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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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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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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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旅行商路径优化问题是经典的网络分析问题之一。由于旅行商问题具有NP Hard特性,主要通过智能优化方法或启发式算法来获得近似最优解。然而,单一智能优化方法存在运算量过大、参数选择苛刻,对初值依赖性强等缺陷,很难快速实现全局优化。结合多种优化机制和邻域搜索结构设计混合启发式算法可在一定程度上解决这一问题。本文结合遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索的记忆功能,设计实现了一种基于分散集中策略的禁忌遗传算法,即采用遗传变异算子作为分散策略构造邻域,开辟新的搜索空间,有效提升获得全局最优解的概率;将禁忌搜索作为集中策略进行局部寻优,避免迂回探测,充分体现禁忌搜索较强的“爬山”能力,并通过实际交通网络和不同规模的节点集合,从求解精度、稳定性和效率三个方面对算法进行了评价。结果表明,本文提出的交通网络旅行商路径优化的禁忌遗传算法平均求解精度比禁忌搜索算法提高了9%,略优于ArcGIS;当与ArcGIS求解的TSP路径长度差异在1%以内时,禁忌搜索算法已经难以获得对应精度的TSP路径,而禁忌遗传算法效率比遗传算法提高了50%。且禁忌遗传算法具有很好的并行化潜力。 相似文献
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地理场景中点要素三维注记配置规则多为"遮挡则不显示"和"遮挡直接显示",该类规则的缺陷是注记信息丢失或存在大量遮挡,普适性不强,尤其不适用于小规模地理场景点要素三维注记配置。本文首先归纳了三维注记绘制的内容、位置及方法,并针对小规模地理场景点要素三维注记配置问题,以"信息不丢失、注记尽可能少的遮挡"为配置目标,配置规则为"遮挡后优化并显示"。算法以透视变换矩阵、逆透视变换矩阵及GRID算法为基础,以遗传算法为核心,以三维注记质量评价函数为遗传算法适应度评价函数,实现点要素三维注记的可行最优解求解。经多视角、多平台对照试验可知,本算法适用于多视角三维注记优化配置,具备普适性;与主流GIS平台(SuperMap Desktop、ArcScene)的三维注记配置效果作对比,本算法三维注记质量值分别相对提升144%、232%,符合配置目标。 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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注记候选位置的确定是注记配置的重要基础,直接影响到注记算法的实现方式和最终配置效果。现有注记研究广泛使用的注记模型,其候选位置未充分利用图面空间,一定程度上制约了注记效果的进一步提升。在此背景下,提出注记候选区域模型,以要素邻域内所有无冲突压盖的候选区域作为注记配置基础,在考虑点、线、面要素压盖的前提下完成点注记配置。同其他研究相比,该算法在注记结果上取得较大提高,能更好地满足地图生产需要。 相似文献
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本文在分析了传统降维方法所面临问题的基础上，将禁忌搜索算法引入到高光谱影像的特征选择研究，指出由于禁忌搜索算法所具有的良好全局寻优能力，因而在该类影像的降维研究中有着广阔的应用前景。针对高维光谱数据的特点，讲述了算法运行过程中需注意的若干关键问题。实验表明，将禁忌搜索算法获取的波段进行高光谱影像分类，在求解的时间上和分类结果的精度都可达到令人满意的效果。 相似文献
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在对基本果蝇优化算法的优化流程进行深入分析的基础上,通过改变其随机搜索方向与增加搜索半径调整系数,给出了一种改进的果蝇优化算法(IFOA)。并在IFOA算法的目标函数中引入正则化项,提出了将IFOA算法与Tikhonov正则化方法进行结合以进行病态问题解算的方法。通过实例分析表明:该方法的解算精度要优于遗传算法和单一的Tikhonov正则化方法;在观测值含有粗差时,使用最小二乘法进行求解,其结果与真值的偏差会迅速增大,而此时本文方法的解算结果具有一定的稳健性。与以遗传算法为代表的智能搜索方法相比,本文方法具有参数设置少、计算速度快、寻优过程简单等特点,在病态问题解算中更具有实用性。 相似文献
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改进的遗传算法在GPS基线解算上的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遗传算法(GA)处理数值优化计算问题具有的简单通用、并行、稳健等特点,因此应用于高精度GPS定位的基线解算过程。针对双差模糊度的整数域和基线向量的实数域解的特性,进行了GA算法改进,包括实数编码的改进、遗传算子及其控制参数等算法设计,提出了基于非线性最小二乘准则的GPS相对定位同步解算基线向量和双差模糊度的优化搜索新方法,避免了分步解算模糊度中对浮点解的依赖性,首次实现了大范围、高精度、整数实数不同域上的同步求解,提高了GPS相对定位的稳定性,也体现了遗传算法的优越性。算例表明改进的实数编码遗传算法对同步解算GPS相对定位是可行有效的。 相似文献
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改进遗传算法优化灰色神经网络隧道变形预测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前隧道变形预测方法的不足,该文提出了使用改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。改进遗传算法策略:在种群繁衍过程中根据个体的适应度进行排序,再将排序后的种群均分为3个部分,按照比例对3个部分进行选择,最后从适应度较大的部分中随机选取个体在重新补充到种群中。改进型遗传算法可以避免陷入局部收敛成功找寻全局最优解,提高收敛速度。该文利用实际隧道监测数据进行实验,验证改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。实验证明,改进型遗传算法优化灰色神经的隧道变形预测模型在进行隧道拱顶下沉量预测时有着更高的精度、更好的稳定性。 相似文献