出行路径规划方法和出行路径推荐方法与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种出行路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质、以及一种出行路径推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，各种出行类的应用程序为用户提供了路径规划服务，能够根据用户输入的起始地和目的地，快捷便利地为用户提供了出行参考信息。
3.现有的路径规划方式是通过遍历所有的图节点进行路径规划的，通过全局遍历找到全局最优的路径，但由于在搜索过程中需要遍历所有的图节点，规划得到出行路径的过程中存在效率低的问题。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够快速准确地进行路径规划的出行路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质以及出行路径推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
5.一种出行路径规划方法，所述方法包括：
6.获取起始地、目的地以及出行偏好条件；
7.确定与所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与所述出行偏好条件匹配的路径规划约束条件；
8.针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的所述路径规划约束条件、所述起始地和所述目的地进行路径规划，获得采用所述多种路径规划方式规划出的候选路径集合；
9.对所述候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合。
10.在其中一个实施例中，所述基于盲目搜索的路径规划方式对应的路径规划约束条件包括节点宽度约束条件和节点深度约束条件中的至少一种；
11.所述节点宽度约束条件，是每一节点对应的扩展节点的数量不超过预设扩展节点数量阈值；所述节点深度约束条件，是每一节点到起始节点的累计节点数量不超过预设累计节点数量阈值。
12.一种出行路径规划装置，所述装置包括：
13.路径规划方式确定模块，用于获取起始地、目的地以及出行偏好条件，确定与所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与所述出行偏好条件匹配的路径规划约束条件；
14.路径规划模块，用于针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的所述路径规划约束条件、所述起始地和所述目的地进行路径规划，获得采用所述多种路径规划方式规划出的候选路径集合；
15.路径消重模块，用于对所述候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合。
16.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
17.获取起始地、目的地以及出行偏好条件；
18.确定与所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与所述出行偏好条件匹配的路径规划约束条件；
19.针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的所述路径规划约束条件、所述起始地和所述目的地进行路径规划，获得采用所述多种路径规划方式规划出的候选路径集合；
20.对所述候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合。
21.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
22.获取起始地、目的地以及出行偏好条件；
23.确定与所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与所述出行偏好条件匹配的路径规划约束条件；
24.针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的所述路径规划约束条件、所述起始地和所述目的地进行路径规划，获得采用所述多种路径规划方式规划出的候选路径集合；
25.对所述候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合。
26.上述出行路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取起始地、目的地以及出行偏好条件，将出行偏好条件作为一种路径规划约束条件，来确定与出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与出行偏好条件匹配的路径规划约束条件，便于实现基于多种路径规划方式的路径规划，针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，一方面，基于路径规划约束条件减小了每一种路径规划方式的数据处理量，提高了路径规划效率，另一方面，获得采用多种路径规划方式规划出的候选路径集合，补足单一路径规划方式的结果的短板，通过对候选路径集合进行路径消重，能够确保得到的出行路径集合为准确可靠的结果，从而快速准确地实现出行路径的规划。
27.一种出行路径推荐方法，所述方法包括：
28.在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签；
29.响应于针对所述候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，显示与所述目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域；
30.在所述出行路线推荐区域，排序显示采用所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条出行路径；每条所述出行路径连接所述起始地和所述目的地，并符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件。
31.一种出行路径推荐装置，所述装置包括：
32.第一显示模块，用于在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签；
33.第二显示模块，用于响应于针对所述候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选
择操作，显示与所述目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域；
34.第三显示模块，用于在所述出行路线推荐区域，排序显示采用所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条出行路径；每条所述出行路径连接所述起始地和所述目的地，并符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件。
35.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
36.在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签；
37.响应于针对所述候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，显示与所述目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域；
38.在所述出行路线推荐区域，排序显示采用所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条出行路径；每条所述出行路径连接所述起始地和所述目的地，并符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件。
39.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
40.在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签；
41.响应于针对所述候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，显示与所述目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域；
42.在所述出行路线推荐区域，排序显示采用所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条出行路径；每条所述出行路径连接所述起始地和所述目的地，并符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件。
43.上述出行路径推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，通过在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签，便于用户选择，响应于针对候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，显示与目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域，便于显示基于目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件确定的出行路线，在出行路线推荐区域，排序显示采用出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条连接起始地和目的地的出行路径，一方面，显示的多条出行路径是采用多种路径规划方式规划得到的，补足单一路径规划方式的结果的短板，并且通过排序显示的方式进行显示，能够使用户得到准确可靠的出行路径，另一方面，每条出行路径符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件，每条出行路径符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件，能够在路径规划过程中，基于路径规划约束条件减小每一种路径规划方式的数据处理量，提高了路径规划的效率，从而实现快速准确地推荐出行路径。
附图说明
44.图1为一个实施例中出行路径规划方法的应用环境图；
45.图2为一个实施例中出行路径推荐方法的应用环境图；
46.图3为一个实施例中出行路径规划方法的流程示意图；
47.图4(a)为一个实施例中单一交通工具出行的示意图；
48.图4(b)为一个实施例中多种交通工具组合出行的示意图；
49.图5(a)为一个实施例中出行站点与连接节点的对应关系示意图；
50.图5(b)为另一个实施例中出行站点与连接节点的对应关系示意图；
51.图6为一个实施例中单一交通工具出行对应的节点连接系数的示意图；
52.图7为一个实施例中基于a*(a-star算法)搜索的搜索过程示意图；
53.图8(a)为一个实施例中起始点对应的起始站点的示意图；
54.图8(b)为一个实施例中直达出行线路的示意图；
55.图9为另一个实施例中出行路径规划方法的流程示意图；
56.图10为又一个实施例中出行路径规划方法的流程示意图；
57.图11为一个实施例中基于bfs(breadth first search，宽度优先搜索)搜索的搜索过程示意图；
58.图12为一个实施例中出行路径推荐方法的流程示意图；
59.图13为一个实施例中电子地图应用程序的显示页面示意图；
60.图14为一个实施例中出行路径规划装置的结构框图；
61.图15为一个实施例中出行路径推荐装置的结构框图；
62.图16为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
63.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
64.本技术实施例提供的方案可以涉及人工智能(artificial intelligence，简称为ai)、机器学习(machine learning，简称为ml)等技术。人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。基于人工智能和机器学习等技术，能够获取起始地、目的地以及出行偏好条件；确定与出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与出行偏好条件匹配的路径规划约束条件；针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，获得采用多种路径规划方式规划出的候选路径集合；对候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合，从而快速准确地实现出行路径的规划。
65.本技术提供的出行路径规划方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。其中，终端102与服务器104通过网络连接。本技术各
实施例所提供的方法可通过终端102和服务器104共同协作执行，还可以通过终端102或服务器104单独执行。以通过终端102和服务器104共同协作执行为例，服务器104接收终端102上传的起始地、目的地以及出行偏好条件，确定与出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与出行偏好条件匹配的路径规划约束条件；服务器104针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，获得采用多种路径规划方式规划出的候选路径集合；服务器104对候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合，服务器104将从出行路径集合中筛选的推荐出行路径推送至终端102。
66.本技术还提供了一种出行路径推荐方法，可以应用于如图2所示的应用环境中。终端202在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签；响应于针对所述候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，显示与所述目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域；在所述出行路线推荐区域，排序显示采用所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条出行路径；每条所述出行路径连接所述起始地和所述目的地，并符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件，从而实现快速准确地推荐出行路径。其中多条出行路径的规划过程可以基于终端202实现，也可以基于服务器204实现。
67.其中，终端102和终端202可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、车载设备和便携式可穿戴设备，服务器104和服务器204可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn(content delivery network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本技术在此不做限制。
68.在一个实施例中，如图3所示，提供了一种出行路径规划方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤302至步骤308。
69.步骤302，获取起始地、目的地以及出行偏好条件。
70.起始地是指用户通过终端的电子地图应用程序确定的出发地点。起始地可以是电子地图应用程序通过定位获得的当前定位地点，也可以是用户通过终端操作输入或选择的出发的地点。例如，用户在电子地图应用程序的起始地信息的输入栏中输入的起始地的名称所对应的地点，或者是在电子地图应用程序中的起始地确定界面通过地图选点的方式确定的地点，再或者是从在电子地图应用程序的起始地确定界面中显示的预设常用地点中(如公司或家等)选择的一个地点。
71.其中，目的地是指用户在终端的电子地图应用程序的显示界面中输入的想要达到的地点。目的地可以是用户通过终端操作输入或选择的要到达的地点。例如，目的地可以是在电子地图应用程序的目的地信息的输入栏中输入的目的地的名称如某小区、火车站等所对应的地点，或者是在电子地图应用程序中的目的地确定界面通过地图选点的方式确定的地点，再或者是从在电子地图应用程序的目的地确定界面中显示的预设常用地点中(如公司或家等)选择的一个地点。
72.出行偏好条件是表征用户出行需求的条件，具体可以包括地铁优先、少步行、时间
短、少换乘、不坐地铁等。具体地，在电子地图应用程序中，可以提供候选的出行偏好条件，用户可以通过对出行偏好条件进行选择，终端可以基于用户的选中操作，确定用户选择的出行偏好条件。
73.进一步地，终端基于用户在电子地图应用程序中输入的起始地、目的地以及出行偏好条件，将起始地、目的地以及出行偏好条件发送至服务器，服务器基于起始地、目的地以及出行偏好条件进行路径规划。
74.具体来说，终端基于用户在电子地图应用程序中输入的起始地、目的地以及出行偏好条件，生成携带有起始地、目的地以及出行偏好条件的路径规划请求，服务器基于接收的路径规划请求中的起始地、目的地以及出行偏好条件进行路径规划。
75.步骤304，确定与出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与出行偏好条件匹配的路径规划约束条件。
76.路径规划方式是指基于出行的起始地和目的地，规划从起始地到目的地的出行路径的数据处理算法。路径规划方式有多种，例如模拟退火算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法等传统算法，再例如c空间法、栅格法、自由空间法等图形学的方法，还有蚁群算法、神经网络算法、粒子群算法、遗传算法等智能仿生学算法。对于不同的应用场景，各种路径规划算法各有优劣。例如，对于出行路径规划的应用场景中，图的最优搜索算法能够得到较优的路径规划结果，例如盲目搜索或是启发式搜索等。
77.路径规划约束条件是指路径规划方式在进行路径规划过程中需要满足的条件。路径规划约束条件与出行偏好条件匹配，进一步地，与出行偏好条件对应的每一种路径规划方式，都是对应有与出行偏好条件匹配的路径规划约束条件的路径规划方式，以确保基于路径规划方式规划得到的结果满足出行偏好条件。
78.举例来说，路径规划方式1对应有路径规划约束条件a1，路径规划约束条件a1与出行偏好条件a匹配，则路径规划方式1为与出行偏好条件a对应的路径规划方式之一。其中，出行偏好条件a可以与多个不同的路径规划方式对应的路径规划约束条件对应，例如，路径规划方式2对应的路径规划约束条件a2、路径规划方式3对应的路径规划约束条件a3等，从而得到与出行偏好条件对应的多种路径规划方式。
79.步骤306，针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，获得采用多种路径规划方式规划出的候选路径集合。
80.路径规划是指确定从起始地到目的地的出行路径的过程。由于不同的路径规划方式具有不同的数据处理流程，对于多种路径规划方式可以采用一一对应的多种路径规划线程来实现。在实施例中，每一种路径规划方式通过一种路径规划引擎来实现。路径规划引擎是指运行路径规划方式对应算法的核心组件。基于不同的路径规划引擎运行路径规划方式对应算法，可以提高基于多种路径规划方式进行路径规划的效率。
81.对于每一种路径规划方式，都是基于该路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行的，得到每一种路径规划方式规划出的候选路径。候选路径集合包含了每一种路径规划方式规划出的候选路径。例如，路径规划方式1规划出的候选路径为a、b、c三条，路径规划方式2规划出的候选路径为m1、n1两条，路径规划方式3规划出的候选路径为m2、n2、x、y四条，则，候选路径集合中包括a、b、c、m1、n1、m2、n2、x、y共九条路径。
82.步骤308，对候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合。
83.路径消重是指对多个重复的路径进行消重处理，只保留多个重复路径中的一个路径的处理过程。例如，候选路径集合中包括a、b、c、m1、n1、m2、n2、x、y共九条路径，其中，m1和m 2是相同的路径，n1和n2是相同的路径，则只保留m1和m 2中的一个，以及n1和n2中的一个，实现对候选路径集合的路径消重。
84.上述出行路径规划方法，通过获取起始地、目的地以及出行偏好条件，将出行偏好条件作为一种路径规划约束条件，来确定与出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与出行偏好条件匹配的路径规划约束条件，便于实现基于多种路径规划方式的路径规划，针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，一方面，基于路径规划约束条件减小了每一种路径规划方式的数据处理量，提高了路径规划效率，另一方面，获得采用多种路径规划方式规划出的候选路径集合，补足单一路径规划方式的结果的短板，通过对候选路径集合进行路径消重，能够确保得到的出行路径集合为准确可靠的结果，从而快速准确地实现出行路径的规划。
85.在一个实施例中，每种路径规划方式对应有至少两种路径规划约束条件。路径规划约束条件与出行偏好条件对应。也就是说，每种路径规划方式可以对应至少两种出行偏好条件。
86.具体来说，出行偏好条件也可以基于同一路径规划方式按多种路径规划约束条件进行规划，得到与出行偏好条件对应的出行路径。例如，以路径规划方式包括基于启发式搜索的路径规划方式和基于盲目搜索的路径规划方式为例，其中，每一种路径规划方式包括三种路径规划约束条件，分别对应为仅搜索地铁、仅搜索公交以及搜索地铁+公交(不区分地铁与公交的搜索先后顺序)。具体来说，地铁优先的出行偏好条件与仅搜索地铁以及地铁+公交的路径规划约束条件匹配，因此，可以分别基于启发式搜索的路径规划方式和基于盲目搜索的路径规划方式，按照仅搜索地铁以及搜索地铁+公交的路径规划约束条件进行路径规划，得到四组候选规划路径。通过为每种路径规划方式配置至少两种路径规划约束条件，可以实现多种路径规划方式与路径规划约束条件的组合，从而能够针对性地实现高效搜索，且将得到的多组候选规划路径相结合，在实现高效搜索的基础上，补足不同搜索方式得到的结果可能存在的短板，确保路径规划结果的准确性。
87.在其中一个实施例中，针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，包括：
88.针对每一种路径规划方式，采用路径规划方式对应的路径规划线程，基于相应路径规划方式对应的每一种路径规划约束条件、起始地和目的地依次进行路径规划。
89.具体来说，相同的路径规划方式可以通过同一路径规划线程来实现，对于同一出行偏好条件在路径规划方式下的不同的路径规划约束条件，同一路径规划线程可以基于多种路径规划约束条件，依次进行路径规划，减少线程的占用实现资源的节约。
90.例如，通过路径规划线程1实现路径规划方式a，路径规划方式a对应路径规划约束条件a1、a2、a3。则可以通过路径规划线程1首先基于路径规划约束条件a1执行路径规划方式a对应的数据处理过程，然后基于路径规划约束条件a2执行路径规划方式a对应的数据处理过程，最后基于路径规划约束条件a3执行路径规划方式a对应的数据处理过程。基于路径
规划线程1的三次执行结果，得到路径规划方式a对应的候选路径。
91.在其中另一个实施例中，针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，包括：
92.针对每一种路径规划方式，采用多个路径规划线程，基于起始地和目的地并行进行路径规划，其中，每一个路径规划线程与路径规划方式相应的每一种路径规划约束条件对应。
93.具体来说，相同的路径规划方式的不同路径规划约束条件，可以通过不同的路径规划线程来实现，也就是说，每一个路径规划线程实现一种路径规划约束条件对应的路径规划方式，基于多个路径规划线程，并行地进行路径规划，减少路径规划时间，提高路径规划效率。
94.例如，通过路径规划线程1、2、3实现路径规划方式a，路径规划方式a对应路径规划约束条件a1、a2、a3。则可以通过路径规划线程1基于路径规划约束条件a1执行路径规划方式a对应的数据处理过程，通过路径规划线程2基于路径规划约束条件a2执行路径规划方式a对应的数据处理过程，通过路径规划线程3基于路径规划约束条件a3执行路径规划方式a对应的数据处理过程。基于路径规划线程1、2、3的执行结果，得到路径规划方式a对应的候选路径。
95.进一步地，路径规划线程可以通过路径规划引擎来实现。例如，路径规划线程1通过路径规划引擎1来实现，路径规划线程2通过路径规划引擎2来实现。例如，路径规划方式包括bfs搜索和a*搜索，与出行偏好条件对应的路径规划约束条件对应为仅搜索地铁、搜索地铁+公交两种，则可以通过一个bfs搜索对应的路径规划引擎和一个a*搜索对应的路径规划引擎，每个路径规划引擎分别按照仅搜索地铁、搜索地铁+公交进行两次处理，共得到四组候选路径。还可以通过四个路径规划引擎，分别为仅搜索地铁的bfs搜索、搜索地铁+公交的bfs搜索、仅搜索地铁的a*搜索、搜索地铁+公交的a*搜索对应的路径规划引擎，每个路径规划引擎进行一次处理，共得到四组候选路径。
96.其中，bfs搜索，是盲目搜索中的一种搜索方式，是从起始节点开始按节点层级每次搜索多个扩展节点，通过多条路径规划分支同步进行搜索。盲目搜索方法又叫非启发式搜索，是一种无信息搜索，按预定的搜索策略进行搜索，而不会考虑到问题本身的特性。
97.a*搜索，是启发式搜索中的一种，是通过节点预测的方式确定每一节点的目标扩展节点，从而基于目标扩展节点来确定从起始节点到目的节点的候选路径的搜索方式。启发式搜索，是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的。
98.在一个实施例中，出行偏好条件为多个候选出行偏好条件中的一个。出行路径规划方法还包括：
99.针对每一候选出行偏好条件，确定与候选出行偏好条件匹配的候选出行方式，候选出行方式包括单一交通工具出行以及多种交通工具组合出行中的至少一种；基于每一候选出行方式下各路径规划方式对应的路径规划约束条件，确定候选出行偏好条件与路径规划方式对应的路径规划约束条件的匹配关系。
100.候选出行偏好条件具体是在终端的显示界面显示，用户可以通过触发操作进行选择的多个条件，例如地铁优先、少步行、时间短、少换乘、不坐地铁以及综合推荐等。
101.候选出行方式是指出行所乘坐的交通工具的种类，具体可以包括单一交通工具出行以及多种交通工具组合出行。
102.以交通工具包括公交车和地铁为例，单一交通工具出行可以对应仅搜索地铁或是仅搜索公交的路径规划约束条件。多种交通工具组合出行可以对应搜索地铁+公交的路径规划约束条件。
103.例如，如图4(a)所示，单一交通工具出行可以包括仅乘坐地铁，例如从地铁1号线换乘至地铁2号线，或是仅乘坐公交从1路公交换乘至2路公交，如图4(b)所示，多种交通工具组合出行包括乘坐公交和地铁，例如从1路公交换乘至地铁1号线，再换乘至2路公交。
104.具体的，对于同一候选出行偏好条件，可以具有多个匹配的候选出行方式，以出行方式包括公交出行和地铁出行为例，地铁优先这一出行偏好条件对应的候选出行方式可以是仅乘坐地铁以及乘坐公交和地铁，对应仅搜索地铁或是搜索地铁+公交的路径规划约束条件；不坐地铁这一出行偏好条件对应的候选出行方式可以是仅乘坐公交，对应仅搜索公交的路径规划约束条件；步行少、时间短、少换乘以及综合推荐这一出行偏好条件对应的候选出行方式可以是仅乘坐地铁、仅乘坐公交以及乘坐公交和地铁，对应仅搜索地铁、仅搜索公交、搜索地铁+公交的路径规划约束条件。其中，步行少、时间短、少换乘以及综合推荐这一出行偏好条件对应每一路径规划方式对应的路径规划约束条件可以相同，也可以不同。例如，在盲目搜索的路径规划方式中，路径规划约束条件还可以包括搜索空间限制条件。搜索空间限制条件与出行偏好条件对应，具体可以是搜索节点宽度限制或是搜索节点深度限制等。
105.在本实施例中，通过确定候选出行偏好条件与路径规划方式对应的路径规划约束条件的匹配关系，在确定用户选择的出行偏好条件之后，能够快速准确的确定对应的路径规划约束条件，提高数据处理效率。
106.在一个实施例中，路径规划包括基于扩展节点进行路径规划。针对出行路网数据中待规划的目标节点，基于目标节点与对应连接节点间的连接系数，将连接系数为目标值的连接节点作为目标节点对应的扩展节点，目标节点为起始地对应的起始节点或确定的扩展节点。
107.连接系数为目标值的连接节点基于候选出行方式确定。具体来说，多种交通工具组合出行对应的出行路网数据中，任意两个连接节点间的连接系数为目标值；单一交通工具出行对应的出行路网数据中，节点类型相同的两个连接节点间的连接系数为目标值；节点类型用于表征节点对应的交通工具的类型。
108.其中，目标节点是指路径规划过程中已确定的出行站点，例如起始地对应的起始站点或是扩展节点对应的站点，出行站点具体可以是公交站点或地铁站点等，节点对应的交通工具类型是指出行站点对应的交通工具类型。例如，公交站点对应的交通工具类型为公交车，相应的，该公交站点对应节点的节点类型为公交节点，同理，地铁站对应节点的节点类型为地铁节点。节点类型相同的两个连接节点可以是公交节点与公交节点，也可以是地铁节点与地铁节点，还可以是其他相同交通工具对应的节点，在此不作限定。
109.两个连接节点是指可以通过换乘从线路a切换到线路b的出行站点。其中，线路是指通过一个交通工具不换乘即可以达到的线路，例如地铁1号线、地铁2号线、222路公交车、123路公交车等。需要说明的是，不同线路对应的同一个换乘站点视为不同的连接节点。如
图5(a)所示，例如，地铁1号线和地铁2号线的换乘站为火车站-地铁站，则地铁1号线的火车站-地铁站为一个节点，地铁2号线的火车站-地铁站为另一个节点，这两个节点互为连接节点。再例如，如图5(b)所示，地铁1号线和2路公交的换乘站分别为火车站-地铁站与火车站-公交站，则地铁1号线的火车站-地铁站为一个节点，2路公交的火车站-公交站为另一个节点，这两个节点互为连接节点。
110.目标值是指两个连接节点间的连接系数。进一步地，针对单一交通工具出行对应的出行路网数据，通过目标值来表示节点类型相同的两个连接节点间的连接系数，可以在路径规划过程中，准确找到交通工具相同的换乘站点，快速得到包含单一交通工具的候选路径，从而避免了无用节点的搜索，提高了节点搜索以及路径规划的效率。
111.进一步地，目标值可以为第一数值。例如，可以将节点类型相同的两个连接节点间的连接系数置为第一数值，将节点类型不同的两个连接节点间的连接系数置为第二数值，第一数值与第二数值不同。通过第一数值和第二数值来表示相同的交通工具和不同的交通工具，一方面，能够简化节点间的连接系数的表示，另一方面，能够提高节点搜索以及路径规划的效率。具体地，第一数值可以为1，第二数值可以为0(如图6中所述的1-4之间的连接系数、2-5之间的连接系数以及3-7之间的连接系数)，通过将连接系数置1和置0，使得多个节点的出行代价可以基于连接系数进行计算，快速得到规划的每一条候选路径的出行代价，出行代价可以是出行时间或是出行距离。
112.同理，针对多种交通工具组合出行对应的出行路网数据，节点类型相同的两个连接节点间的连接系数与节点类型不同的两个连接节点间的连接系数取值相同，均为目标值。例如任意两个连接节点间的连接系数均为第一数值，例如均为1，以确保在搜索过程中不受到交通工具类型的影响，得到多种交通工具组合出行对应的候选路径。
113.在基于扩展节点进行路径规划时，当任意一个节点与对应的连接节点间的连接系数为第一数值时，将连接节点作为节点的扩展节点；当任意一个节点与对应的连接节点间的连接系数为第二数值时，放弃对连接节点的搜索，从而避免了冗余的无用连接节点的搜索，提高了搜索效率。
114.在一个实施例中，路径规划方式包括基于启发式搜索的路径规划方式和基于盲目搜索的路径规划方式。
115.启发式搜索，是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的。盲目搜索方法又叫非启发式搜索，是一种无信息搜索，按预定的搜索策略进行搜索，而不会考虑到问题本身的特性。
116.具体地，针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，获得采用多种路径规划方式规划出的候选路径集合，包括：
117.采用启发式搜索的路径规划方式，基于相应路径规划约束条件、起始地对应起始节点以及目的地对应目的节点进行目标扩展节点预测，基于预测得到的目标扩展节点，确定从起始节点到目的节点的第一组候选路径；
118.采用盲目搜索的路径规划方式，基于相应路径规划约束条件、起始地对应起始节点以及目的地对应目的节点依次进行扩展节点搜索，基于搜索得到的扩展节点，确定从起始节点到目的节点的第二组候选路径；
119.候选路径集合包括第一组候选路径以及第二组候选路径。
120.进一步地，基于启发式搜索的路径规划方式是指通过节点预测的方式确定每一节点的目标扩展节点，从而基于目标扩展节点来确定从起始节点到目的节点的候选路径的搜索方式。基于启发式搜索的路径规划方式具有搜索速度快的优点，但搜索得到的路径可能是局部最优，不是全局最优的路径。基于盲目搜索的路径规划方式是指通过按照节点连接关系，依次进行扩展节点的搜索，从而基于扩展节点来确定从起始节点到目的节点的候选路径的搜索方式。基于盲目搜索的路径规划方式是依次进行节点遍历的方式，搜索得到的路径是全局最优路径，但搜索时间可能较长。
121.通过分别基于启发式搜索的路径规划方式和盲目搜索的路径规划方式，基于相应的路径规划约束条件进行路径规划，快速得到候选路径，且确保候选路径集合能够兼顾局部最优和全局最优，快速准确地得到候选路径集合。
122.进一步地，启发式搜索的路径规划方式可以是有序搜索算法(又称a算法)或是a*算法(又称a-star算法)。在一个实施例中，目标扩展节点预测包括：
123.获取与目标节点对应的候选扩展节点，确定从起始节点到各候选扩展节点的实际出行代价以及从各候选扩展节点到目的节点的预估出行代价；
124.基于各候选扩展节点对应的实际出行代价与对应的预估出行代价的累加结果，从各候选扩展节点中筛选出累加结果最小的目标扩展节点。
125.其中，与目标节点对应的候选扩展节点包括与目标节点连接且连接系数为目标值的连接节点。
126.出行代价可以是出行时间或是出行距离，在出行路网数据中，提供有每一出行线路上各个出行站点间以及各个换乘站点间对应的出行时间和出行距离中的至少一种代价数据，通过计算起始节点到各候选扩展节点的出行时间或是出行距离，得到实际出行代价，通过计算每一候选扩展节点到目的节点的出行时间或是出行距离，得到预估出行代价。通过计算已规划节点的实际出行代价以及待规划节点的预估出行代价，基于候选扩展节点实现对扩展节点的准确选择。
127.以a*算法为例，如图7所示(阴影区域表示不可通行区域)，位置1为起始站点，位置7为目的站点，出行代价大小的计算根据f(n)＝g(n)+h(n)，g(n)为从位置1到达位置n的已经产生的代价，也叫真实代价；h(n)为从位置n到目的地的估算值，也叫预估代价。在图7中，假定左右上线和对角方向的平移代价等同，位置2和位置3对应的节点均为位置1对应节点的候选扩展节点，位置1到位置2距离g(2)和位置1到位置3的距离g(3)相等，即g(2)＝g(3)，但由于存在不可通行区域(图中阴影区域所示)，位置3与位置7的距离相较于位置2与位置7更近，h(2)》h(3)，因此f(3)《f(2)，将位置3对应节点作为位置1对应节点的扩展节点，从位置3开始继续遍历，直到到达位置7。在本实施例中，通过实际出行代价与预估出行代价的计算，能够准确快速地得到从起始节点到候选节点的候选路径。
128.在一个实施例中，基于盲目搜索的路径规划方式基于盲目搜索的路径规划方式包括基于宽度优先搜索的路径规划方式和基于深度优先搜索(depth first search，简称dfs)的路径规划方式中的至少一种。
129.所述基于宽度优先搜索的路径规划方式，是从所述起始节点开始每次搜索多个扩展节点，通过多条路径规划分支同步进行路径规划的路径规划方式；
130.所述基于深度优先搜索的路径规划方式，是从所述起始节点开始每次搜索一个扩展节点进行路径规划，当搜索到所述目的节点或者不存在扩展节点时返回至上一节点重新进行路径规划的路径规划方式。
131.宽度优先搜索的具体过程为：检查出行路网数据对应出行路网数据对应图网络的图节点，把每个节点的扩展节点加入队列，等当前层检查完毕后再逐个检查扩展节点层，搜索整张图网络，直到找到目的节点，通过宽度优先搜索，能够得到节点数量少的全局最优路径。
132.深度优先搜索与宽度优先搜索相反，先检查节点的所有扩展节点，尽可能深的搜索图网络的分支，若当前节点的所有扩展节点都被遍历了，再回到该节点所在的层继续遍历，重复该过程直到所有节点都被遍历到，从而得到全局最优路径。
133.在一个实施例中，基于盲目搜索的路径规划方式的路径规划约束条件包括搜索空间约束条件。搜索空间约束条件是指盲目搜索的过程中的搜索范围限制条件。需要说明的是，基于启发式搜索的路径规划方式中，可以没有搜索空间约束条件。
134.具体来说，由于不同的路径规划方式本身具有不同的数据处理流程，为实现每一路径规划方式在路径处理过程中的高效性，不同的路径规划方式本身可以配置不同的搜索空间约束条件。具体来说，路径规划约束条件可以是一组条件，该组条件包括符合路径规划方式的搜索空间约束条件以及与出行偏好条件匹配的扩展节点约束条件。其中，扩展节点约束条件是各个路径规划方式通用的，搜索空间约束条件属于盲目搜索的路径规划方式特有的，具体可以基于出行偏好条件进行配置。
135.扩展节点约束条件是指对每一节点的扩展节点对应的节点类型的限定。节点类型与交通工具类型对应。例如，只搜索地铁的出行偏好条件中，每一节点的扩展节点的节点类型都应当为地铁。搜索地铁+公交的出行偏好条件中，每一节点的扩展节点的节点类型既可以是地铁也可是公交。
136.在一个实施例中，搜索空间约束条件包括节点宽度约束条件和节点深度约束条件中的至少一种。
137.节点宽度约束条件，是每一节点对应的扩展节点的数量不超过预设扩展节点数量阈值；节点深度约束条件，是每一节点到起始节点的累计节点数量不超过预设累计节点数量阈值。
138.具体来说，当某一节点的候选扩展节点的数量超过了预设扩展节点数量阈值时，需要通过对候选扩展节点进行筛选，确保该节点的扩展节点的数量不超过预设扩展节点数量阈值。当某一节点到起始节点的累计节点数量超过预设节点深度阈值时，放弃对该节点的搜索，并返回该节点的上一节点进行扩展节点搜索。通过限制盲目搜索的过程中的搜索空间，能够有效减少无用扩展节点的搜索，从而提高搜索效率，快速得到搜索结果。
139.在一个实施例中，针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，获得采用多种路径规划方式规划出的候选路径集合，包括：
140.获取标记有从起始地到目的地的候选直达路径的出行路网数据；
141.针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、出行路网数据、起始站点以及目的站点进行路径规划，获得采用多种路径规划方式规划
出的多条候选换乘路径；
142.候选路径集合包括候选直达路径和候选换乘路径。
143.其中，候选直达路径是指不需要换乘即可从起始站点到目的站点的出行路径。例如，可以是通过1路公交车从起始站点到目的站点的出行路径，再例如，通过地铁1号线从起始站点到目的站点的出行路径。
144.具体地，标记有从起始地到目的地的候选直达路径的出行路网数据，可以是将起始地对应的起始站点到目的地对应的目的站点分别所对应的节点间通过该直达线路进行连接的连接系数置为设定值，以使得在路径规划过程中，不会将通过该直达线路对应的目的节点作为起始站点的扩展节点，从而将候选直达路径的规划过程与候选换乘路径的规划路径分离开，进一步减小候选换乘路径在路径规划过程中的数据处理量，提高候选换乘路径的规划效率。
145.在一个实施例中，获取标记有从起始地到目的地的候选直达路径的出行路网数据，包括：
146.获取与起始地对应的起始站点以及与目的地对应的目的站点；
147.基于出行路网数据中的出行站点以及出行线路，得到第一出行线路集合和第二出行线路集合，第一出行线路集合中的出行线路包含起始站点，第二出行线路集合中的出行线路包含目的站点；
148.当第一出行线路集合与第二出行线路集合中存在相同出行线路时，基于相同出行线路，确定从起始地到目的地的候选直达路径，得到标记有候选直达路径的出行路网数据。
149.其中，与起始地对应的起始站点的确定过程可以包括，如图8(a)所示，基于起始地所在的位置，以该位置为圆心，搜索预设半径或直径范围内的出行站点，若搜索到的出行站点的数量大于预设站点数量，则将搜索到的出行站点按与起始地的距离远近进行排序，从搜索到的出行站点中筛选出距离近的符合预设站点数量的起始站点。若搜索到的出行站点的数量不大于预设站点数量，则将搜索到的出行站点作为起始站点。起始站点的确定过程还可以包括，基于起始地所在的位置，以该位置为中心，扩散式进行出行站点搜索，当搜索到预设站点数量的出行站点或预设半径或直径范围达到预设搜索距离阈值时，停止搜索，并将搜索到的出行站点作为起始站点。与目的地对应的目的站点的确定过程与起始地对应的起始站点的确定过程相同，不再赘述。
150.出行路网数据中的出行站点可以是具体的公交站或是地铁站，出行线路具体可以是地铁1号线或是公交123路。
151.起始站点的数量可以是多个，例如，以起始地为中心公园为例，起始站点可以包括中心公园北(公交站)、中心公园南(公交站)、中心公园西(公交站)、中心公园(地铁站)，其中，1路、2路公交车在中心公园北(公交站)停靠，则中心公园北(公交站)对应的出行线路包括1路和2路。包含起始站点的第一出行线路集合是指与起始地相对应的各起始站点所对应的出行线路。
152.第一出行线路集合与第二出行线路集合中均存在的出行线路即为直达出行线路，如图8(b)所示，通过地铁2号线不需要换乘即可从起始地对应的起始站点到达目的地对应的目的站点，即为直达出行线路，进一步地，从起始地到目的地的候选直达路径可以包括从起始站点到目的站点的直达出行线路、起始地到起始站点的步行线路以及目的站点到目的
地的步行线路。
153.以第一出行线路集合与第二出行线路集合中是否存在相同出行线路为判断条件，能够减小数据比较量，快速得到判断结果。
154.在一个实施例中，候选直达路径的确定过程还可以包括：基于出行路网数据中的出行站点以及出行线路，获取起始站点对应出行线路的所有站点集合，当站点集合中包括目的站点时，判定起始地与目的地之间存在候选直达路径，进而确定从起始地到目的地的候选直达路径对应的线路。
155.在一个实施例中，出行路径集合中的出行路径具有相同的路径表征参数，路径表征参数包括出行距离以及出行时间中的至少一种。
156.通过相同的路径表征参数，使得通过不同路径规划方法得到的出行路径集合中的出行路径具有可比性，例如基于出行时间或是基于出行距离将出行路径进行排序，得到推荐给用户的出行路径。
157.在一个实施例中，候选路径集合中的候选路径包括换乘站点和出行线路。对候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合包括：
158.将候选路径集合中换乘站点相同且出行线路相同的候选路径进行路径消重处理，将候选路径集合中换乘站点相同但出行线路不同的候选路径进行路径合并处理，得到出行路径集合。
159.路径消重是指对多个重复的路径进行消重处理，只保留多个重复路径中的一个路径的处理过程。路径合并是指将相同换乘站点间的不同出行线路进行合并的过程，例如，从火车站到中心公园的候选出行路径包括，火车站(地铁站)-地铁1号线-第一医院(地铁站)，第一医院南(公交站)-123路公交车-中心公园(公交站)，或是火车站(地铁站)-地铁1号线-第一医院(地铁站)，第一医院南(公交站)-125路公交车-中心公园(公交站)，其中，从第一医院南(公交站)到中心公园(公交站)的出行线路有123路和125路，通过路径合并，可以将这两条路径合并为一条，即火车站(地铁站)-地铁1号线-第一医院(地铁站)，第一医院南(公交站)-123路公交车、125路公交车-中心公园(公交站)。
160.通过路径消重和路径合并，能够得到更为简洁的出行路径集合，并且将换乘站点相同但出行线路不同的候选路径进行路径合并，在推荐给用户的时候也可以是合并的路径，便于用户在实际出行时，基于不同公交线路的到达时间便捷选择对应的公交线路，为用户出行提供了便利。
161.在一个实施例中，如图9所示，提供了一种出行路径规划方法，包括以下步骤902至步骤922。
162.步骤902，针对每一候选出行偏好条件，确定与候选出行偏好条件匹配的候选出行方式，候选出行方式包括单一交通工具出行以及多种交通工具组合出行中的至少一种。
163.步骤904，基于每一候选出行方式下各路径规划方式对应的路径规划约束条件，确定候选出行偏好条件与路径规划方式对应的路径规划约束条件的匹配关系。
164.步骤906，获取起始地、目的地以及出行偏好条件，确定与起始地对应的起始站点以及与目的地对应的目的站点。
165.步骤908，基于出行路网数据中的出行站点以及出行线路，得到第一出行线路集合和第二出行线路集合，第一出行线路集合中的出行线路包含起始站点，第二出行线路集合
中的出行线路包含目的站点。
166.步骤910，当第一出行线路集合与第二出行线路集合中存在相同出行线路时，基于相同出行线路，确定从起始地到目的地的候选直达路径，得到标记有候选直达路径的出行路网数据。
167.步骤912，确定与出行偏好条件对应的多种路径规划方式，多种路径规划方式包括基于启发式搜索的路径规划方式和基于盲目搜索的路径规划方式。
168.步骤914，采用多个与启发式搜索的路径规划方式对应的第一类路径规划线程，基于起始地对应起始节点以及目的地对应目的节点进行目标扩展节点预测，每一个第一类路径规划线程与基于启发式搜索的路径规划方式在出行偏好条件匹配的多个候选出行方式下相应的每一种路径规划约束条件对应。
169.步骤916，基于预测得到的目标扩展节点，确定从起始节点到目的节点的第一组候选换乘路径。
170.步骤918，采用多个与盲目搜索的路径规划方式对应的第二类路径规划线程，基于起始地对应起始节点、目的地对应目的节点、节点宽度约束条件以及节点深度约束条件，依次进行扩展节点搜索，每一个第二类路径规划线程与基于盲目搜索的路径规划方式在出行偏好条件匹配的多个候选出行方式下相应的每一种路径规划约束条件对应。
171.步骤920，基于搜索得到的扩展节点，确定从起始节点到目的节点的第二组候选换乘路径。
172.步骤922，对包括候选直达路径、第一组候选换乘路径以及第二组候选换乘路径的候选路径集合进行路径消重和路径合并，得到出行路径集合，出行路径集合中的出行路径具有相同的路径表征参数，路径表征参数包括出行距离以及出行时间中的至少一种。
173.本技术还提供一种出行线路规划的应用场景，该应用场景应用上述的出行路径规划方法。具体地，如图10所示，该出行路径规划方法在该应用场景的应用如下：
174.第一步，输入数据的校验和转换，筛选出错误的输入，如不含经纬度点、经纬度无效(例如定位的地点在海上或是偏僻的山区等没有交通工具达到的地点)；输入可能是地理坐标，也可能是墨卡托坐标系，针对不同坐标的数据需要统一成一种坐标。
175.第二步，候选站点确定。起始地和目的地附近的出行站点可能有多个，但用户从起始地步行至起始站点、下车后从目的站点步行至目的地的距离一般较短，可以根据滤掉一些距离较远、不太可能的站点，减少后续计算的压力，距离的计算可以是直线距离、曼哈顿距离或者步行距离。例如，设定从起始地为中心直线范围1km内的候选站点选取8个站点作为起始站点。
176.第三步，直达路径确定。直达路径不需要基于图网络的搜索，可以提前算出一些优质的无换乘线路。例如从第一医院到火车站乘车线路只有一段地铁2号线，为不需要中间换乘的直达线路，仅需要从起始地步行至起始站点和从目的站点步行至目的地。
177.第四步，基于盲目搜索(以bfs搜索为例)和启发式搜索(以a*搜索为例)进行换乘路径规划。
178.盲目搜索和启发式搜索并行进行，包括但不限于bfs搜索、a*搜索。根据出行路网数据、出行偏好条件、搜索空间确定路径规划约束条件，多个路径规划方式的代价计算应该有可比性，比如统一使用距离或时间衡量步行和乘车的代价。
179.不同出行偏好条件可以使用同一个路径规划方式，也可以使用不同的路径规划方式。如“地铁优先”的出行偏好条件下，对应的候选出行方式为仅乘坐地铁以及乘坐公交和地铁。对应的，可以通过a*搜索(只搜地铁线路)+a*搜索(搜索地铁+公交)进行路径规划，也可以通过a*搜索(只搜地铁线路)+a*搜索(搜索地铁+公交)+bfs搜索(只搜地铁线路)+bfs搜索(搜索地铁+公交)进行路径规划。
180.其中，bfs的搜索过程：参照图11，遍历站点的顺序是1-》(2、3、4)-》(5、6、7、8)-》9，得到的候选换乘路径是1-4-8、1-3-7、1-2-6-9、1-2-5等。
181.a*的搜索过程：参照图7，位置1为起始站点，位置7为目的站点，出行代价大小的计算根据f(n)＝g(n)+h(n)，g(n)为从位置1到达位置n的已经产生的代价，也叫真实代价；h(n)为从位置n到目的地的估算值，也叫预估代价。在图3中，假定左右上线和对角方向的平移代价等同，位置2和位置3对应的节点均为位置1对应节点的候选扩展节点。尝试位置1到位置2距离g(2)和位置1到位置3的距离g(3)相等，即g(2)＝g(3)，但位置3与位置7的距离相较于位置2与位置7更近，h(2)》h(3)，因此f(3)《f(2)，将位置3对应节点作为位置1对应节点的扩展节点，从位置3开始继续遍历，直到到达位置7。
182.第五步，路径消重。多个不同搜索方法截止后可能存在一些冗余路径，即多个路径规划方式都规划出的候选换乘路径，这里需要把重复的候选换乘路径剔除。
183.第六步，整合输出。多个路径规划方式都是基于图节点的遍历算法实现的，节点遍历过程中对出行路网数据做了抽象处理，结果需要转换成路网的形式，即公交线站的形式，同时填充更为丰富的信息，如线路类型(公交或地铁)等，最后通过对出行路径集合中的出行路径进行排序，确定推荐给用户的推荐出行路线，并将推荐出行路线推送至终端的电子地图应用程序的显示页面。
184.具体地，每一种出行路径规划方式在每一种路径规划约束条件下可以搜索到预设数量的候选出行路径，例如通过a*搜索(只搜地铁线路)+a*搜索(搜索地铁+公交)+bfs搜索(只搜地铁线路)+bfs搜索(搜索地铁+公交)各得到100条候选路径，得到包括400条候选路径的候选路径集合，假设，通过消重处理之后，得到的出行路径集合中包括300条出行路径。基于终端的电子地图应用程序的显示页面的可展示出行路径的数量(如5条)，从按出行偏好条件对应的优先条件进行排序后的300条出行路径筛选出前5条推荐出行路线，将这5条推荐出行路线的信息推送至终端。
185.在一个实施例中，如图12所示，提供了一种出行路径推荐方法，以该方法应用于图2中的终端为例进行说明，包括以下步骤1202至步骤1206。
186.步骤1202，在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签。
187.电子地图是指利用计算机技术，以数字方式存储和查阅的地图，电子地图基于数字制图技术制成，可以在屏幕上进行可视化展示。
188.电子地图的出行查询页面是指用于输入起始地和目的地，显示从起始地到目的地的出行路径的页面。候选出行偏好标签可以是用户可以通过触发操作进行选择的多个标签，候选出行偏好标签具体可以是地铁优先、少步行、时间短、少换乘、不坐地铁以及综合推荐等。
189.具体地，在电子地图的出行路径查询页面，还显示有候选出行方式标签，候选出行
方式标签包括驾车、打车、公交地铁、骑行以及步行。响应于针对候选出行方式标签中公交地铁对应的出行方式标签的选择操作，显示候选出行偏好标签。
190.进一步地，每一个候选出行偏好标签对应一个候选出行偏好条件，在服务器或者终端中进行路径规划的模块中，存储有候选出行偏好条件与路径规划方式对应的路径规划约束条件的匹配关系，匹配关系的确定过程包括：
191.每一候选出行偏好条件，确定与候选出行偏好条件匹配的候选出行方式，候选出行方式包括单一交通工具出行以及多种交通工具组合出行中的至少一种；基于每一候选出行方式下各路径规划方式对应的路径规划约束条件，确定候选出行偏好条件与路径规划方式对应的路径规划约束条件的匹配关系。
192.步骤1204，响应于针对候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，显示与目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域。
193.出行路线推荐区域是指用于显示规划得到的多条出行路径的区域，每一个目标出行偏好标签所表示的一种出行偏好条件。
194.进一步地，响应于针对候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，将选择的目标出行偏好标签标记为选中状态，并显示与目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域，以提示用户当前选择的候选出行偏好，便于展示符合用户期望的出行路径。
195.终端通过响应于针对候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，服务器或者终端中进行路径规划的模块基于选择的目标出行偏好标签，确定目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件，以及与所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与所述出行偏好条件匹配的路径规划约束条件；针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的所述路径规划约束条件、所述起始地和所述目的地进行路径规划，得到多条出行路径。
196.步骤1206，在出行路线推荐区域，排序显示采用出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条出行路径；每条出行路径连接起始地和目的地，并符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件。
197.其中，如图13所示，为在出行路径查询页面的出行路线推荐区域排序显示的多条出行路径。多条出行路径可以是服务器或者终端中进行路径规划的模块，采用出行偏好条件对应的多种路径规划方式基于与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件分别规划得到的出行路径。
198.多种路径规划方式可以包括基于启发式搜索的路径规划方式和基于盲目搜索的路径规划方式，其中，每一种路径规划方式包括多种路径规划约束条件，路径规划约束条件可以是搜索的线路的类型，例如，每一种路径规划方式包括仅搜索地铁、仅搜索公交以及搜索地铁+公交(不区分地铁与公交的搜索先后顺序)三种路径规划约束条件。其中，地铁优先的出行偏好条件可以与仅搜索地铁以及地铁+公交的路径规划约束条件匹配，因此，可以分别基于启发式搜索的路径规划方式和基于盲目搜索的路径规划方式，按照仅搜索地铁以及搜索地铁+公交的路径规划约束条件进行路径规划，得到四组候选规划路径。通过为每种路径规划方式配置至少两种路径规划约束条件，可以实现多种路径规划方式与路径规划约束条件的组合，从而能够针对性地实现高效搜索，且将得到的多组候选规划路径相结合，在实
现高效搜索的基础上，补足不同搜索方式得到的结果可能存在的短板，确保路径规划结果的准确性。
199.进一步地，规划的出行路径连接起始地和目的地，具体可以包括从起始地到起始站点的步行线路、起始站点到目的站点的出行线路、以及目的站点到目的地的步行线路。其中起始站点到目的站点的出行线路，是采用出行偏好条件对应的多种路径规划方式基于与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件分别规划得到的。从起始地到起始站点的步行线路，是基于起始地与起始站点在电子地图中的相对位置关系可以直接确定的，不需要采用路径规划方式进行路径规划来确定。同理，从目的站点到目的地的步行线路，是基于目的地与目的站点在电子地图中的相对位置关系可以直接确定的。
200.进一步地，与起始地对应的起始站点的确定过程可以包括，基于起始地所在的位置，以该位置为圆心，搜索预设半径或直径范围内的出行站点，若搜索到的出行站点的数量大于预设站点数量，则将搜索到的出行站点按与起始地的距离远近进行排序，从搜索到的出行站点中筛选出距离近的符合预设站点数量的起始站点。若搜索到的出行站点的数量不大于预设站点数量，则将搜索到的出行站点作为起始站点。起始站点的确定过程还可以包括，基于起始地所在的位置，以该位置为中心，扩散式进行出行站点搜索，当搜索到预设站点数量的出行站点或预设半径或直径范围达到预设搜索距离阈值时，停止搜索，并将搜索到的出行站点作为起始站点。与目的地对应的目的站点的确定过程与起始地对应的起始站点的确定过程相同，不再赘述。
201.可以理解，出行路径推荐方法中推荐的出行路径的确定方式具体可以通过上述出行路径规划方法中各个实施例来实现，在此不再赘述。
202.上述出行路径推荐方法，通过在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签，便于用户选择，响应于针对候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，显示与目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域，便于显示基于目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件确定的出行路线，在出行路线推荐区域，排序显示采用出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条连接起始地和目的地的出行路径，一方面，显示的多条出行路径是采用多种路径规划方式规划得到的，补足单一路径规划方式的结果的短板，并且通过排序显示的方式进行显示，能够使用户得到准确可靠的出行路径，另一方面，每条出行路径符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件，每条出行路径符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件，能够在路径规划过程中，基于路径规划约束条件减小每一种路径规划方式的数据处理量，提高了路径规划的效率，从而实现快速准确地推荐出行路径。
203.在一个实施例中，在出行路线推荐区域，排序显示采用出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条出行路径，包括：
204.在出行路线推荐区域中，排序显示与采用出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到的多个出行路径一一对应的多个信息显示区域；在每一个信息显示区域，显示相应出行路径的出行线路信息以及起始站点信息。
205.其中，信息显示区域是指出行路线推荐区域中的一个区域，用于显示出行路径的对应的出行路径信息，具体可以显示出行线路信息以及起始站点信息，其中，起始站点信息用于表示起始站点，具体可以是起始站点的名称。出行路线信息用于表示对应的出行线路，
具体可以是出行路线的路线标识，出行线路是指通过一个交通工具不换乘即可以达到的线路，例如地铁1号线、地铁2号线、222路公交车、123路公交车等，出行路线的路线标识可以是1号线、2号线、222路、123路。从起始地到目的地的出行路径中可以包括多个依次连接的出行线路。两个连接的出行线路表示可以通过换乘进行线路切换。
206.进一步地，多个出行路径与多个信息显示区域一一对应，在每一个信息显示区域显示一条出行路径对应的出行线路信息以及起始站点信息，且多个信息显示区域是排序显示的，能够直观地显示最优、次优的推荐出行路线，便于用户进行参考选择，为用户出行提供便利。
207.在一个实施例中，出行路径推荐方法还包括：
208.在出行路线推荐区域中，显示多个子区域，多个子区域与多个出行路径一一对应；在每一个子区域，显示相应出行路径在规划过程中所采用的路径规划方式对应的标识信息。
209.其中，子区域是用于显示规划得到路径方式所采用的路径规划方式对应的标识信息，每一个子区域与一条出行路径对应，通过在与出行路径对应的子区域中显示该出行路径在规划过程中所采用的路径规划方式对应的标识信息，能够清楚地展示得到的出行路径对应的最佳路径规划方式，由此可以判断上述出行路径规划方式的适用性。例如，若显示的多个出行路径均为采用同一路径规划方式得到的结果，则表征其他的路径规划方式并不适用于对应出行偏好条件下的路径规划，便于开发人员对与出行偏好条件匹配的路径规划约束条件以及对应的路径规划方式进行优化更新，从而进一步实现出行路径规划与推荐结果的准确性。
210.应该理解的是，虽然图2、图9、图12的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、图9、图12中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
211.在一个实施例中，如图14所示，提供了一种出行路径规划装置1400，该装置可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为计算机设备的一部分，该装置具体包括：路径规划方式确定模块1402、路径规划模块1404和路径消重模块1406，其中：
212.路径规划方式确定模块1402，用于获取起始地、目的地以及出行偏好条件，确定与出行偏好条件对应的多种路径规划方式，每种路径规划方式对应有与出行偏好条件匹配的路径规划约束条件。
213.路径规划模块1404，用于针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、起始地和目的地进行路径规划，获得采用多种路径规划方式规划出的候选路径集合。
214.路径消重模块1406，用于对候选路径集合进行路径消重，得到出行路径集合。
215.在一个实施例中，每种路径规划方式对应有至少两种路径规划约束条件；路径规划模块，还用于针对每一种路径规划方式，采用路径规划方式对应的路径规划线程，基于相
应路径规划方式对应的每一种路径规划约束条件、起始地和目的地依次进行路径规划。
216.在一个实施例中，路径规划模块，还用于针对每一种路径规划方式，采用多个路径规划线程，基于起始地和目的地并行进行路径规划，其中，每一个路径规划线程与路径规划方式相应的每一种路径规划约束条件对应。
217.在一个实施例中，出行偏好条件为多个候选出行偏好条件中的一个；出行路径规划装置还包括候选出行方式确定模块和路径规划约束条件确定模块；候选出行方式确定模块，用于针对每一候选出行偏好条件，确定与候选出行偏好条件匹配的候选出行方式，候选出行方式包括单一交通工具出行以及多种交通工具组合出行中的至少一种；匹配关系确定模块，用于基于每一候选出行方式下各路径规划方式对应的路径规划约束条件，确定候选出行偏好条件与路径规划方式对应的路径规划约束条件的匹配关系。
218.在一个实施例中，路径规划模块，还用于基于扩展节点进行路径规划。路径规划模块，还包括扩展节点确定模块，用于针对出行路网数据中待规划的目标节点，基于目标节点与对应连接节点间的连接系数，将连接系数为目标值的连接节点作为目标节点对应的扩展节点，目标节点为起始地对应的起始节点或确定的扩展节点；其中，多种交通工具组合出行对应的出行路网数据中，任意两个连接节点间的连接系数为目标值；单一交通工具出行对应的出行路网数据中，节点类型相同的两个连接节点间的连接系数为目标值；节点类型用于表征节点对应的交通工具的类型。
219.在一个实施例中，路径规划方式包括基于启发式搜索的路径规划方式和基于盲目搜索的路径规划方式；路径规划模块包括启发式搜索模块和盲目搜索模块；启发式搜索模块用于采用启发式搜索的路径规划方式，基于相应路径规划约束条件、起始地对应起始节点以及目的地对应目的节点进行目标扩展节点预测，基于预测得到的目标扩展节点，确定从起始节点到目的节点的第一组候选路径；盲目搜索模块，用于采用盲目搜索的路径规划方式，基于相应路径规划约束条件、起始地对应起始节点以及目的地对应目的节点依次进行扩展节点搜索，基于搜索得到的扩展节点，确定从起始节点到目的节点的第二组候选路径；候选路径集合包括第一组候选路径以及第二组候选路径。
220.在一个实施例中，启发式搜索模块用于包括出行代价计算模块以及扩展节点筛选模块；出行代价计算模块，用于获取与目标节点对应的候选扩展节点，确定从起始节点到各候选扩展节点的实际出行代价以及从各候选扩展节点到目的节点的预估出行代价；扩展节点筛选模块，用于基于各候选扩展节点对应的实际出行代价与对应的预估出行代价的累加结果，从各候选扩展节点中筛选出累加结果最小的目标扩展节点。
221.在一个实施例中，基于盲目搜索的路径规划方式包括基于宽度优先搜索的路径规划方式和基于深度优先搜索的路径规划方式中的至少一种；基于宽度优先搜索的路径规划方式，是从起始节点开始每次搜索多个扩展节点，通过多条路径规划分支同步进行路径规划的路径规划方式；基于深度优先搜索的路径规划方式，是从起始节点开始每次搜索一个扩展节点进行路径规划，当搜索到目的节点或者不存在扩展节点时返回至上一节点重新进行路径规划的路径规划方式。
222.在一个实施例中，基于盲目搜索的路径规划方式对应的路径规划约束条件，还包括节点宽度约束条件和节点深度约束条件中的至少一种；节点宽度约束条件，是每一节点对应的扩展节点的数量不超过预设扩展节点数量阈值；节点深度约束条件，是每一节点到
起始节点的累计节点数量不超过预设累计节点数量阈值。
223.在一个实施例中，路径规划模块包括出行路网数据获取模块和候选换乘路径规划模块。出行路网数据获取模块，用于获取标记有从起始地到目的地的候选直达路径的出行路网数据；候选换乘路径规划模块，用于针对每一种路径规划方式，分别基于相应路径规划方式对应的路径规划约束条件、出行路网数据、起始站点以及目的站点进行路径规划，获得采用多种路径规划方式规划出的多条候选换乘路径；候选路径集合包括候选直达路径和候选换乘路径。
224.在一个实施例中，出行路网数据获取模块包括：起始站点和目的站点获取模块、出行线路集合获得模块以及候选直达路径判定模块；起始站点和目的站点获取模块，用于获取与起始地对应的起始站点以及与目的地对应的目的站点；出行线路集合获得模块，用于基于出行路网数据中的出行站点以及出行线路，得到第一出行线路集合和第二出行线路集合，第一出行线路集合中的出行线路包含起始站点，第二出行线路集合中的出行线路包含目的站点；候选直达路径判定模块，用于当第一出行线路集合与第二出行线路集合中存在相同出行线路时，基于相同出行线路，确定从起始地到目的地的候选直达路径，得到标记有候选直达路径的出行路网数据。
225.在一个实施例中，出行路径集合中的出行路径具有相同的路径表征参数，路径表征参数包括出行距离以及出行时间中的至少一种。
226.在一个实施例中，路径消重模块，还用于将候选路径集合中换乘站点相同且出行线路相同的候选路径进行路径消重处理，将候选路径集合中换乘站点相同但出行线路不同的候选路径进行路径合并处理，得到出行路径集合。
227.在一个实施例中，如图15所示，提供了一种出行路径推荐装置1500，该装置可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为计算机设备的一部分，该装置具体包括：第一显示模块1502、第二显示模块1504和第三显示模块1506，其中：
228.第一显示模块1502，用于在电子地图的出行路径查询页面，显示输入的起始地、目的地以及多个候选出行偏好标签；
229.第二显示模块1504，用于响应于针对所述候选出行偏好标签中目标出行偏好标签的选择操作，显示与所述目标出行偏好标签所表示的出行偏好条件对应的出行路线推荐区域；
230.第三显示模块1506，用于在所述出行路线推荐区域，排序显示采用所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到多条出行路径；每条所述出行路径连接所述起始地和所述目的地，并符合与所采用的路径规划方式匹配的路径规划约束条件。
231.在一个实施例中，第三显示模块包括信息显示区域显示模块和出行线路信息与起始站点信息显示模块；信息显示区域显示模块，用于在所述出行路线推荐区域中，排序显示与采用所述出行偏好条件对应的多种路径规划方式分别规划得到的多个出行路径一一对应的多个信息显示区域；出行线路信息与起始站点信息显示模块，用于在每一个信息显示区域，显示相应出行路径的出行线路信息以及起始站点信息。
232.在一个实施例中，出行路径推荐装置还包括子区域显示模块和路径规划方式标识显示模块；子区域显示模块，用于在所述出行路线推荐区域中，显示多个子区域，所述多个子区域与所述多个出行路径一一对应；路径规划方式标识显示模块用于在每一个子区域，
显示相应出行路径在规划过程中所采用的路径规划方式对应的标识信息。
233.关于出行路径规划装置的具体限定可以参见上文中对于出行路径规划方法的限定，在此不再赘述。上述出行路径规划装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
234.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图16所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储路径规划约束条件数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种出行路径规划方法。
235.本领域技术人员可以理解，图16中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
236.在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
237.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
238.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方法实施例中的步骤。
239.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
240.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
241.以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。
因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。