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寻找一条遍历n个测量控制网点的最短路径,为控制网点位优化设计和控制网平差计算服务。在研究蚁群算法和TSP问题的基础上,将蚁群算法应用到测量控制网遍历优化问题中。用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解,整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。路径较短的蚂蚁释放的信息素量较多,随着时间的推进,较短的路径上累计的信息素浓度逐渐增高,选择该路径的蚂蚁个数越来越多。最终,整个蚂蚁会在正反馈的作用下集中到最佳的路径上,此时对应的便是待优化问题的最优解。最后与遗传算法结果进行对比分析,结果表明,基于蚁群算法的测量控制网遍历问题优化的稳定性很好。 相似文献
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研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。 相似文献
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采用数据分块进行地形数据组织,基于缓存策略进行数据调度,对各地形块采用四叉树LoD(level of detail)的细节简化算法,利用多核CPU的计算特性实现四叉树LoD的并行生成,在动态构造地形三角网后,让不同的CPU核心负责不同地形区域以实现并行渲染,基于OpenMP及OpenThreads建立原型系统。实验结果表明,并行化渲染具有明显的性能优势。 相似文献
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由于存在多约束和多个优化目标,物流配送决策非常困难。针对城市多仓库物流配送问题,提出基于网络Voronoi图的空间启发式优化方法。从空间角度,将多仓库物流配送优化分解为区域分割和路径优化两个空间子问题。基于网络Voronoi覆盖进行服务区域初始划分,顾及仓库容量差异,进行区域边界修正,并创建初始解。路径优化将局部搜索范围限定在网络K近邻内,只搜索最有可能的空间邻域,迭代改进解的质量。该算法最小化路径数量和路径长度。利用深圳市的大规模多仓库物流配送问题测试算法性能。试验结果表明：本文方法能够在15min内求解6400个客户点的大规模物流配送问题,解的质量优于ArcGIS约10.8%,计算时间约为其21.2%。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(6)
为了获取研究区域内必要的基础数据,采用高精度的拟合模型进行GPS高程拟合的方法备受青睐。多面函数法适用于地形条件较复杂的研究区域,传统的多面函数拟合法很难达到预期效果。针对模型参数难以获取的问题,提出了基于粒子群算法优化的高程拟合方法,将粒子群优化算法分别与传统高程拟合法及蚁群算法改进的拟合结果比对分析。实验研究表明,采用粒子群算法优化的拟合结果优于传统拟合方法,模型精度提高了43.3%。在提高模型精度的同时,验证了粒子群算法获取特征点的收敛效果优于蚁群算法。充分证明了基于粒子群算法寻优过程的有效性,且验证了改进拟合方法的可行性,为高程拟合模型的研究进一步提供了参考价值。 相似文献