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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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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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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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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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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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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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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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一种组合优化的多边形化简方法 总被引：2，自引：0，他引：2
以多边形轮廓为目标 ,依据曲线特征点将其分解为一系列的弯曲特征 ,并对此弯曲特征集实施组合优化 ,将入围弯曲首尾相连 ,即可得到最终的化简结果 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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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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BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。 相似文献