栅格成本距离计算的改进蚁群算法

发布时间：2017-07-31 21:17

  本文关键词：栅格成本距离计算的改进蚁群算法

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【摘要】：栅格数据模型是地理信息科学领域的主要数据模型,成本距离分析是其重要的应用方向之一。但当栅格数据量较大时,传统的Dijkstra求解效率较低,因此本文提出了一种用改进蚁群算法来求解栅格成本距离的方法。首先,构建了适合人工智能算法的栅格数据模型及编码方法;然后,在此基础上初始化蚁群,采用状态概率选择机制计算相邻栅格单元之间距离成本,以及距离成本路径方向选择,同时利用改进的信息素更新机制加强蚁群之间信息交流,加快算法收敛速度;最后,引入了遗传算法的选择、交叉和变异等算子优化生产的成本距离的解,增加解的全局性。本文以北极地区的海冰密集度栅格数据为基础,求解北极地区适合航行路线的成本距离。实验表明,结合了蚁群算法和遗传算法优势的改进蚁群算法,能够快速有效地求解出基于栅格数据的成本距离。
【作者单位】： 中国科学院大学资源与环境学院;
【关键词】： 栅格模型 成本距离 蚁群算法 遗传算法
【基金】：国家海洋局海洋公益性行业科研专项(201205007-03);国家海洋局南北极环境综合考察与评估专项专题(CHINARE2014-02-04)
【分类号】：P208
【正文快照】： 1引言基于栅格数据模型的成本距离分析是指使用DEM数据或其他栅格数据(栅格单元值代表成本消耗),借助某些算法求解2个栅格单元之间的最优成本路径经过的栅格[1]。基于栅格数据分析具有数据结构简单、无需建立复杂拓扑关系等特点,尤其是随着遥感技术的发展,能够实时获取大范围

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本文编号：601170