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利用元胞自动机和遗传算法的Voronoi图生成
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P208[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]中国科学院地理科学与资源研究所,北京市朝阳区大屯路甲11号100101, [3]中国科学院研究生院,北京市石景山区玉泉路甲19号100049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40871179); 中国科学院研究生科技创新与社会实践专项基金资助项目
中文摘要:

提出了基于元胞自动机和遗传算法的Voronoi图生成算法,该方法通过遗传算法的全局最优搜索特性寻求潜力点,在此基础上利用元胞自动机的规则扩散衍变及并行特征生成Voronoi图,有效克服了传统方法的诸多缺点,可以得到更为广泛的应用。

英文摘要:

This paper proposes a generating algorithm of Voronoi diagram based on genetic algorithms and cellular automata.The method seeks the potential point depending on the capabilities of searching the global optimization of genetic algorithms.On this basis,it generates Voronoi diagram using ragular diffusion evolution and parallel characteristics of CA.In this way,shortcomings of vector generation methods are effectively overcomed.This method can be widely used.

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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