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基于蚁群优化算法的线状目标简化模型
  • ISSN号:1001-1595
  • 期刊名称:《测绘学报》
  • 时间:0
  • 分类:P283[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]嘉应学院地理科学与旅游学院,广东梅州514015, [2]武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉430079
  • 相关基金:国家自然科学基金(41071289;41101351);广东省自然科学基金(9451401501004135);梅州市科技局、嘉应学院联合资助(2009KJZ03);嘉应学院地理科学重点扶持学科(GIS方向)资助;嘉应学院中青年骨干教师重点培养工程基金
中文摘要:

基于蚁群优化算法的基本原理,分析线状目标简化过程中所需满足的约束条件,建立具体的算法设计模型,并引入长期禁忌表和局部搜索策略以提高算法的运算效率,给出解题的关键步骤。最后对该算法进行测试,简化结果表明将蚁群优化算法用于线状目标的简化,能较好地保持线状目标的几何形状特征,在顾及长度偏差和矢量偏差的同时有较高的压缩率。与道格拉斯算法简化结果对比表明,在相同的几何限差内蚁群优化算法所得目标函数值更佳。

英文摘要:

According to the purpose for simplifying linear objects, the standards on map production and the basic principles of ant colony optimization algorithm, the simplification of linear objects is explained as a kind of combinatorial optimization problem, and the constraints that should be satisfied in the simplifying process are described by mathematical formulae at first. Then a model of automated simplification using ant colony optimization algorithm is put forward in detail and the key steps are given. In order to improve operational efficiency of the algorithm, long-term taboo list and the local search strategy are introduced. Finally, the algorithm is tested and compared with Douglas algorithm, the results demonstrate that the proposed model to the automatic generalization of linear objects is feasible and effective, and the objective function values obtained from ACO algorithm are better within the same geometric tolerance. Using the proposed algorithm the basic geometric characteristics of linear objects are maintained, and a higher compression ratio is achieved while taking into account length deviation and vector deviation.

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期刊信息
  • 《测绘学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国测绘地理信息学会
  • 主编:杨元喜
  • 地址:北京市西城区三里河路50号
  • 邮编:100045
  • 邮箱:chxb@periodicals.net.cn
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  • 国际标准刊号:ISSN:1001-1595
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2089/P
  • 邮发代号:2-224
  • 获奖情况:
  • 中国科学技术协会精品科技期刊工程项目资助期刊(2...,中国国际影响力优秀学术期刊(2012年),第四届中国百种杰出学术期刊(2005年),科技部“中国精品科技期刊”(2008年、2011年、201...,中国科协优秀期刊,中国科协年度期刊内容和编校质量良好的13种期刊之...,中国测绘学会第一、第二届“全国优秀测绘期刊奖”...
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  • 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,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),瑞典开放获取期刊指南,中国北大核心期刊(2000版)
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