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行政区划图自动着色的混合遗传算法
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:武汉大学学报(信息科学版)
  • 时间:0
  • 页码:748-751
  • 语言:中文
  • 分类:P283.1[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号430079, [2]地理信息系统教育部重点实验室,武汉市珞喻路129号430079, [3]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40571133);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目((04)0301);地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(200625).
  • 相关项目:地理空间数据渐进式综合的最优化算法
中文摘要:

结合贪心算法的局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力,研究了政区图四色着色问题的混合遗传算法,并在此基础上提出了一些改进措施。试验结果表明,这种混合遗传算法能有效地解决行政区划图自动着色问题,并取得了较好的结果。

英文摘要:

Four-coloring map problem is a typical NP-complete problem. As a global search technique for optimization, genetic algorithms (GA) has an apparent advantage for solving these NP-complement problems. But sometimes an optimal solution is not gotten by means of a simple genetic algorithm. In order to solve this problem, combined with the local search of greedy algorithm and the global search of genetic algorithms, a hybrid genetic algorithm about administrative map coloring is studied and improved. In the process of this hybrid ge- netic algorithm, every individual in the population is not same with other individuals in this population; this is tested after selection operator, reproduction operator, crossover operator and mutation operator. The greedy algorithm can be used to get the new population in every new generation. This hybrid genetic algorithm has been tested in a computer with 256 MB and Pentium 3, and has been used to color the China Administrative Map and the Hubei Province Administrative Map with 4 kinds of colors. The results show that the hybrid genetic algorithms can solve the problem of coloring administrative map efficiently and obtain optimal solutions.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217