如何根据R中的时间矩阵对点进行排序？

编程问答 2022-04-29

问题描述

我在 R 中有一个时间矩阵，我在 osrm 包的帮助下计算了它。我想根据相邻点对点进行排序。 样本数据：

name <- LETTERS[1:10]
lat  <- c(22.57,22.69,22.72,22.50,22.66,22.19,22.60,22.27,22.31,22.15)
lon  <- c(88.69,88.84,88.77,88.85,88.63,88.91,88.54,88.62,88.78,88.66)
demand <- c(30,70,75,100,45,60,135,65,55,50)

df<-data.frame(name,lon,lat,demand)

计算时间矩阵

library(osrm)


time<- osrmTable(df[,c('name','lon','lat')])
time_matrix<- time$durations

现在，我想要一个类似这样的数据框，基于上面的时间矩阵。

From To Time Demand
A    G  30.1 135
G    E  33.9 45
E    C  30.3 75

我可以找到最近的点，但我需要检查最近的点是否包含在 From 列中。如果是，则将使用第二个最近的点，依此类推。就像 G 的最近点在这里是 A，但由于它已经被包含在内，所以它将是 E（第二个最近的点）。同样，它会一直持续到所有的点都被包含在表中。

知道怎么做吗？任何帮助都意义重大！

解决方法

解决方案取决于起点（我们可以假设它是数据中的第一个点）以及如何选择下一个点。

连续路径

以下点是最近邻：

diag(time_matrix) <- NA

nearestpoints <- data.frame(matrix(ncol = 4,nrow = 0))
colnames(nearestpoints) <- c("From","To","Time","Demand")

inputrowindex=1
outputrowindex=1
visitedpoints <- c(rownames(time_matrix)[1]) #The visited points are the 'To' points

while(length(setdiff(rownames(time_matrix),visitedpoints)) > 0){
  nearest <- which.min(time_matrix[inputrowindex,])
  if(length(nearest)==0) break
  
  nearestpoints[outputrowindex,1] <- rownames(time_matrix)[inputrowindex]
  nearestpoints[outputrowindex,2] <- names(nearest)
  nearestpoints[outputrowindex,3] <- time_matrix[inputrowindex,nearest]
  nearestpoints[outputrowindex,4] <- df[nearest,4]
  
  time_matrix[inputrowindex,] <- NA
  time_matrix[,inputrowindex] <- NA
  
  visitedpoints <- c(visitedpoints,names(nearest))
  
  inputrowindex = as.numeric(nearest) #Next point is the nearest
  outputrowindex = outputrowindex + 1
}

给出：

head(nearestpoints)
#  From To Time Demand
#1    A  G 30.1    135
#2    G  E 33.7     45
#3    E  C 30.3     75
#4    C  B 11.4     70
#5    B  D 35.2    100
#6    D  I 56.5     55

数据有序路径

以下点是数据中的下一个：

diag(time_matrix) <- NA

nearestpoints <- data.frame(matrix(ncol = 4,"Demand")

inputrowindex=1
outputrowindex=1

visitedpoints <- c() #The visited points are the 'From' points

while(length(setdiff(rownames(time_matrix),rownames(time_matrix)[inputrowindex])
  
  inputrowindex = inputrowindex + 1 #Next point in the data
  outputrowindex = outputrowindex + 1
}

给出：

head(nearestpoints)
#  From To  Time Demand
#1    A  G  30.1    135
#2    B  C  11.4     75
#3    C  E  30.3     45
#4    D  I  56.5     55
#5    E  G  33.9    135
#6    F  H 118.1     65

原始数据：

name <- LETTERS[1:10]
lat  <- c(22.57,22.69,22.72,22.50,22.66,22.19,22.60,22.27,22.31,22.15)
lon  <- c(88.69,88.84,88.77,88.85,88.63,88.91,88.54,88.62,88.78,88.66)
demand <- c(30,70,75,100,45,60,135,65,55,50)
df <- data.frame(name,lat,lon,demand)

library(osrm)
time <- osrmTable(df[,c('name','lon','lat')])
time_matrix <- time$durations
geolocationgeolocationgeospatialosrmrrsorting