基于网页旅游攻略的旅行线路规划

为帮助旅行者规划旅行线路,以旅游攻略为数据源,针对旅行线路规划问题中可选景点的动态性问题,根据传统车辆路径问题求解方法中两阶段法的先分组再定路线的策略,重点研究并设计改进了一种基于攻略中景点出现频率的先分组再定路线的启发式旅行线路规划策略用于自动规划旅游行程。试验结果表明,使用本文所提出的方法生成的旅游线路,时间分配更加合理,游览的景点间路程更短,线路的游览时间与景点间距离的费效比更高,对于游客规划旅行线路有着很大的现实意义。     

基于Dijkstra改进算法的城市交通阻塞研究

为缓解交通阻塞的发生,以合肥市城区交通为研究对象,利用调查得到的路况信息以及各道路的交通生成量和吸引量对不同道路赋予不同阻塞权重;再将其作为参数引入到Dijkstra算法中;最后采用Python脚本对Dijkstra算法进行改进。该算法已应用于合肥市交通阻塞路径规划中,结果表明该算法生成的最佳路径有效避开了拥堵路段。     

基于格网模型的维特比旅游路径规划算法

传统的旅游路径规划算法大多仅考虑单因素的规划,即考虑景区对线路规划的影响,而现实中需考虑多因素(如景区、酒店、旅游时间和游客消费能力等)对旅游线路规划的作用.针对这一问题,提出一种结合格网模型的顾及多因素的维特比旅游路径规划算法.首先,利用高斯函数表达格网模型下的曼哈顿距离与状态转移概率之间的关系;其次建立景区、酒店的属性与游客需求之间的函数来表达观测状态概率;最后引入维特比算法求得旅游线路的最优解,并用实验证明了该算法的合理性.     

格网划分的Delaunay三角网快速生成算法

针对常见的三角网构建算法效率受查找三角形的约束的问题,该文提出了一种基于格网划分的Delaunay三角网快速生成算法,对传统逐点插入算法的点定位及LOP算法进行了优化。通过对离散点数据进行格网划分,将三角形面积坐标法与直线行走算法相结合,在点定位过程中可大幅度缩短搜索路径,快速定位到插入点所在的目标三角形。实验结果表明,改进后的算法兼顾了时间和空间的性能,执行效率明显提高,定位路径惟一且为最佳路径。     

一种多出口室内应急疏散路径规划算法北大核心CSCD

针对多源多汇多路径问题若分别以多个出口为源点,通过多次直接调用Dijkstra算法求解,节点会被多次重复扩展,导致算法搜索效率过低的问题,该文结合Dijkstra算法的执行原理和特点,提出了一种解决多出口室内应急疏散路径规划的新算法。首先通过引入一个连接所有出口节点的虚拟节点作为源点来改变原始网络结构,将多源多汇多路径规划问题转化为单源多汇多路径规划问题;然后以虚拟节点为源点,直接调用Dijkstra算法来搜索源点到各个汇点的最优路径。该算法有效避免了多次调用Dijkstra算法带来的重复搜索节点问题,提高路径搜索效率。实验结果表明,该算法运行时间随着路网总节点数的增加而增加,与出口数关系不大;当出口数越多时,该算法较之现有算法效率提升越明显,具有较高的实用性。     

面向BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法

针对传统路径规划方法在复杂大场景环境下的搜索空间大、效率低、避障安全性差等问题,本文提出了一种基于BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法。首先,建立复杂室内环境的BIM模型,提取模型中结构、障碍物和通道的语义、几何及其关联信息,通过栅格抽象映射得到基础导航地图,并结合层次图思想,开展地图空间分层,获取拓扑-栅格分层地图;然后,利用细化算法,生成拓扑层中各子区域之间的离线先验路网,联合Dijkstra算法选取其中的最优路径,并基于自主改进的A*算法,快速高效搜索栅格层的最优路径,通过组合拼接拓扑层与栅格层的局部最优路径,构建完整的全局最优路径;最后,将本文方法与标准A*算法及蚁群算法作对比,在保证计算效率的同时,不仅缩小了路径搜索空间,还确保了最优路径的安全性,综合验证了所提路径规划方法的优越性。     

满足实时导航应用的路径规划算法研究

主要针对当前嵌入式导航应用中路径规划计算存在的问题,设计了一种满足实时导航应用基于转换路网的分层搜索A*算法。该算法对于大区域的路径规划采用分层搜索策略,路径计算时采用能够处理交叉口转向限制和结点权重,并且占用存储空间小,搜索速度快的基于转换路网的二次搜索A*算法。通过实际的应用表明,算法在计算速度、路径合理性等方面可以满足实时导航应用的技术需求。     

一种兼顾全局与局部特性的机器人动态路径规划算法

A*算法的规划路径全局最优,但存在拐点多、拐角大的缺点,而人工势场法的规划路径虽然平滑,却无法满足全局最优的要求。为达到机器人快速到达、安全避障的目的,分别对A*算法和人工势场法进行改进,并将两者相结合,提出一种兼顾全局与局部特性的机器人动态路径规划算法。全局路径规划采用剔除冗余节点的A*算法,生成局部目标节点序列;局部路径规划采用改进的人工势场法,提出5方向障碍物探测法替代原有斥力模型,大大减小运算量;设置最小引力场,引导机器人脱离局部最小点;采用扇形区域探测法,有效规避小型动态障碍物。仿真实验结果表明:与传统A*算法与人工势场法相比,该方法不仅生成全局最优平滑路径,而且还能够在顾及机器人移动控制的前提下,及时规避动态障碍物。     

面向多值栅格地图的A?最优路径算法改进

A~*启发算法是最优路径规划问题中最有效的算法之一,在路径规划问题中得到广泛应用。针对多值栅格环境下的最优路径规划的效率问题,对A~*算法在搜索策略上做了如下改进:一是提出了两种新的启发函数;二是提出了新的A~*双向搜索算法。实验表明改进算法求得的路径为最优路径,搜索效率比传统的Dijkstra算法有显著提升,双向A~*算法比单向A~*算法效率有明显提高。     

一种基于改进蚁群算法和顾及时间上下文的个性化旅游线路规划方法

为解决旅游线路规划中时间上下文的限制和游客旅游偏好等问题,构建顾及时间上下文和游客旅游偏好的旅游线路规划数学模型。提出一种改进的最大最小蚁群算法MMAS(Max-Min Ant System),采用混合信息素更新策略,改进伪随机比和轮盘赌注相结合的状态转移策略,提出基于时空棱柱模型的局部搜索优化方法。为验证算法的有效性,利用携程网景点数据与高德实时路况数据进行实验。实验结果表明,该方法比对比算法有更好的性能,能有效地规划出较好的旅游线路。     

Delaunay三角形构网的分治扫描线算法

Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途。基于分治算法和逐点插入法的合成算法是目前研究较多的用于生成Delaunay三角网的合成算法。简要介绍和评价扫描线算法和分治算法后,提出一种新的基于这两种算法的合成算法。该方法兼顾空间与时间性能,稳定性较高,分别较扫描线算法和分治算法,运行效率和鲁棒性更优。     

计算子午线弧长与底点纬度的常微分方程数值解法

计算子午线弧长与底点纬度本质上是解算标准的一阶常微分方程。为了研究利用常微分方程数值解法进行子午线弧长与底点纬度计算的可行性与可靠性,选取大地纬度自0°起以步长1″依次增大至90°,共计324 001个样本数据,分别基于求解常微分方程的Euler算法、改进的Euler算法以及二阶、三阶、四阶Runge-Kutta算法对其进行了数值计算。并与传统算法结果进行比较,从数值算法结果的精度、运算速度、自洽程度等方面对数值算法质量进行评价。计算结果表明:利用常微分方程数值解法求解子午线弧长与底点纬度的方法,能够得到与传统算法精度一致的结果;且数值算法运算速度大约是传统算法的2倍,其中四阶Runge-Kutta算法的精度与自洽程度最高。这表明,常微分方程数值解法比传统算法更适用于子午线弧长和底点纬度的大数据计算。     

基于改进的模糊c-均值聚类方法遥感影像分类研究(英文)

Classification is always the key point in the field of remote sensing. Fuzzy c-Means is a traditional clustering algorithm that has been widely used in fuzzy clustering. However, this algorithm usually has some weaknesses, such as the problems of falling into a local minimum, and it needs much time to accomplish the classification for a large number of data. In order to overcome these shortcomings and increase the classification accuracy, Gustafson-Kessel （GK） and Gath-Geva （GG） algorithms are proposed to improve the traditional FCM algorithm which adopts Euclidean distance norm in this paper. The experimental result shows that these two methods are able to detect clusters of varying shapes, sizes and densities which FCM cannot do. Moreover, they can improve the classification accuracy of remote sensing images.     

高分辨率遥感影像融合研究

遥感影像融合不仅可以提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是最大量地保留影像的光谱信息。为了研究适合于QuickBird遥感影像融合的融合方法,本研究应用乘法复合算法(MLT)、改进的Brovey(MB)、高通滤波(HPF)以及基于平滑滤波的亮度调节算法(SFIM)四种融合方法对QuickBird影像进行了融合试验和分析。试验区以覆盖不同土地利用类型的一小景QuickBird影像为基础。采用了均值偏差、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数五种数字统计方法来定量地评价由以上算法产生的融合影像。分析结果表明:SFIM算法在光谱保真性、高频信息融入度、影像清晰度方面都优于其他三种方法。因此,在研究的四种方法中,SFIM算法最适合Quick-Bird影像融合。     

计算子午线弧长的三类算法及其分析比较"

多项式展开算法是计算子午线弧长的传统方法,为了研究利用数值积分算法和常微分方程数值解法进行子午线弧长计算的可行性与可靠性,本文选取大地纬度自0°至90°的3组样本数据(间隔距离分别为1°、1'、1″),分别基于多项式展开数值积分算法和常微分方程数值解法,计算得到各组样本数据的子午线弧长,并通过算法计算结果精度和运算速度两个方面对数值算法的质量进行了评价。计算结果表明:数值积分算法和常微分方程数值解法均可以得到与多项式展开算法精度相同的结果;数值积分算法可通过减小步长以提高计算结果精度,但运算速度急剧降低;3阶、4阶的Runge-Kutta算法不仅运算结果精度高,而且运算速度也比传统算法快3倍多,表明了常微分方程数值解法更适用于子午线弧长的大数据计算。     

整体法与序贯法在测量平差中的比较

讨论了整体法与序贯法在测量平差中的应用,并结合实例比较整体法与序贯法在相同观测情况下的平差结果和精度问题。实例表明:在测量平差中,若测量网中数据较多,并且这些数据是在不同时期所得,用序贯法具有较高的处理效率。     

利用Douglas-Peucker并行算法在多核处理器上实时综合地图线要素

Douglas-Peucker算法是线要素简化的经典算法,针对其存在大量计算、难以做到实时的缺点,运用并行技术实现Douglas-Peucker算法,并在多核处理器的计算机上进行实验,验证了并行算法的效率与实时性。     

一种改进的单模式匹配算法

为了进一步提高模式匹配算法的性能,在对两种经典单模式匹配算法KMP和BM分析的基础上,结合二者的优点,提出了一种改进的单模式匹配算法。该算法主要利用KMP算法的"部分匹配"结果和BM算法的"后缀匹配"优势,对匹配过程中的字符移动距离做了优化。通过将改进算法与KMP算法、BM算法进行实验测试与分析,证明改进的算法性能稳定,匹配效率明显得到提高。     

改进的GPS模糊度降相关LLL算法

模糊度降相关技术可以有效提高模糊度求解的效率及成功率,LLL(A.K.Lenstra,H.W.Lenstra,L.Lovasz)算法是新出现的模糊度降相关方法。详细分析LLL算法,针对该算法中存在的缺陷,提出逆整数乔勒斯基、整数高斯算法和升序调整矩阵辅助的改进LLL算法。利用谱条件数及平均相关系数为准则,以300个随机模拟的对称正定矩阵作为模糊度方差-协方差矩阵,对LLL算法和改进的LLL算法进行仿真计算。比较与分析结果表明,改进LLL算法模糊度降相关处理更加彻底,能有效地加速整周模糊度搜索及成功解算。     

一种虚拟空间划分的室内指纹库定位方法

RSSI测量距离技术被广泛应用于距离定位的领域。针对传统的Zigbee指纹定位算法和复杂环境,文章提出了一种虚拟空间划分的Zigbee指纹库定位算法,其中包括虚拟空间划分最邻近定位算法、虚拟空间划分加权最邻近定位算法和虚拟空间划分贝叶斯定位算法。实验结果表明,在最优情况下,此方法能将定位误差抑制在1.50m。