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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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地图点状符号及注记的自动配置 总被引：4，自引：1，他引：4
地图点状符号及注记的配置是自动制图综合及绘制中的一个普遍而困难的问题。本文针这一自动配置问题，研究出了软件模块，在一个具有大量点状符号和注记的实用区域地学数据库－黑龙江省库上，进行了较大程度的综合和取舍，对点状符号和注记进行了智能化地配置，取得了比较满意的效果。 相似文献
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基于禁忌搜索算法的点状要素注记的自动配置 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了禁忌搜索算法,用于解决点状要素的注记自动配置问题.在Yammoto研究的基础上,依据制图规则,引入了地图目标的级别等限制条件,建立了一个较完善的目标函数.通过一个简单的示例,阐述了禁忌搜索算法在点状要素注记配置中的应用. 相似文献
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一种顾及道路影响的点状要素注记自动配置模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对制图过程中点状要素数量巨大且分布密集的时候,传统注记配置方法无法兼顾解决注记压盖、歧义,同时减少时间耗费的问题,该文提出了一种基于图论的点状要素注记配置模型。该模型在考虑传统点状要素注记配置问题的同时,还可以附加考虑其他影响注记位置摆放的条件,并将其形式化表达为最大团问题;随后使用一种基于禁忌搜索策略的启发式算法来求解该最大团问题,从而得到注记配置问题的解;该模型有效地提高了注记配置问题的求解效率,较好地平衡了注记位置压盖和位置歧义的关系。最后,该文具体以沿道路分布的点状要素注记配置模式为例进行实验,证明了该注记自动配置模型可以有效地增强地图的可读性和美观性。 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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在计算机数字制图过程中,地图注记的配置直接影响数字地图的效果.针对地图注记配置过程中两个或多个注记之间冲突处理的问题,本文参照格式塔原则,从地图注记的易读性、位置优先性、形状相似性、地物关联性四个格式塔因子出发对地图注记的候选位置进行评价;同时根据多目标决策理论,用进化算法模拟地图注记的自动配置过程,实现了地图注记自动配置的全局优化. 相似文献
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宗地图是土地调查最重要的成果之一。宗地图专题注记的配置美观程度直接影响着宗地图输出质量。本文从地籍权属要素语义出发,针对宗地图专题注记特点分别提出基于角平分线的界址点点号注记、基于空间位置修正的界址边长注记以及基于等分点的宗地四至注记配置算法。针对界址点点号注记易产生的压盖情况,提出基于近似圆的压盖检测算法。最后通过系统实例验证了本文提出的宗地图专题注记配置算法具有较好的标注效果和较高的运算效率,提高了宗地图注记自动配置智能化程度。 相似文献
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地图汉字注记的自动定位研究 总被引：1，自引：0，他引：1
注记是地图的重要组成部分，注记位置、方向选择恰当与否，与地图的易读性和使用价值有密切关系，注记速度也影响着地图的成图周期。可是注记效果不理想，注记速度慢却是计算机制图中的常见现象，即使是在计算机制图技术有了很大发展的今天，自动注记仍然没有得到很好解决。最近的研究表明，找到具有最佳效果的注记从时间上来讲是不可能的，因而自动注记算法都是希望在尽量短的时间内，得到尽可能好的注记效果。自动注记的主要难点在于自动定位。本文针对不同的地图要素，提出了基于回溯的自动定位算法，取得了较好的效果 相似文献
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Kraak Menno-Jan 《制图学和地理信息科学》2013,40(1):53-54
This paper presents a method of combining text and icon label placement in a real-time computing environment. The method computes label configurations based on placement properties, cartographic disturbance, and label overlap. The process is divided into four phases. In the first phase, candidate positions of the text labels are chosen. In the second phase, the same is done for the icon labels. The choice of candidate positions is based on cartographic preference and cartographic disturbance. The removal of overlap between labels is solved, in the third phase, by means of a combinatorial optimization technique (simulated annealing). When there are label pairs in conflict that could not be resolved, the fourth and final step is executed to remove one label in the pair. The success of the proposed method lies in the ability to effectively reduce the search space for the combinatorial optimization. A number of strategies for reducing search space have been evaluated in a case study. The results show that a good search-space-reduction strategy will lead to acceptable solutions for text and icon labeling within a limited processing time. 相似文献
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一种顾及道路影响的点要素注记配置遗传禁忌搜索算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为使地图上点要素注记配置更美观易读，利用遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索算法的"爬山能力"，在考虑传统点要素注记配置约束条件的同时，考虑点要素与道路间的关系，提出了一种顾及道路要素影响的遗传禁忌搜索算法，并从解算精度、运行效率及稳健性3个方面对该算法进行评价。本文以福建省泉州市惠安县1：20万比例尺的乡村点状地形图数据进行试验，试验结果表明，与遗传算法、禁忌搜索算法和ArcGIS软件相比，该算法的算法精度和稳健性均有所提高，但是计算效率略低于禁忌算法，且点要素注记与点要素、道路要素的压盖量最少，与点要素、道路要素注记的交叉量最少。 相似文献
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点状要素注记自动配置问题是数据可视化研究的难点之一。稠密型点状要素注记之间往往存在着较大的相关性和冲突性,从而导致注记效率低下及配置结果不合理的问题。本文通过充分挖掘稠密型点状要素的空间分布特征和注记相关性,提出了一种顾及空间分布与注记相关性的点要素注记配置算法。首先,充分挖掘点要素的局部空间分布特征和注记间的相关性构建注记关联度模型;其次,利用基于注记关联度模型的空间聚类算法对其整体空间分布特征进行描述和分析,将单一数据集划分为若干个独立的子数据集,以消除整体求解中独立数据集产生的干扰性和模糊性;最后,利用点要素的局部空间分布特征和注记相关性构建基于增序注记关联度模型的注记次序规则,并采用多层次元启发算法求解注记配置的近似最优解。试验结果表明:在5%~40%注记密度下的点要素注记配置,新算法较传统元启发式算法的求解效率提高10.41%~28.92%,注记质量评价函数值下降5.5~35.9,有效提升了点要素注记配置的效率和质量。 相似文献
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One of the subtasks of automated map labelling that has received little attention so far is the labelling of areas. Geographic areas are often are represented by concave polygons which pose severe limitations on straightforward solutions due to their great variety of shape, a fact worsened by the lack of measures for quantifying feature-label relationships. We introduce a novel and efficient algorithm for labelling area features externally, i.e. outside their polygonal boundary. Two main contributions are presented in the following. First, it is a highly optimized algorithm of generating candidate placements utilizing algorithms from the field of computational geometry. Second, we describe a measure for scoring label positions. Both solutions based on a series of well-established cartographic precepts about name positioning in the case of semantic enclaves such as islands or lakes. The results of our experiments show that our algorithm can efficiently place labels with a quality that is close to the quality of traditional cartographic products made by human cartographers. 相似文献