建筑物群与道路空间冲突解决的移位方法研究

发布时间：2019-01-04 23:05

【摘要】：地图综合是一项复杂的人脑抽象过程,是地图数据处理所面临的最具挑战性的问题之一。在数字制图时代,地图综合不仅在概念上发生了相应的变化,它的研究领域和应用范围也进行了相应的扩展,其实施主体已由传统的以人为主转向了以计算机为主,通过模型和算法实现综合过程的自动化、智能化和协同化。地图综合过程中产生的空间冲突会使地图信息表达不清。空间冲突主要是由于比例尺缩小,导致地图要素符号之间的间隔缩小,达不到地图上的最小分辨距离而产生；或是由于地图符号尺寸相对扩大,对邻近目标符号产生的压盖；或者由于其它综合操作产生的拓扑关系变化而引起的冲突。因此,为了保持地图幅面的清晰性,正确表达地图上的地理空间信息,需要消除这些空间冲突。移位是解决空间冲突的一个重要综合操作。地图目标移位时不仅要满足地图清晰性的要求,还要顾及地图目标之间空间关系的正确表达,因为空间关系的正确表达是空间信息传输的重要前提。本文以建筑物群和道路网包含的空间冲突为研究对象,研究如何利用移位算法解决它们之间的空间冲突,论文的主要创新点和研究内容如下：1).探讨了地图综合与移位操作的研究背景与意义。总结了计算机环境下地图综合的概念与内涵、地图自动综合的需求以及移位操作的作用与面临的困难。同时,从连续几何移位方法、全局优化移位方法两个方面对国内外移位算法的研究现状进行了总结,并对比了两种研究方法、分析了现有研究的不足。2).阐述了地图综合的理论基础以及移位操作的基本理论。主要包括：地图综合的概念框架、综合所需的算子和算法、地图综合的约束条件、地图综合解决的基本问题。分析了移位操作的定义、移位产生的条件、空间冲突探测方法,并研究了建筑物与道路在移位时各自所需满足的约束条件。3).以街区中的建筑物群为研究对象,将建筑物群移位视为在一个合理范围内,寻找最优移位配置的优化过程,提出了解决街区中建筑物群空间冲突的一种地图要素移位免疫遗传算法。主要从以下两个方面进行研究：(1)在分析现有建筑物群移位的遗传算法和模拟退火算法的基本原理基础上,对遗传算法从移位范围、基因编码、遗传操作和适应度函数设计四个方面,将遗传算法用于建筑物群移位；对于模拟退火算法,从目标候选位置方案设计、评价函数设计、冷却进度表设置三个方面,介绍了模拟退火算法如何应用在建筑物群移位中。然后比较遗传算法与模拟退火算法的移位结果,实验表明,尽管遗传算法解决的冲突个数要多于模拟退火算法解决的个数,但遗传算法中产生的移位传播量大于模拟退火算法产生的移位量,因此遗传算法在空间关系和建筑物位置精度保持方面存在着不足。(2)针对遗传算法和模拟退火算法在优化过程中都存在早熟收敛的问题,在遗传算法的基础上,引进免疫遗传的概念,提出利用免疫遗传算法进行建筑物群移位来解决空间冲突。免疫遗传算法中的抗体浓度机制在选择个体进行繁殖时,不仅像普通遗传算法一样考虑个体的适应度大小,同时考虑种群中个体的浓度。个体浓度指种群中相似个体的所占的比例,种群中相似个体所占的规模越大则浓度越高。为了防止非最优个体在种群中占据较大规模而导致算法出现早熟收敛的现象,免疫遗传算法在进化中抑制浓度较大的个体,但促进浓度较小个体的选择,保持进化过程中种群的多样性。同时,免疫遗传算法中的精英保持策略可以保证历代进化中的优秀个体不被选择和变异操作破坏,从而加速算法的收敛效率,提高算法的局部搜索能力。同时为了提高免疫遗传算法求解的效率,利用Voronoi图生成建筑物群的邻近冲突索引,可以减少建筑物的冲突探测时间,提高免疫遗传算法的运行速度。实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法不仅可以解决更多的空间冲突,而且产生的移位量更少,空间关系保持的更好。4).为了满足建筑物群移位中的约束条件,改进了免疫遗传算法的种群初始化、交叉操作和变异操作,同时设计了新的目标函数。对于对齐排列建筑物群的移位约束,在种群初始化、交叉和变异中,始终保持它们的移位量相同,将其作为一个整体移位。对于建筑物与道路之间的相切关系约束,由于需要在移位后保持建筑物与道路的相切关系不变,本文将空间冲突分为三种：建筑物与建筑物之间的冲突、与道路保持相切关系的建筑物同道路的冲突、与道路保持相离关系的建筑物同道路的冲突；以及两种不同建筑物的移位距离：与道路保持相切关系建筑物的移位距离,与道路保持相离关系建筑物的移位距离。将这五个指标一起构建目标函数,来满足建筑物与邻近道路的相切关系约束。而且在算法执行后,提出了一种几何移位的后处理方式,将移位后应该与道路保持相切,而没有相切的建筑物,通过计算建筑物的受力将其拉回到与道路保持相切共边关系。实验结果表明,顾及约束条件的免疫遗传算法在移位后,不仅可以较好的解决冲突和保持空间关系,而且对齐排列的建筑物群的约束以及建筑物与道路之间的相切关系约束都得到了较好的保持。5).提出了一种道路图形综合与建筑物群移位协同处理的方法。首先获取建筑物群与道路之间的空间关系,然后根据不同的综合情况,选择不同的操作(简化或移位)或算法进行综合。以道路中心线和建筑边界作为约束边,以所有道路线上的节点和建筑物重心点做约束性Delaunay三角网,根据道路网与建筑物之间、建筑物与建筑物之间是否有三角网连接获取地图目标之间的邻近关系；然后在邻近关系基础上,考虑距离因素,获取地图目标之间的连接关系。根据不同的综合数据情况,将协同处理过程分为三个阶段：当道路简化可能与其毗邻建筑物产生冲突时,利用邻近连接关系移动简化道路邻近的建筑物,保持道路与建筑物之间的空间关系不变；若道路网无需简化或简化操作已完成,且此时存在道路之间的空间冲突时,将道路网与建筑物群利用邻近连接关系看作一个整体,利用移位操作一起移位,解决道路之间的空间冲突；若还存在建筑物与道路之间或建筑物之间的冲突时,将建筑物群在道路上的连接点作为支点,通过移动建筑物群解决冲突。本章主要的移位算法是Snake算法,在移位操作中,将每一阶段中移位目标之间的连接线段视为Snake的基本单元,充分利用Snake算法可以将移位沿线状网络传播的机制,把道路的简化与建筑物群移位和道路移位协同在一起,能较好的保持道路网和建筑物群之间的空间关系。
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【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208

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