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多目标粒子群算法与选址中的形状优化 总被引：3，自引：0，他引：3
选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果. 相似文献
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基于密度的小生境粒子群算法在空间信息服务选择中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有空间信息服务选择技术的不足,提出了一种基于粒子群优化算法的多目标优化策略,通过同时优化多个QoS参数,产生一组满足约束条件的Pareto最优解.针对多峰函数的多目标优化问题,采用基于改进密度聚类的小生境技术,保证了解的多样性.构建了模拟试验环境,验证了算法的可行性和效率. 相似文献
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针对现有空间信息服务选择技术的不足,提出了一种基于粒子群优化算法的多目标优化策略,通过同时优化多个QoS参数,产生一组满足约束条件的Pareto最优解。针对多峰函数的多目标优化问题,采用基于改进密度聚类的小生境技术,保证了解的多样性。构建了模拟试验环境,验证了算法的可行性和效率。 相似文献
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设计了基于障碍距离的优化算法,解决突发事件应急联动中复杂地理环境下最短路径的寻优求解问题。在详细分析地理空间高程、坡度、障碍物等空间信息的基础上,通过计算搜索空间、搜索方向和网络弧段权值构建网络拓扑关系网,并利用遗传算法对最优路径进行寻优求解。 相似文献
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提出了基于蚁群智能的空间选址模型,通过蚁群智能和GIS的结合来解决复杂的空间优化配置问题.这种启发式的智能搜索方法大大提高了空间搜索能力.为符合选址问题的求解,从信息素更新方式和禁忌表调整策略两方面对基本蚁群算法进行改进.同时,为了使得模型能实用于大区域的基础设施选址,提出了"分步逼近"的策略,取得了较好的效果.将所提出的模型应用于广州市公共没施的空间优化选址.实验结果表明,该方法比简单搜索方法和遗传算法更有优势. 相似文献
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空间智能:地理信息科学的新进展 总被引：5，自引：1，他引：4
在总结多年来研究GIS智能计算的理论与实践基础上,提出地理信息科学发展的新方向:空间智能.空间智能强调发现与应用空间模式,以增强GIS处理复杂数据和解决复杂问题的能力.空间智能主要的技术体系由空间分析、空间优化和空间模拟三大模块构成,其技术基础包括空间统计与索引、智能代理、高级启发式,以及数学规划等系列智能技术.由于空间智能融合了机器学习、统计分析和人工智能等多个学科理论,面向解决实际工程需求中大量存在的复杂时空问题,因此理论上具有广阔的发展空间,实践上也有重大的应用需求.随着空间智能体系的完善和技术的进一步成熟,它将在实际应用中具有巨大的价值. 相似文献