂的多，如无人机线路选择，其得到结果不是自由连接最优，而是受制环境下的综合最优，所以既具有自由连接的连接特性，又有现状约束的组合最优，复杂程度远胜于经典自由连接。对于经典TSP问题，多是自由连接问题，已经是人类公认的NP类难题，与相关的求解自由连接路径解决方案对比，更加复杂的现状路网环境下多目标路径求解只能在现状路网环境下求解及优化，更是难上加难，因此很有必要改进相关的技术方案，发现更多可以约束问题加速求解外在约束，实现问题快速求解，满足复杂的现状路网环境下多目标路径快速求解。

基于此，本发明的一个实施例提供了一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法、系统及介质，能够有效降低多目标点到达路径搜索的复杂度，并有效地提升多目标路径的求解效率。参照图1，本发明实施例的方法包括但不限于步骤S110、步骤S120、步骤S130、步骤S140、步骤S150、步骤S160、步骤S170、步骤S180和步骤S190。

具体地，本发明实施例的方法应用过程包括但不限于以下步骤：

S110：根据目标点和道路线化数据进行路网提取，得到第一样本路网。

S120：对第一样本路网构建外围多边形，得到第二样本路网。

S130：将第二样本路网进行路网转面处理，得到预设路网面。

S140：通过第一查询算子以外围多边形为起始，对预设路网面进行空间查询操作，得到多边形环带。

S150：将多边形环带中满足预设序号条件的环带进行悬点处理并进行多边形构面，得到预设合并面。

S160：通过第二查询算子对预设合并面进行空间查询操作，得到预设悬点。

S170：对预设合并面中的预设悬点进行处理，得到预设多边形。

S180：对预设多边形进行线面转化，得到目标多边形。

S190：当确定目标多边形的数量满足预设数量，根据目标多边形得到目标路径解。

在本具体实施例工作过程中，本发明实施例首先根据目标点和道路线化数据进行路网提取，构建得到第一样本路网。具体地，本发明实施例中目标点是指需要经过的路径点，即路径必须覆盖的点。本发明实施例首先将所有的道路进行线化，得到道路线化数据。然后，本发明实施例将相应的目标点进行点化，并划归到相应的路线或临近的路线上，从而构建得到第一样本路网，如图2所示。接着，本发明实施例对第一样本路网构建外围多边形，得到第二样本路网，如图3所示。具体地，由于在进行多目标点到达路径求解过程中，其解空间较大，求解复杂度较高。因此，本发明实施例通过在第一样本路网的外围构建外围多边形的方式，以对多目标点到达路径搜索问题的解空间进行约束，进而能够有效地降低多目标点到达路径搜索的复杂度，提高路径求解效率。进一步地，本发明实施例将第二样本路网进行路网转面处理，得到预设路网面。具体地，本发明实施例通过预设图形工具将第二样本路网进行路网转面处理。例如，本发明实施例通过GIS平台工具，根据第二样本路网中相应的道路数据，将道路进行连接，从而形成面状路网，得到预设路网面，如图4所示。进一步地，本发明实施例通过第一查询算子以外围多边形为起始，对预设路网面进行空间查询操作，得到多边形环带。具体地，如图5所示，本发明实施例将最外围的多边形作为起始，通过第一查询算子对预设路网面中相临的多边形进行至外向内的查询，得到若干个多边形环带，通过自外向内涟漪覆盖模式实现全样本的快速覆盖并实现降维简化，有效降低多目标点到达路径搜索的复杂度。需要说明的是，本发明实施例中每查询得到一个多边形环带时，将得到的多边形环带进行标记序号，即为每一个多边形环带分配一个标记序号，如第一轮查询得到的多边形环带为1，第二轮查询得到的多边形环带为2，以此类推。

进一步地，本发明实施例将多边形环带中满足预设序号条件的环带进行悬点处理并进行多边形构面，得到预设合并面。具体地，本发明实施例中悬点是指图中只有一个连接边的定点。相应地，本发明实施例通过对满足预设序号条件的环带进行悬点处理，以将悬点和其他顶点连接起来，确保路径的连通性和完整性。其中，本发明实施例中预设序号条件可以为奇数序号、预设数列序号或者自定义的环带序号。本发明实施例从多边形环带中选取相应序号的环带进行悬点处理，并进行多边形构面，以将各个多边形合并成一个整体，得到预设合并面。示例性地，参照图6和图7，本发明实施例将序号为单数的环带选取出来，以对单数序号的多边形环带进行悬点处理以及多边形合并构面。然后，本发明实施例通过第二查询算子对预设合并面进行空间查询操作，得到预设悬点。容易理解的是，在将各个多边形合并成一个预设合并面后，为了确保路径的连通性以及完整性，避免路径回退问题，本发明实施例通过第二查询算子对预设合并面进行进一步的空间查询操作，以查询得到相应的预设悬点。由于悬点只有一个连接边，不进行悬点处理则可能导致路径无法连通，或者在经过悬点后需要回退，导致路径增长。因此，本发明实施例在对预设合并面进行空间查询操作得到预设悬点的相关数据后，对预设合并面中的预设悬点进行处理，如进行通过预设算法处理或者人工处理，从而得到预设多边形，如图8所示，其中图中悬点为加色的多边形包围的点。进一步地，本发明实施例对预设多边形进行线面转化，得到目标多边形。具体地，本发明实施例对预设多边形进行多边形转线并拓扑构面，得到目标多边形。示例性地，参照图9和10，本发明实施例通过GIS平台工具或CAD平台工具将预设多边形由面转换为线，然后再进行拓扑构面，得到目标多边形，以对整体数据进行再次检查，确保得到的目标多边形是唯一的，且点都在该多边形上面。最后，当确定目标多边形的数量满足预设数量时，本发明实施例根据目标多边形得到目标路径解，实现了多目标点到达路径的快速搜索，并有效降低了多目标点到达路径搜索的复杂度，提升了多目标路径的求解效率。

容易理解的是，路径问题本质是到达目标点的路线选择，是多维空间的一维线问题，其最终目的是选择线，选择是逻辑，线是点的连接关系，分布在多维空间，至此在思维上将路径问题在点线面上进行了理论上的统一。本发明实施例结合升维降维思维，为了降维简化问题求解，可采用极坐标对二维空间进行降维，即表现在具体操作上就是设置约束条件将样本空间条带化。本发明实施例采用样本外围矩形作为起始，先将路网拓扑构面，再以涟漪思维将路网面通过临近关系自外向内分组，最终实现样本空间的条带化，达到降维操作。另外，本发明实施例中求解现状路网环境下自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法适用于平面环境下约束哈密顿路径问题求解。

在本发明的一些实施例中，通过第一查询算子以外围多边形为起始，对预设路网面进行空间查询操作，得到多边形环带，包括但不限于以下步骤：

通过第一查询算子以外围多边形为起始，查询临边多边形和临点多边形，得到临近多边形。其中，第一查询算子包括共点算子或面相交算子。

将临近多边形作为外围多边形，并返回通过第一查询算子以外围多边形为起始，查询临边多边形和临点多边形，得到临近多边形的步骤。

当确定临近多边形将预设路网面中所有多边形覆盖，得到多边形环带。

在本具体实施例中，本发明实施例通过第一查询算子由外至内对预设路网面进行空间查询操作。具体地，如图11所示，本发明实施例中第一查询算子包括共点算子或面相交算子。相应地，本发明实施例首先通过第一查询算子从最外围的外围多边形开始，进行共点或面相交的多边形查询，即查询临边多边形或临点多边形的查询，从而得到临近多边形。示例性地，本发明实施例中首次查询外环并单独存放的数据如图12所示。需要说明的是，本发明实施例中查询得到的每轮查询得到的临近多边形构成多边形环，即多边形环带。相应地，本发明实施例在每轮查询到临近多边形，对得到的临近多边形构成的多边形环带进行标记，即分配相应的标记序号。进一步地，在完成一轮的查询后，本发明实施例将查询得到的临近多边形作为外围多边形，然后返回至通过第一查询算子以外围多边形为起始，进行临边多边形和临点多边形查询的步骤。具体地，本发明实施例以新查询到的临近多边形所构成的多边形环带为新的起始，继续查询相应的临边多边形以及临点多边形，并重复迭代，从而通过自外到内涟漪法的方式，查询得到若干个多边形环带。相应地，当确定临近多边形将预设路网面中的所有多边形覆盖时，则结束循环，得到多边形环带。容易理解的是，本发明实施例将新的查询结果，即查询得到的临近多边形构成的环带，作为起始，重复相应的查询步骤，直到覆盖所有的多边形，结束查询，得到若干个多边形环带。另外，参照图13，本发明实施例对序号为单数的换数据进行单独存放，如第一、第三、第五等等，以此类推。容易理解的是，因为第一次查询得到的环状多边形是起始值，所有的查询总数也必须是单数值，这样中间的查询偶数结果去除后，不会出现孤立的点不属于任何多边形的情况。另外，本发明实施例中最外层第一次搜索是必须选中，若出现最后一次搜索结果为偶数，则回退到前一步奇数次，并将剩余点(悬点)微调到奇数次的结果中。

在本发明的一些实施例中，预设悬点包括外围悬点和内部悬点。相应地，本发明实施例中通过第二查询算子对预设合并面进行空间查询操作，得到预设悬点，包括但不限于以下步骤：

通过第二查询算子对预设合并面中的多边形环带未覆盖的悬点进行查询，得到外围悬点。其中，第二查询算子包括重叠查询算子、临近查询算子以及包含查询算子。

通过第二查询算子对预设合并面中的多边形环带内部覆盖的悬点进行查询，得到内部悬点。

在本具体实施例中，预设悬点包括外围悬点和内部悬点。具体地，参照图14，本发明实施例首先通过第二查询算子对预设合并面中的多边形环带未覆盖的悬点进行查询。其中，本发明实施例中第二查询算子包括重叠查询算子、临近查询算子以及包含查询算子。容易理解的是，本发明实施例中多边形环带未覆盖的悬点是指在多边形环带外围的悬点，本发明实施例通过重叠查询算子、临近查询算子或者包含查询算子对悬点是否在多边形环带上进行查询分析，从而得到相应的外围悬点，如图15所示。同时，由于点没有面积，因此在进行点和面的空间查询时，可以通过重叠查询算子、临近查询算子或者包含查询算子中任一算子进行查询。进一步地，参照图16，本发明实施例通过第二查询算子对预设合并面中的多边形环带内部覆盖的悬点进行查询，以得到相应的内部悬点。相应地，本发明实施例中内部悬点是指在多边形环带内部包含的悬点。同样地，本发明实施例通过重叠查询算子、临近查询算子或者包含查询算子中任一算子进行空间查询，从而得到内部悬点，如图17所示。容易理解的是，本发明实施例通过对多边形环带内部及外围的悬点进行查询，以对内部悬点和外围悬点进行处理，如图18所示，从而确保路径的连续性以及有效性，提高多目标点到达路径搜索结果的准确性和可靠性。

在本发明的一些实施例中，对预设合并面中的预设悬点进行处理，得到预设多边形，包括但不限于以下步骤：

根据预设合并面，从预设悬点所在的第一多边形的边开始进行相邻边搜索，得到第一临边。

当确定第一临边与预设合并面中已有的多边形的边相邻，得到预设多边形。

在本具体实施例中，本发明实施例首先根据预设合并面，从预设悬点所在的第一多边形的边开始进行相邻边搜索得到第一临边，进而当第一临边与预设合并面中已有的多边形的边相邻时，得到预设多边形。具体地，本发明实施例在进行预设悬点的处理过程中，以悬点所在多边形为准，临边搜索直到与既有多边形临边，避免再次出现悬点。首先，本发明实施例以预设悬点所在的第一多边形为基准，从预设悬点所在的第一多边形的边开始进行相邻边搜索，得到第一临边。相应地，本发明实施例对于每一条搜索到的第一临边，判断其是否与已经存在的多边形的边相邻。示例性地，如图19所示为未覆盖点案例，本发明实施例通过点寻找未覆盖点多的临近多边形，通过共边进行处理，如图20所示。相应地，如图21所示，为节点选择临近面示意图，其中节点临近面必须保证不出现悬点，如图22所示为出现悬点案例。相应地，本发明实施例中正确的临近多边形选择如图23所示。另外，参照图24和图25，在本发明实施例进行临边多边形选择过程中，不能出现已有条带多边形部分节点邻接情况，相应地，本发明实施例中准确的邻接多边形选择结果如图26所示。容易理解的是，当确定第一临边与预设合并面中已有的多边形的边相邻，则表示该第一临边是预设悬点的边界。反之，当第一临边未与预设合并面中已有的多边形的边相邻，则继续搜索下一条边，直到搜索到与预设合并面中已有的多边形的边相邻的第一临边。本发明实施例通过以悬点所在的第一多边形为基准，从悬点所在的第一多边形的边开始搜索，一直搜索到与预设合并面中已经存在的多边形的边相邻的位置，确保悬点边界不再被重复计算，实现悬点的消除。另外，由自然科学求解的基本思维可知，问题求解中必要条件的发掘往往易于充要条件的发掘，基于此在逻辑思维之上，可以做如下分析：由图形学的基本概念可知，如果临边仅有两个节点，如果该临边去除，表现在图形学操作上就是临边图形的合并，两端不会出现悬点。也就是说临边处理只会降低节点度，不会出现悬点问题。基于此分析，如果对上面的条带通过该思维进行连接操作，最终将满足要求的替代多边形再次归一为一个简单多边形，其边界即为所求哈密顿路径解。

在本发明的一些实施例中，当确定目标多边形的数量满足预设数量，根据目标多边形得到目标路径解，包括但不限于以下步骤：

当确定目标多边形的数量为1，将目标多边形的外围边界作为目标路径解。

或者，当确定目标多边形的数量大于1，对目标多边形进行预设合并操作，得到目标路径解。

在本具体实施例中，本发明实施例首先判断目标多边形的数量是否满足预设数量，以根据目标多边形得到目标路径解。具体地，本发明实施例中预设数量包括目标多边形的数量为1。相应地，本发明实施例通过判断目标多边形的数量是否为1，以根据目标多边形得到目标路径解。当确定目标多边形的数量为1时，则本发明实施例将目标多边形的外围边界作为目标路径解。或者，当目标多边形的数量大于1时，则本发明实施例对目标多边形进行预设合并操作，得到目标路径解。容易理解的是，当目标多边形的数量为1时，则表示该目标多边形为唯一多边形，所有点在多边形边界上，没有悬点。此时，本发明实施例将该目标多边形的外围边界作为目标路径解，即多目标点到达路径解。反之，当目标多边形的数量大于1时，则表示并非所有点都在同一多边形边界上，因此，本发明实施例对目标多边形进行预设合并操作，从而得到相应的唯一多边形，使得所有节点都在该多边形边界上，进而将该多边形的外围边界作为目标路径解。

在本发明的一些实施例中，对目标多边形进行预设合并操作，得到目标路径解，包括但不限于以下步骤：

对目标多边形进行去岛洞处理，得到第二多边形。

通过临点关系对第二多边形中的奇异点进行处理，得到第三多边形。

将第三多边形进行合并，得到合并多边形。

当确定合并多边形为唯一简单多边形，将合并多边形的外围边界作为目标路径解。

在本具体实施例中，当目标多边形的数量大于1时，本发明实施例通过对目标多边形进行去岛洞处理并通过临点关系对相应的奇异点进行处理，最终合并得到唯一的合并多边形。具体地，本发明实施例首先对目标多边形进行去岛洞检查，以确定目标多边形中是否存在岛洞。当确定目标多边形中存在岛洞时，本发明实施例进行删除岛洞内多边形处理，以对存在的岛洞内多边形进行删除，使目标多边形变为一个连续的整体，得到第二多边形，如图27所示。进一步地，本发明实施例通过临点关系对第二多边形中的奇异点进行处理，以确定是否存在孤立点，如图28所示。相应地，当确定存在奇异点时，本发明实施例通过与其临近的多边形建立连接关系，从而使其成为目标多边形的一部分，进而保持目标多边形的连续性，得到第三多边形，如图29所示。另外，如图30所示为岛洞案例，相应地，本发明实施例通过临边关系对结果进行去岛洞处理，进而得到岛洞处理结果如图31所示。最后，本发明实施例将第三多边形进行合并，得到合并多边形。相应地，当确定合并多边形的数量为1时，即当合并多边形为唯一简单多边形时，则表示该合并多边形为唯一多边形，所有点在多边形边界上，且没有悬点。本发明实施例中唯一简单多边形是指多边形的所有边都不相交且不自交，且没有任何内部空洞或孔洞，该多边形是惟一的。此时，本发明实施例将该合并多边形的外围边界作为目标路径解，如图32、图33以及图34所示。需要说明的是，在本发明的一些实施例中，在利用临点关系对奇异点进行处理后，本发明实施例还通过临边关系对第三多边形进行去岛洞处理，以确保没有岛洞存在。

在本发明的一些实施例中，将第三多边形进行合并，得到合并多边形，包括但不限于以下步骤：

以边界的第三多边形为基准，选择去岛洞处理过程中删除的第四多边形中满足预设连接条件的多边形，得到第五多边形。其中，第五多边形包括两条仅有两个节点的对边，且第五多边形与第三多边形连接。

通过第五多边形将第三多边形进行连接，得到合并多边形。

在本具体实施例中，本发明实施例首先选择去岛洞处理过程中删除的第四多边形中满足预设连接条件的多边形，得到第五多边形，进而通过第五多边形将第三多边形进行连接，得到合并多边形。具体地，本发明实施例中第五多边形包括两条仅有两个节点的对边，且第五多边形与第三多边形连接。本发明实施例首先以边界的条带多边形(第三多边形)为基准，如图35所示，将其作为起点，以连接其他多边形。接着，本发明实施例选择被删除部分中，即去岛洞处理过程中删除的第四多边形，临近的满足连接临近条带的多边形，即第五多边形。相应地，本发明实施例中这些连接多边形，即第五多边形，需要满足有两条仅有两个节点的对边，且第五多边形与临近条带多边形连接。如图36所示，本发明实施例通过叠加原始图，寻求临近连接两个条带的多边形，其中该多边形必须具两条仅有两个节点的边连接相邻条带多边形，如图中格子加色的多边形。接着，本发明实施例重复上述选择被删除部分中临近的满足连接临近条带的多边形的步骤，直至所有条带多边形均连接起来，如图37所示，从而能够确保所有的条带多边形都与临近的多边形连接，形成一个连续的整体，即实现第三多边形的合并。

需要说明的是，本发明实施例通过将路网线化，路网间的空间面化，之后采用二维空间线和面的相互约束，以升维降维思维为引导，通过涟漪模式构建带状范围节点，利用临近多边形特殊临之处，通过面邻接在确保节点的连接拓扑关系不变，完成了路径多边形合并目标，最终实现了自外向内涟漪法求解约束哈密顿路径的目标。同时，本发明实施例在孤立点处理时会对临边搜索结果进行优化，对局部死循环搜索具有自纠能力，在本发明实施例实现过程中可以对这部分错误结果过滤，降低路径搜索的复杂度，达到加速问题求解的目的，是涟漪思维和二分思维的有效融合。另外，本发明实施例还具有并行快速的特点，通过多边形的临界约束、节点约束和连接多边形的设置，共同实现全样本快速覆盖和图形简单一体化，进而实现了哈密顿环的快速求解。

参照图38，本发明的一个实施例还提供了一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索系统，包括：

第一模块210，用于根据目标点和道路线化数据进行路网提取，得到第一样本路网。

第二模块220，用于对第一样本路网构建外围多边形，得到第二样本路网。

第三模块230，用于将第二样本路网进行路网转面处理，得到预设路网面。

第四模块240，用于通过第一查询算子以外围多边形为起始，对预设路网面进行空间查询操作，得到多边形环带。

第五模块250，用于将多边形环带中满足预设序号条件的环带进行悬点处理并进行多边形构面，得到预设合并面。

第六模块260，用于通过第二查询算子对预设合并面进行空间查询操作，得到预设悬点。

第七模块270，用于对预设合并面中的预设悬点进行处理，得到预设多边形。

第八模块280，用于对预设多边形进行线面转化，得到目标多边形。

第九模块290，用于当确定目标多边形的数量满足预设数量，根据目标多边形得到目标路径解。

参照图39，本发明的一个实施例还提供了一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索系统，包括：

至少一个处理器310。

至少一个存储器320，用于存储至少一个程序。

当至少一个程序被至少一个处理器310执行，使得至少一个处理器310实现如上述实施例描述的自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法。

本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个控制处理器执行，例如，执行以上实施例描述的步骤。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。