基于蚁群优化的特征选择新方法   总被引：3，自引：0，他引：3  

叶志伟  郑肇葆  万幼川  虞欣 《武汉大学学报(信息科学版)》2007,32(12):1127-1130

利用蚁群优化算法解决特征选择问题，以获得能代表问题空间的较优特征子集，并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例，利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明，本文方法不仅能够降低图像特征空间维数，减少图像分类的工作量，而且还可以提高分类识别的正确率。  相似文献   

ͨ������������Ⱥ�㷨���ݻ�ϲ��˶�   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘宁  张永志  吴小利  刘锋 《大地测量与地球动力学》2009,29(4):30-33

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土质边坡失稳判别的CA-AA耦合模型     

王羽  肖盛燮  冯五一  张元才  于忆骅 《吉林大学学报(地球科学版)》2010,40(1):148-152

解决边坡稳定性问题的关键是确定最危险滑动面(潜在最危险滑动面)和边坡的稳定系数。将蚁群算法用于求解土质的边坡稳定性问题。针对蚁群算法在演化过程中存在停滞和过早收敛的现象,对基本蚁群算法的结构形式和蚂蚁转移概率的计算进行了改进。构建了一种新的蚁群算法——元胞蚁群算法(CA-AA)。在文武坡边坡稳定性判别中,利用CA-AA法计算得到其稳定系数为1.37,略小于《岩土工程勘察规范》不平衡推力法计算值,弥补了不平衡推力法的不足,更接近实际。算例结果表明:元胞蚁群算法(CA-AA)总能搜索到问题的全局最优解,且搜索效率也有较大的提高。  相似文献   

基于人工蜂群CA模型的南京市土地利用变化模拟与预测     

吴掠桅  刘耿 《测绘通报》2022,(2):95-99

以南京市为例,构建人工蜂群元胞自动机（CA_ABC）模型,对2000—2007年的土地利用变化进行模拟以实现CA_ABC模型的校正,并以2007—2015年的土地利用变化为案例,验证该模型的有效性。模拟结果总体精度（OA）2007年为87.79%,2015年为80.61%;模拟结果的品质因数（FOM）2007年为21.23%,2015年为19.25%。基于CA_ABC模型和马尔可夫链预测未来城市土地总量,对南京市2025和2035年的土地利用格局进行了预测,对城市扩张和生态用地被侵占现象进行分析。模型预测结果表明,未来20年的城市扩张主要以牺牲耕地和林地为代价,2025和2035年80%的城市扩张面积来源于对耕地面积的侵占,17%的城市面积扩张是由2015年的林地转换得到的。研究表明,准确模拟、预测未来城市格局及评估城市扩张能够对生态用地侵占,以及为决策者合理规划城市、推动城市可持续发展提供帮助。  相似文献   

Detecting arbitrarily shaped clusters in origin-destination flows using ant colony optimization     

Ci Song  Ting Ma  Yunyan Du  Hua Shu  Sihui Guo 《International journal of geographical information science》2019,33(1):134-154

An origin-destination (OD) flow can be defined as the movement of objects between two locations. These movements must be determined for a range of purposes, and strong interactions can be visually represented via clustering of OD flows. Identification of such clusters may be useful in urban planning, traffic planning and logistics management research. However, few methods can identify arbitrarily shaped flow clusters. Here, we present a spatial scan statistical approach based on ant colony optimization (ACO) for detecting arbitrarily shaped clusters of OD flows (AntScan_flow). In this study, an OD flow cluster is defined as a regional pair with significant log likelihood ratio (LLR), and the ACO is employed to detect the clusters with maximum LLRs in the search space. Simulation experiments based on AntScan_flow and SaTScan_flow show that AntScan_flow yields better performance based on accuracy but requires a large computational demand. Finally, a case study of the morning commuting flows of Beijing residents was conducted. The AntScan_flow results show that the regions associated with moderate- and long-distance commuting OD flow clusters are highly consistent with subway lines and highways in the city. Additionally, the regions of short-distance commuting OD flow clusters are more likely to exhibit ‘residential-area to work-area’ patterns.  相似文献   

基于蚁群算法的道路选取模型研究     

钟东  郭庆胜  林青  靳家宝 《测绘工程》2017,26(4)

在制图综合中,道路选取是非常重要的内容之一,研究道路选取的智能化方法是非常必要的。文中在研究道路语义、几何特征、拓扑关系和结构特征的基础上,充分考虑居民点对道路选取过程的影响,建立道路选取的蚁群算法模型。通过实验证明该模型算法的可行性和有效性。  相似文献   

一种基于改进蚁群算法与GIS的多约束配送中心选址方法     

赵仁辉  杨丽娜  邵静 《地球信息科学学报》2015,17(2):172-177

针对单一指派约束和容量约束的设施选址问题（Single Source Capacitated Facility Location Problem, SSCFLP）,建立了一种基于改进蚁群算法与GIS的配送中心选址方法。构建了以总成本费用最小为目标的配送中心选址模型;提出了适合求解SSCFLP问题的改进双层蚁群算法,将求解过程划分为彼此关联的设施选择层和需求指派层2层蚁群,采用改进的全局信息素更新策略加强双层蚁群交流,并对迭代最优解的指派关系进行局部优化;将方法应用于汽车配送中心的选址,利用GIS工具构建选址空间。实验结果表明,该选址方法能找到质量较好的选址及指派结果,对于求解同类问题具有较强的借鉴意义。  相似文献   

基于蚁群算法的严格最大剩余推力临界滑动面搜索     

孙聪  郑宏  李春光  孙冠华 《岩土力学》2014,35(10):3021-3026

临界滑动面搜索一直是边坡稳定性分析中十分重要的课题,由于极限平衡法具有理论简单,易于被工程师掌握的优点,因此,仍在工程应用中占主导地位。剩余推力法是国内学者提出的一种简单实用且有较高精度极限平衡法,已被纳入国家规范。针对目前剩余推力法条间力假设简单,只考虑了力的平衡而忽略力矩平衡的缺点,通过Spencer法迭代构造了严格剩余推力法边坡临界滑动面搜索优化的模型,并结合蚁群算法搜索出了最大的剩余推力相应的临界滑动面。该模型具有精度高,收敛快的特点。最后给出的两个算例与传统的蚁群算法直接搜索安全系数最小得到的结果做了比较,表明了本文方法的正确性。  相似文献   

相遇蚁群算法在边坡非圆弧临界滑动面搜索中的应用研究     

高玮  张飞君 《岩土力学》2014,35(Z1):391-398

边坡非圆弧临界滑动面搜索是边坡稳定计算中的一个关键问题,其实质为安全系数最小的滑动路径搜索问题,采用效果良好的路径搜索算法--蚁群算法是目前研究的热点。为了克服传统蚁群算法效率低、效果差的缺点,基于蚂蚁正反向搜索相遇形成完整路径的原理,提出了一种相遇蚁群算法。将该算法用于边坡非圆弧滑动面搜索问题,提出了一种非圆弧临界滑动面搜索的新方法。通过2个边坡的算例计算及一个水库岸坡的工程应用,验证了新算法的有效性。计算结果表明,相遇蚁群算法无论是整个搜索范围还是从某一点起的搜索范围都要比一般蚁群算法大,所以相遇蚁群算法在搜索边坡临界滑动面时所得到解的多样性也要比一般蚁群算法好,因此,相遇蚁群算法的搜索范围能以较大的概率包含全局最优解,算法最终也能以较大概率搜索到全局最优解。最终,相遇蚁群算法可以在更大的范围内以更快的速度找到边坡的临界滑动面。  相似文献   

辽河坳陷滩海区海月潜山裂缝型储层预测研究     

崔玉哲 《现代地质》2014,28(4):867-874

裂缝型储层是潜山油气藏的重要储集层,裂缝形成的控制因素复杂,识别难度大;然而裂缝形成机制和地震反射特征是有规律可循的。因此,对裂缝发育控制因素和分布规律进行了分析探讨,并采用蚂蚁追踪裂缝识别、吸收衰减属性分析和多属性聚合分析等技术对潜山储层进行预测,细化处理流程,多种预测相互印证,减少单一预测方法存在的多解性和局限性,提高了潜山储层预测的可靠性。利用该方法在辽河坳陷滩海区海月潜山裂缝型储层进行实际应用,并取得了较好的效果,为潜山勘探提供了重要依据。  相似文献