一种复杂地理环境越野通行路径寻优算法

设计了基于障碍距离的优化算法,解决突发事件应急联动中复杂地理环境下最短路径的寻优求解问题。在详细分析地理空间高程、坡度、障碍物等空间信息的基础上,通过计算搜索空间、搜索方向和网络弧段权值构建网络拓扑关系网,并利用遗传算法对最优路径进行寻优求解。     

一种求解学区划分问题的混合启发式算法

针对目前求解学区划分问题算法搜索过程缺乏记忆,搜索效率不高,容易陷入局部最优而收敛慢等问题,该文提出一种多启动(M)框架下,迭代禁忌搜索(ITS)算法与模拟退火(SA)算法混合的M-ITS-SA算法。该算法包括构造初始解、禁忌搜索、SA算法优化与求解等。运用K-Medoids模型对学校分组后,采用M-ITS-SA算法对学区进行划分与优化,并从多个分区方案中求解最优分区方案。学区划分实验结果表明:该文提出的M-ITS-SA算法能够保证分区的空间连续性,适用于单校和多校划片,并在入学总距离上与混合元启发算法(M-ILS-SPP)保持相当的同时,大大降低了超额招生人数和总用时,具有良好的寻优能力和收敛性,优于M-ILS-SPP算法。     

基于地理加权中心节点距离的网络社区发现算法

提出一种基于地理加权中心节点距离的网络社区发现算法（geographical weighted central node distance based Louvain method,GND-Louvain）。该算法扩展了传统复杂网络领域的经典社区发现方法Louvain,利用地理加权中心节点来度量社区发现过程中的空间距离关系,并将此距离衰减效应加入到距离模块度模型中,以此来计算和评估空间网络社区划分结果的质量,并探究了空间社区发现结果不稳定的原因。通过定义节点计算顺序,保证了社区发现结果的质量和稳定性。利用中国铁路网线路数据,设计了5种不同空间约束的空间社区发现对比性实验。结果证明,GND-Louvain算法的准确性最高,并且算法结果最稳定。     

一种异质空间下加权Voronoi图的栅格生成算法

针对现有Voronoi图算法很多将被划分区域理想化为匀质空间，忽略了所依赖的传导方式及空间差异性的问题，该文提出了一种异质空间下加权Voronoi图的栅格生成算法。首先根据目标中心强度确定每个目标的影响权重，根据空间传导能力确定每个栅格的传导权重，然后进行十字交叉光栅扫描，在距离变换中按栅格对距离进行分解，将目标影响权重和栅格传导权重纳入变换公式，最后连通每个栅格到最近目标点的最短路径。该算法兼顾了目标中心强度、几何形状以及空间差异性，实现了异质空间下任意形状目标加权Voronoi图的生成。实验证明，该算法时间复杂度不受目标数量、分布和形状的影响，比普通Voronoi图算法更适合复杂空间下的城市影响范围划分。     

监控视频动态目标的空间定位方法北大核心CSCD

针对监控视频动态目标的空间定位问题,本文在考虑相机畸变的前提下,对监控相机、目标像素坐标和地理场景之间的映射关系进行了研究,提出了基于数字表面模型(DSM)和基于平面约束的目标定位算法。首先,完成相机的标定,确定相机的成像模型;然后,提取畸变校正后的目标像素坐标,并通过目标定位算法计算目标的三维地理坐标;最后,进行了定位精度评定,并分析了两种定位算法的应用特点。本文的定位算法将以像素坐标定位的目标数据解析为以三维坐标定位的空间地理信息,为多摄像头的目标跟踪提供了统一的地理参考框架。     

多目标粒子群算法与选址中的形状优化

选址问题是GIS最基本的任务之一.一般性的选址是基于点的位置优化,可利用有关GIS功能完成.实际的选址问题是很复杂的.在给定设施的数量和面积前提下,需要在空间上确定设施的最佳位置,并对形状进行优化,以获取最大的效用.采用一般的方法无法求解这种最优化问题.而且,当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得异常复杂.提出了利用多目标粒子群优化算法和区域形状变异算法相结合来解决复杂的空间选址问题.具有智能的搜索方法,大大提高了空间搜索能力,并保持了搜索区域的连通性,取得了较好的效果.     

GNSS模糊度解算的附加缩放因子的CLAMBDA方法EI北大核心CSCD

针对弱GNSS模型下,约束LAMBDA(CLAMBDA)算法初始搜索空间过大,导致模糊度解算效率低下的问题,本文提出了基于缩放因子自适应调整搜索空间的ASS算法,并讨论了采用上下边界分别设置初始空间对ASS算法的影响。通过两组实测算例对ASS算法解算性能进行了试验验证。结果表明,ASS算法采用缩放因子可以有效地调整搜索空间,提高搜索效率;基于下边界设置初始空间可以进一步提高ASS算法的解算性能。     

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。     

基于地图代数的最小生成树实现方法

本文介绍了最小生成树及其常见的算法,对比栅格算法分析了基于矢量的最小生成树算法的缺点,介绍了地图代数的距离变换和基于地图代数的距离变换图生成Voronoi图、Delaunay三角网,然后根据最小生成树MST是Delaunay三角剖分的一个子集,逐次删掉Delaunay三角网中每个三角形的最长边,从而得到最小生成树,该方法不仅适用于欧氏非障碍空间,同样也适用于障碍空间的情况,解决了以往最小生成树在障碍空间下(尤其是当障碍空间中的障碍是全形态的条件下)难以求解的问题,具有一定的理论意义。     

多视角监控视频中动态目标的时空信息提取方法

监控视频中动态目标的精准定位与跟踪作为计算机视觉领域中重要的研究方向,近年来已成为监控领域的研究热点。传统视频动态目标检测仅依赖图像特征数据,忽略了与地理坐标系精准匹配,特别是对于多个摄像机覆盖的区域,拍摄的角度不同,投影后形成的图像空间分辨率也不同,因此,难以满足智能监控在复杂的地理场景中全方位时空信息感知。本文提出一种多摄像头协同的视频监控图像与地理空间数据互映射模型构建方法来获取动态目标的轮廓和地理位置等时空信息,首先建立监控图像信息与地理空间数据的互映射关系,将观测角度不同、尺度不同和空间分辨率的监控图像置于同一坐标系下,并在此基础上通过融合Canny算子与背景减法来检测目标的边缘信息;然后采用质心偏移算法还原目标在该场景的实际位置,从而实现多角度下连续跟踪,提升地理场景的时空理解力和分析力,提高动态目标的精准定位与跟踪能力。     

基于栅格距离变换的扩展对象空间聚类方法

空间聚类是空间分析和空间数据挖掘的重要方法和研究内容。在地图代数中,通过建立栅格坐标与距离平方对应的栅格平方平面!计算栅格空间的最短距离,实现栅格距离变换。以栅格空间距离变换为基础,通过提取特征等距线,揭示简单的空间点集聚类过程,并将这种算法扩展到点$线$面实体混合分布空间!以及加权距离以及障碍空间的空间聚类,算法分析表明该算法简单、合理。     

交通网络旅行商路径优化的遗传禁忌搜索算法

旅行商路径优化问题是经典的网络分析问题之一。由于旅行商问题具有NP Hard特性,主要通过智能优化方法或启发式算法来获得近似最优解。然而,单一智能优化方法存在运算量过大、参数选择苛刻,对初值依赖性强等缺陷,很难快速实现全局优化。结合多种优化机制和邻域搜索结构设计混合启发式算法可在一定程度上解决这一问题。本文结合遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索的记忆功能,设计实现了一种基于分散集中策略的禁忌遗传算法,即采用遗传变异算子作为分散策略构造邻域,开辟新的搜索空间,有效提升获得全局最优解的概率;将禁忌搜索作为集中策略进行局部寻优,避免迂回探测,充分体现禁忌搜索较强的“爬山”能力,并通过实际交通网络和不同规模的节点集合,从求解精度、稳定性和效率三个方面对算法进行了评价。结果表明,本文提出的交通网络旅行商路径优化的禁忌遗传算法平均求解精度比禁忌搜索算法提高了9%,略优于ArcGIS;当与ArcGIS求解的TSP路径长度差异在1%以内时,禁忌搜索算法已经难以获得对应精度的TSP路径,而禁忌遗传算法效率比遗传算法提高了50%。且禁忌遗传算法具有很好的并行化潜力。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤。利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法。同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式。最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识。     

两种障碍距离变换栅格生成方法的对比分析

障碍距离变换(DTO)是距离变换在考虑障碍空间时的一种拓展.本文为对比障碍距离变换两种实现方法MA-DTO和ArcGISDTO的精度,在介绍了障碍距离变换的相关概念以及两种方法的算法原理之后,分别从可视化和量化的角度对两种方法的实现结果进行直观的比较.结果 表明,MA-DTO精度随着模板大小的变换变化,精度越高算法也越复杂;ArcGIS-DTO的实现结果在八方向上精度较高,在其他方向上随着距离值的增大,误差也有增大的趋势.因此,在实际问题中,要根据具体情况来妥善选择精度较高的方法.     

设施POI分布热点分析的网络核密度估计方法

设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。     

一种基于描述逻辑的空间语义相似性计算方法

语义相似性计算广泛应用在认知心理学和计算机领域。针对地理信息智能发现服务中语义标注的应用需求,面向本体概念描述,提出了一种描述逻辑的空间语义相似性计算方法。该方法首先获取搜索和目标概念及上下文定义;然后进行标准正规化形式转换,创建映射矩阵并建立局部相似性方程;最后构建全局归一化相似性方程。通过领域专家参与实验,验证了该算法符合人类认知并且是可信的。     

基于GIS的复杂环境空间通达性预测方法研究

在野外无拓扑道路的空间环境中进行快速行军和野外抢险工作时,快速准确地实现空间目的点最佳路径的构建,是提高行军和抢险效率的关键。针对复杂空间环境中路径搜索问题,提出了一种基于GIS的复杂环境空间可达性预测方法。引入高程、坡度、植被等地形因子,通过对地形因子权重关系的分析,实现算法的改进。利用GIS技术结合改进A*算法,实现对空间地域通达性的预测,为空间复杂环境中的最佳路径搜索和选择提供决策支持。以桂林市某山区地形DEM数据为例,采用改进A*算法实现空间最佳路径的分析和计算。仿真和实测结果表明,该方法具有一定的实用性。     

一种优化的最少换乘公交算法

针对当前算法存在可能遗漏最佳邻近站点或距离偏大和效率偏低等问题,文章基于换乘次数最少的原则,提出了一种优化的公交换乘算法:在起讫点处邻近距离设定方面做出改进,将起点处的邻近距离设定为用户可接受的最大步行距离,同时使讫点处的邻近距离动态变化;将传统的一个起点对应一个讫点的搜索模式,改进为一个起点对应多个讫点的搜索模式;引入两个阈值对搜索过程进行控制,且通过对大量的实验数据进行统计分析得到两个阈值的最优值。实验结果表明该算法能有效提高路线的实用性并降低搜索时间。     

基于S-域的空间关联规则挖掘研究

概括了空间关联规则挖掘的发展现状,引入空间共生域的概念,给出了相关论证,设计了详细的算法步骤.利用该方法可以分割地理连续体、实现数据的离散化处理,由此构造的空间数据库可以应用传统的Apriori算法.同时,针对共生域的异质性问题,给出了障碍距离的模糊隶属度公式.最后,结合应用实际进行挖掘,结果表明该方法适合于发现具有因果关系的空间实体之间的关联性知识.     

一种基于双重距离的空间聚类方法

传统聚类方法大都是基于空间位置或非空间属性的相似性来进行聚类,分裂了空间要素固有的二重特性,从而导致了许多实际应用中空间聚类结果难以同时满足空间位置毗邻和非空间属性相近。然而,兼顾两者特性的空间聚类方法又存在算法复杂、结果不确定以及不易扩展等问题。为此,本文通过引入直接可达和相连概念,提出了一种基于双重距离的空间聚类方法,并给出了基于双重距离空间聚类的算法,分析了算法的复杂度。通过实验进一步验证了基于双重距离空间聚类算法不仅能发现任意形状的类簇,而且具有很好的抗噪性。