基于二进制粒子群优化算法的线状目标简化

针对如何从线状目标的简化可行解中选取近似最优解的问题,该文基于二进制粒子群优化算法原理,将线状目标的可行解抽象为节点是否取舍两种状态的二进制序列,由粒子群根据个体经验和社会经验判断构成线状目标上的节点取舍,提出并设计了一种简化线状目标的算法。目标函数主要由节点压缩率和矢量偏差确定,文中给出了算法实现的关键步骤。通过与道格拉斯-普克算法作对比实验分析,证明了该算法的有效性,保留了重要的几何特征点,图形有良好的外观视觉效果,且有更高的节点压缩率。     

一种有效的线状缓冲区生成算法

缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一.本文对线状缓冲区算法做了进一步改进,提出一种基于轴线转折点旋转生成线状缓冲区的算法,简化了线状目标缓冲区边界的生成过程,较好地解决了双线的等宽性.最后用实验数据对算法进行了测试,结果表明算法是可行的.     

GIS数据辅助下的线状目标自动提取

首先介绍了遥感影像中线状目标骨架自动提取的意义和研究现状,然后结合老的GIS数据,提出了一种算法来实现遥感影像中线状目标骨架的自动提取,算法主要包括影像预处理、GIS数据与影像的配准、骨架跟踪、编组连接与数据简化等步骤.最后又利用遥感影像和相应的GIS数据进行了实验,实验证明了算法的可行性和有效性.     

渐进式改进的线要素简化算法探讨

针对经典的线要素全局化简综合算法D-P算法因缺乏拓扑控制而易产生自相交问题,且阈值选取不确定、严重影响简化结果的不足,文章在分析D-P算法优缺点的基础之上,提出了渐进式改进方法,并对改进算法进行了实验验证。结果表明:改进后的D-P算法优化了线状要素的化简综合结果,且提高了简化计算效率。     

GIS数据辅助下的线状目标自动提取

首先介绍了遥感影像中线状目标骨架自动提取的意义和研究现状，然后结合老的GIS数据，提出了一种算法来实现遥感影像中线状目标骨架的自动提取，算法主要包括影像预处理、GIS数据与影像的配准、骨架跟踪、编组连接与数据简化等步骤。最后又利用遥感影像和相应的GIS数据进行了实验，实验证明了算法的可行性和有效性。     

基于蚁群算法的地图矢量化算法研究

蚁群算法是一种模拟进化的在图中寻找优化路径的几率型算法,能有效地解决一系列组合优化问题。将蚁群算法应用于森林资源地图矢量化过程中,提出一种基于蚁群算法的新的地图矢量化算法。详细讨论该算法,并与传统算法作比较。该算法在实际应用中取得了良好效果。     

一种基于曲率的线状目标简化算法

线要素是GIS中常见的数据类型,其抽稀简化算法在尺度变换、制图综合等领域应用广泛.文章介绍了SimpliPoly算法的具体原理,并在实现该算法的基础上,研究了SimpliPoly算法应用过程中的关键问题:阀值确定与三维扩展;提出了快速确定阀值组合的方法,并将该算法扩展至三维线状目标简化.结果表明,阀值组合确定方法快速、有效,三维扩展方法简单、实用,在三维空间中延续了二维SimpliPoly算法的优点.     

并行蚁群算法及其在区位选址中的应用

提出基于多叉树并行蚁群算法的区位选址优化方法.算法依据蚁群算法具有的并行特性,采用GPU(graphic processing unit,图形处理器)并行运算技术,对地理空间进行多又树划分,收集蚂蚁在多又树层间旅行时逐步留下的信息素信息,进行路径选优获得理想的候选解,从而为解决平面空间资源优化配置问题提供新的思路.实验结果表明,与普通蚁群算法相比,采用基于多叉树搜索的并行蚁群算法,能够发挥蚁群算法的并行特征,在短时问内求得较为理想的解,适合计算大区域的空间资源配置问题.     

三维环境中多机器人协同路径规划算法

针对三维环境中多机器人协同路径规划问题,提出一种改进蚁群算法。文中提出并构建了机器人运动行为模型和协同行为模型,通过引入多蚁群系统,优化信息素更新机制和状态转移方程,提高算法全局搜索能力和收敛速度。仿真实验结果表明改进蚁群算法优于基本蚁群算法,能够有效指导机器人在三维环境中协同行进,提高路径规划能力。     

地图线状符号图案单元的优化配置方法

在分析地图线状符号的分解与组合等特征的基础上，提出了线状符号的优化配置方法和常见的线状符号之间的空间关系的处理方法，并着重讨论了顾及格式塔理论的虎线型线状符号优化配置算法。     

城市场景结构感知的网格模型简化算法

针对二次误差测度(QEM)网格简化算法全局几何特征信息损失严重的缺点,提出一种具有结构感知功能面向城市三维模型重建的网格简化算法。该算法顾及城市影像中平面结构特征,以代理平面为全局特征约束条件,使模型在简化过程中全局结构特征更多地被保持,以利于多层次细节模型(LOD技术)、网格优化提速等模型后续操作。以倾斜摄影获取影像生成的初始三角网格模型为试验数据,采用所给算法对其进行网格简化并与QEM算法进行对比。结果表明:所给算法简化精度及简化效率均优于QEM算法。     

两种优化算法在反演断层滑动速率中的对比研究

介绍了蒙特卡洛法和为求解复杂组合优化问题提出的蚁群算法,针对断层参数的特点,结合位错理论模型模拟的地面位移场数据对断层的三维滑动速率采用两种优化方法进行了反演计算,比较了两种优化算法的反演效果。结果表明:蚁群算法的可靠性和稳定性优于蒙特卡洛法。     

The use of cartographic control points in the harmonization and revision of MRDBs

The main purpose of the research is to achieve fully automated approach for supplying multi-resolution databases with linear objects in each scale. Moreover, the proposed solutions maintain the repeatability and accuracy of output data wherever possible according to the input scale. These properties are achieved by keeping the minimal object dimensions as well as the appropriate data pre-processing, based on the classification of source points. The classification distinguishes three classes of points: constant (unchangeable), temporary, and inherited. These classes build a structure of cartographic control points. Based on these solutions, the authors proposed an algorithm for linear object simplification based on minimal object dimensions and cartographic control points. It was also confirmed that the simplification between constant points does not cause geometry discrepancies in relation to the global simplification of the whole line.     

蚁群-势场算法在水下重力辅助导航航迹规划中的应用

水下潜器航迹处于重力特征变化明显的适配区域才能保证重力辅助导航的有效实施,因此在重力匹配导航阶段,潜器的航迹规划至关重要。本文首先依据重力统计特征参数对水下潜器航行区域进行适配性划分,并给出适配、非适配区标签;然后在蚁群算法进行航迹规划的基础上引入人工势场算法,重新构建启发函数,避免了蚁群算法的局部最优问题;同时利用最大-最小蚁群系统改进算法信息素更新规则,防止了"早熟"现象发生。仿真试验结果表明,本文提出的蚁群-势场算法可以有效解决水下潜器在重力辅助导航中的航迹优化问题,提高了问题解的可行性。     

改进蚁群算法支持下的交通流量分配

灾后城市交通运输能力下降，原有的流量分配方案不再适用。为保障正常的经济社会活动，本文提出了一种基于改进蚁群算法的交通流量分配方法。首先评估路网通行能力影响因素并建立道路质量评价体系，利用路段质量改进蚁群算法中的启发式因子；然后为扩大蚁群搜索范围加入随机节点并改进信息素的更新机制；最后应用改进算法对城市交通总量进行分批分配并得到流量分配图。结果表明，改进算法综合考虑了出行距离和道路质量，较改进前更符合交通流量分配要求，具有较好的路径寻优性，可为灾后救援工作和灾后路网交通分配决策提供建议和支持。     

线要素化简算法的时间复杂度分析

线状要素是地图中数量最大、要素类型最多样的要素,其化简在地图自动综合中占据了重要的地位.目前对线状要素化简算法的改进、化简质量、化简精度等方面的研究较多,对线状要素化简算法的效率研究较少.此处是在兼顾化简质量的前提下研究算法效率,通过分析化简算法约束参数的特征,将线状要素化简算法分为6类,选取其中的几个典型算法,分析了其时间复杂度,并按照线状要素化简算法的时间复杂度将其分为线性算法和非线性算法两类,初步探讨了适合这两类算法的并行计算方法.     

基于线结构光的3维目标测量与多分辨率建模

随着数字化技术的发展,对高精度的3维模型的需求也日益增长。介绍一个利用线结构光扫描获取目标3维信息的测量系统.详细介绍整个系统的硬件组成和目标表面3维轮廓的获取过程。还提出一种适用于线结构光测量系统的标定方法。为了根据需要调整3维模型的分辨率和数据量,使用改进的边折叠三角网简化算法实现多分辨率3维建模。实验中对3维目标进行测量并给出可视化结果。     

参数优化的建筑物多边形化简研究

本文针对建筑物多边形化简当前存在的问题,将参数优化的方法引入化简的全过程,在渐进式图形化简的基础上,通过把建筑物多边形的几何特征、结构特征和化简所遵循的一系列约束规则参数化、变量化表示,建立了建筑物多边形化简的数学模型,通过对模型的求解,来达到化简建筑物多边形的目的。成果已经应用于数字地图的生产,实践证明该算法的化简效果好,普适性较高,符合应用需求。     

改进蚁群算法的三维激光点云聚类方法

为了提高点云聚类方法的效率和精度,本文提出了一种蚁群优化投影寻踪算法。试验采用机载LiDAR点云数据,通过构建蚁群算法中信息素系数更新的对数反正切函数模型来减少所需的信息素更新系数的迭代次数,不断优化的投影寻踪方向投影,提高寻找最佳投影方向的连续空间的效率,实现了树木和建筑的分割。试验使用人工方法对比评估树木和建筑物的位置和数量的准确性。     

非线性最小二乘估计的蚁群单纯形混合算法

基于对单纯形算法和蚁群算法的分析,提出了非线性最小二乘估计的蚁群单纯形混合算法,并用实例证实了该算法既具有单纯形算法收敛较快的优点,又能以较大概率得到全局最优。