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基于禁忌搜索的点状注记研究 总被引：1，自引：1，他引：0
地图注记是为待定位注记求取注记位置的过程,它是自动地图制图中的一个重要的难题,其中点状注记问题可以看作是一个组合优化问题。解决优化组合问题,目前有许多成熟的算法,比如模拟退火法,遗传算法,神经网络优化算法以及禁忌算法等等。目前,模拟退火法,遗传算法和神经网络优化算法已经被用来优化点状注记的配置问题。本文将介绍禁忌算法在点状注记配置中的应用,并用国家1∶250000地形图点状居民地图层数据实验,证明该方法有较高的搜索效率,得到的注记结果基本上解决了压盖问题。 相似文献
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在分析传统遗传算法和模拟退火算法各自优缺点的基础上,提出把模拟退火算法和传统遗传算法相结合的混和算法,有效避免了两种算法的不足之处,并将该混和模拟退火遗传算法用于非线性的参数估计中。 相似文献
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针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法. 在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性. 用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较. 结果显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51%、25%,速度提高约77%、39%,且能基本满足四等水准测量精度要求. 该方法在GPS高程拟合中具有可行性. 相似文献
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基于MATLAB平台,借助shaperead函数读取通用的基础地理信息SHAPE文件,自动识别多边形的连通性,进而生成邻接矩阵,最后通过回溯算法对地图进行四色填充,为各种专题图的制作提供色彩鲜明的底图。 相似文献
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本文将求解大规模组合优化问题最优解的一种新型算法－模拟退火算法应用于地图注记的自动配置。该算法将地图各要素注记的配置作为一个统一的整体来对待,从而避免了一般局部搜索法可能终止于一个局部最优解的缺点,这样可使自动注记配置的结果更趋合理化。用模拟退火算法进行注记自动配置,理论体系完整,机理简单,通用性强,编程容易,而且与一般局部搜索法相比,超常规注记配置出现的数目大大降低,其缺点在于配置速度较慢。 相似文献
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分析了地图色彩跨媒介传递出现偏色现象的原因。对地图色域特征进行了研究,提出了一种基于地图色域特征的地图种类划分方法,并指出针对每类地图设计相应色域映射算法的重要性。设计了一种面向线型设色地图的色域映射算法,该算法引入Sigmoidal型函数对地图进行明度压缩,对其色域点拟合出一条直线,把直线与明度轴交点作为映射中心点进行色域压缩。将该算法与ICC绝对色度意图映射法和SGCK算法进行对比,结果表明该方法较好于前两者并能够很好保持地图的整体色貌及颜色对比度,可以提高地图跨媒介色彩再现效果。 相似文献
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论文以全国甲型H1N1流行性感冒（下简称甲流）疫情数据为实例,讨论了采用SIR模型对甲流的传播过程进行模拟时相关参数的求解问题。分别通过优化的遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和模拟退火算法（Simula-ted Annealing Algorithm,SA）求得该非线性模型中的重要参数阈值（日治愈率与日传染率的比值）,并由该参数阈值计算出各月患病人数。论文比较分析了两种算法在精度和效率上的优劣,发现遗传算法优于模拟退火。同时模拟结果验证了SIR模型适合甲流疫情的分析模拟。 相似文献
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行政区划图自动着色的混合遗传算法 总被引：1，自引：0，他引：1
结合贪心算法的局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力,研究了政区图四色着色问题的混合遗传算法,并在此基础上提出了一些改进措施。试验结果表明,这种混合遗传算法能有效地解决行政区划图自动着色问题,并取得了较好的结果。 相似文献
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本文针对影像导航中矢量地图更新慢的问题,提出了利用地图匹配方法进行更新的思想,并介绍了基于遗传算法的匹配方法,同时为了纠正遗传算法在处理平行线时的错误情况,提出了距离角度拟合算法,并进行了实验,结果表明:改进的算法可以较好地纠正遗传算法的错误。 相似文献
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基于遗传算法的点状要素注记的整体最优配置 总被引：6，自引：0，他引：6
提出了一种点状要素自动注记的整体最优解的解决方案，其核心算法采用具有全局搜索特性的遗传算法，可以获取点状要素注记配置的（近似）全局最优解。 相似文献
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遗传算法在组分温度反演中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
介绍了遗传算法的主要内容和工作原理。在连续植被热辐射方向性模型的基础上,从热红外多角度遥感数据中,同时反演混合像元组分温度、土壤比辐射率以及叶面积指数。大量试验表明,利用遗传算法反演组分温度效果非常好。在宽松的先验知识条件下,该方法可以解决不确定性反演问题 相似文献
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协同模型与遗传算法的集成 总被引：4，自引：4，他引：4
郑肇葆 《武汉大学学报(信息科学版)》2001,26(5):381-386
提出协同模型中蚁群算法和遗传算法集成的方案，用于生成纹理分类的模板。介绍了蚁群算法的原理和集成方案的实施步骤，以及在搜索最优解过程中蚁群移动方向的决策方法。为了验证集成方案的正确性，对航空影像的居民地、灌木、水田、山地、旱地5种目标进行了识别试验，并与仅使用遗传算法的结果进行了比较。试验结果表明，该集成方案的识别效果有明显的提高。 相似文献
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杨志龙 《测绘与空间地理信息》2016,(2):210-212
很多地图综合问题可以应用优化算法解决,土地利用(图)图斑合并也可以看作是一个优化问题。本文提出了基于蚁群算法的土地利用(图)图斑合并方法。实验结果表明,基于蚁群算法的图斑合并方法优于普通的迭代方法,该方法使综合后各地类面积变化较小且图斑紧凑性较好,是解决土地利用(图)图斑合并问题的一条可行之路。 相似文献
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ZHENGZhaobao 《地球空间信息科学学报》2002,5(1):1-6
In the photogrammetry,some researchers have applied genetic algorithms in aerial image texture classification and reducing hyper-spectrum remote sensing data.Genetic algorithm can rapidly find the solutions which are close to the optimal solution.But it is not easy to find the optimal solution.In order to solve the problem,a cooperative evolution idea integrating genetic algorithm and ant colony algorithm is presented in this paper.On the basis of the advantages of ant colony algorithm,this paper proposes the method integrating genetic algorithms and ant colony algorithm to overcome the drawback of genetic algorithms.Moreover,the paper takes designing texture classification masks of aerial images as an example to illustrate the integration theory and procedures. 相似文献