并行化循环rgeos :: gDistance

Question

我已找到解决方案，但是，我需要提高效率。

现在我将描述这项任务。

从：

开始

• SpatialPoints;
形式的一组GPS点
• 从OSM
获得的SpatialLinesDataFrame形式的道路形状文件

我将SpatialPoints划分为n个块，然后依次将while loop应用于每个块。此while loop包含：

1. 首先，对每个rgeos::gDistance()执行point函数，以便关联它所属的line。事实上，rgeos::gDistance()的输出是一个巨大的matrix，其中每个row代表一个点，每个column代表distance之间的point lines }和所有 SpatialLinesDataFrame的{​​{1}}。
2. 然后，感谢apply(gDistMatrix, 1, which.min))我能够通过保持每个点仅最近的行来减少matrix维度。
3. 将此循环的结果保存在文件夹中。

最后，我可以顺序read循环中保存的所有文件并执行rbind()。最终目标是找到每个GPS点的街道名称。

这一刻 这个while loop的速度瓶颈主要是两个：

• 最大的瓶颈是由rgeos::gDistance()引起的，因为对于每个GPS，它计算SpatialLinesDataFrame的所有线之间的距离，而不是仅仅比较（例如）200米半径的线
• 另一个瓶颈是由于此任务是RAM密集型而非CPU密集型。因此，我的想法是将任务并行化，以便一次运行2或3个块。

通过并行运行多个块来解决目标的最佳方法是什么？重要的是要考虑SpatialPoints的所有不同块只与一个SpatialLinesDataFrame进行比较。

如果我不清楚，请不要犹豫要求澄清。