一种快速解算高维模糊度的改进模拟植物生长算法
发布时间：2021-07-19 19:44
针对整数最小二乘模糊度降相关平差（LAMBDA）算法解算高维整周模糊度效率比较低的问题,该文从模糊度解算一般规则是一个非线性整数规划问题的角度出发,提出了一种改进模拟植物生长算法。该算法是一种智能优化算法。通过多组高维模拟数据和实测数据,将该文算法与LAMBDA算法及MLAMBDA算法进行了对比分析。结果显示,当模糊度维数等于45维和50维时,该文算法在运算效率上略优于LAMBDA算法。当维数达到55维及以上时,相比于LAMBDA和MLAMBDA算法运算速度分别提高了至少52.8%和19.2%。因此改进模拟植物生长算法对于快速固定高维整周模糊度具有一定的应用参考价值。
【文章来源】：测绘科学. 2020,45(02)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
DATA2数据两种算法的运行结果
LAMBDA算法的解算结果
式(2)说明了一个生长点的形态素浓度不仅依赖于该点的生长环境,也依赖于系统中其他点的生长环境,说明了形态素浓度和生长环境之间的关系。从式(2)可推出: ∑ i=1 k Ρ Μ,i =1 ,生长点SM,1,SM,2,…,SM,k的形态素浓度状态空间如图1所示。在区间(0,1)选择一个随机数r0,该随机数就像一个球一样落在PM,1,PM,2,…,PM,k的某一个状态空间内,该空间内的生长点在下一次的生长中将会获得优先生长的权利,将该点称为基点。如SM,u是获得优先生长权的点,则r0必须满足条件: ∑ i=1 u-1 Ρ Μ,i <r 0 ≤ ∑ i=1 u Ρ Μ,i 。假设随机数r0掉入了PM,2的状态空间,即 ∑ i=1 1 Ρ Μ,i <r 0 ≤ ∑ i=1 2 Ρ Μ,i ,生长点SM,2生成一个新的树枝m,假设m上有q个优于树根x0的生长点Sm,1,Sm,2,…,Sm,q,对应的形态素浓度为Pm,1,Pm,2,…,Pm,q。此时,不仅树枝m上的生长点需要计算形态素浓度,树干M上除去SM,2(在生成树枝m后,生长点SM,2的形态素浓度等于0)也需要重新计算各生长点的形态素浓度。可通过式(3)计算k+q个生长点的形态素浓度。显然,从式(3)可以推出: ∑ i=1,i≠2 k Ρ Μ,i + ∑ j=1 q Ρ m,j =1 。此时,树干M和树枝m的所有生长点形成了一个新的形态素浓度状态空间。下一个新基点的获取方式与SM,2相同。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于累积前景理论与PGSA的应急响应群决策模型[J]. 刘文婧,李晨昕,李磊. 数学的实践与认识. 2018(05)
[2]模拟植物生长算法的改进策略及桁架结构优化研究[J]. 石开荣,阮智健,姜正荣,张原,林全攀. 建筑结构学报. 2018(01)
[3]基于改进人工鱼群算法的DGPS整周模糊度快速固定[J]. 王跃钢,王乐,腾红磊,张兆龙. 中国惯性技术学报. 2016(05)
[4]基于自适应遗传算法的DGPS整周模糊度快速解算[J]. 徐定杰,刘明凯,沈锋,祝丽业. 航空学报. 2013(02)
[5]高维情况下双差整周模糊度LAMBDA法解算分析[J]. 程建华,王晶,晏亮,时俊宇. 哈尔滨工程大学学报. 2012(04)
[6]模拟植物生长算法在设施选址问题中的应用[J]. 李彤,王众托. 系统工程理论与实践. 2008(12)
[7]一种求非线性整数规划最优解的仿生算法[J]. 罗伟强,于建涛,黄家栋. 计算机工程与应用. 2008(07)
[8]遗传算法解算GPS短基线整周模糊度的编码方法研究[J]. 刘智敏,刘经南,姜卫平,李陶. 武汉大学学报(信息科学版). 2006(07)
[9]用遗传算法搜索GPS单频单历元整周模糊度[J]. 阳仁贵,欧吉坤,王振杰,赵春梅. 武汉大学学报(信息科学版). 2005(03)
[10]求解整数规划的一种仿生类全局优化算法——模拟植物生长算法[J]. 李彤,王春峰,王文波,宿伟玲. 系统工程理论与实践. 2005(01)
本文编号：3291308
【文章来源】：测绘科学. 2020,45(02)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
DATA2数据两种算法的运行结果
LAMBDA算法的解算结果
式(2)说明了一个生长点的形态素浓度不仅依赖于该点的生长环境,也依赖于系统中其他点的生长环境,说明了形态素浓度和生长环境之间的关系。从式(2)可推出: ∑ i=1 k Ρ Μ,i =1 ,生长点SM,1,SM,2,…,SM,k的形态素浓度状态空间如图1所示。在区间(0,1)选择一个随机数r0,该随机数就像一个球一样落在PM,1,PM,2,…,PM,k的某一个状态空间内,该空间内的生长点在下一次的生长中将会获得优先生长的权利,将该点称为基点。如SM,u是获得优先生长权的点,则r0必须满足条件: ∑ i=1 u-1 Ρ Μ,i <r 0 ≤ ∑ i=1 u Ρ Μ,i 。假设随机数r0掉入了PM,2的状态空间,即 ∑ i=1 1 Ρ Μ,i <r 0 ≤ ∑ i=1 2 Ρ Μ,i ,生长点SM,2生成一个新的树枝m,假设m上有q个优于树根x0的生长点Sm,1,Sm,2,…,Sm,q,对应的形态素浓度为Pm,1,Pm,2,…,Pm,q。此时,不仅树枝m上的生长点需要计算形态素浓度,树干M上除去SM,2(在生成树枝m后,生长点SM,2的形态素浓度等于0)也需要重新计算各生长点的形态素浓度。可通过式(3)计算k+q个生长点的形态素浓度。显然,从式(3)可以推出: ∑ i=1,i≠2 k Ρ Μ,i + ∑ j=1 q Ρ m,j =1 。此时,树干M和树枝m的所有生长点形成了一个新的形态素浓度状态空间。下一个新基点的获取方式与SM,2相同。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于累积前景理论与PGSA的应急响应群决策模型[J]. 刘文婧,李晨昕,李磊. 数学的实践与认识. 2018(05)
[2]模拟植物生长算法的改进策略及桁架结构优化研究[J]. 石开荣,阮智健,姜正荣,张原,林全攀. 建筑结构学报. 2018(01)
[3]基于改进人工鱼群算法的DGPS整周模糊度快速固定[J]. 王跃钢,王乐,腾红磊,张兆龙. 中国惯性技术学报. 2016(05)
[4]基于自适应遗传算法的DGPS整周模糊度快速解算[J]. 徐定杰,刘明凯,沈锋,祝丽业. 航空学报. 2013(02)
[5]高维情况下双差整周模糊度LAMBDA法解算分析[J]. 程建华,王晶,晏亮,时俊宇. 哈尔滨工程大学学报. 2012(04)
[6]模拟植物生长算法在设施选址问题中的应用[J]. 李彤,王众托. 系统工程理论与实践. 2008(12)
[7]一种求非线性整数规划最优解的仿生算法[J]. 罗伟强,于建涛,黄家栋. 计算机工程与应用. 2008(07)
[8]遗传算法解算GPS短基线整周模糊度的编码方法研究[J]. 刘智敏,刘经南,姜卫平,李陶. 武汉大学学报(信息科学版). 2006(07)
[9]用遗传算法搜索GPS单频单历元整周模糊度[J]. 阳仁贵,欧吉坤,王振杰,赵春梅. 武汉大学学报(信息科学版). 2005(03)
[10]求解整数规划的一种仿生类全局优化算法——模拟植物生长算法[J]. 李彤,王春峰,王文波,宿伟玲. 系统工程理论与实践. 2005(01)
本文编号：3291308
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