1、近年來(lái)，可穿戴計(jì)算機(jī)、移動(dòng)計(jì)算及無(wú)線自組網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展，應(yīng)用移動(dòng)對(duì)象的場(chǎng)合越來(lái)越多，另一方面，GPS技術(shù)和傳感器技術(shù)快速發(fā)展，為移動(dòng)對(duì)象提供位置相關(guān)服務(wù)的導(dǎo)航系統(tǒng)有了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。本文中主要針對(duì)移動(dòng)對(duì)象導(dǎo)航系統(tǒng)的范圍概率查詢和路徑規(guī)劃兩個(gè)主要模塊進(jìn)行了論述。
　　動(dòng)態(tài)環(huán)境下，受通信帶寬、移動(dòng)對(duì)象本身、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間等的限制，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)實(shí)時(shí)地追蹤移動(dòng)對(duì)象并存儲(chǔ)其精確位置是不現(xiàn)實(shí)的，只能更新并記錄特定時(shí)刻的信息，對(duì)于沒(méi)有

2、精確記錄的時(shí)刻的位置范圍查詢，其結(jié)果必然是不精確的。本文的目標(biāo)就是對(duì)這種不精確性進(jìn)行估計(jì)，然后給出一個(gè)概率結(jié)果。文中提出了特定的模型、支持該模型的索引，以及相應(yīng)的查詢算法。
　　傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法針對(duì)的是靜態(tài)的環(huán)境，即以環(huán)境不發(fā)生改變?yōu)榍疤帷６F(xiàn)實(shí)的移動(dòng)對(duì)象位置是不斷變化的，其本身所用的導(dǎo)航系統(tǒng)面臨的是不斷改變的環(huán)境，若還按原來(lái)的算法，當(dāng)環(huán)境信息發(fā)生改變時(shí)，則只能先更新環(huán)境信息，然后再重新運(yùn)行一遍算法，這無(wú)疑是低效的——算法的上一

3、次運(yùn)行對(duì)本次運(yùn)行沒(méi)有任何幫助，兩次運(yùn)行在時(shí)間上是基本相當(dāng)?shù)摹Ｔ诖笞匀恢?，螞蟻為了覓食在不斷改變的環(huán)境下仍能找到較優(yōu)的路徑，受此啟發(fā)的蟻群算法特別適合解決動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃問(wèn)題，它能夠在改變的環(huán)境中自適應(yīng)地找到新的最優(yōu)路徑，但是現(xiàn)有的蟻群算法也有許多不足之處，如計(jì)算時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，受堵塞路段負(fù)反饋影響而收斂速度變慢等問(wèn)題，為了克服以上的缺點(diǎn)，本文在綜合現(xiàn)有蟻群算法基礎(chǔ)上，提出了用混合蟻群算法解決動(dòng)態(tài)環(huán)境路徑規(guī)劃問(wèn)題的框架，引入了“局部抖動(dòng)技術(shù)”，