針對整數(shù)最小二乘模糊度降相關(guān)平差（LAMBDA）算法解算高維整周模糊度效率比較低的問題,該文從模糊度解算一般規(guī)則是一個非線性整數(shù)規(guī)劃問題的角度出發(fā),提出了一種改進模擬植物生長算法。該算法是一種智能優(yōu)化算法。通過多組高維模擬數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù),將該文算法與LAMBDA算法及MLAMBDA算法進行了對比分析。結(jié)果顯示,當(dāng)模糊度維數(shù)等于45維和50維時,該文算法在運算效率上略優(yōu)于LAMBDA算法。當(dāng)維數(shù)達(dá)到55維及以上時,相比于LAMBDA和MLAMBDA算法運算速度分別提高了至少52.8%和19.2%。因此改進模擬植物生長算法對于快速固定高維整周模糊度具有一定的應(yīng)用參考價值。 

【文章來源】：測繪科學(xué). 2020,45(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

DATA2數(shù)據(jù)兩種算法的運行結(jié)果

LAMBDA算法的解算結(jié)果

式(2)說明了一個生長點的形態(tài)素濃度不僅依賴于該點的生長環(huán)境,也依賴于系統(tǒng)中其他點的生長環(huán)境,說明了形態(tài)素濃度和生長環(huán)境之間的關(guān)系。從式(2)可推出: ∑ i=1 k Ρ Μ,i =1 ,生長點SM,1,SM,2,…,SM,k的形態(tài)素濃度狀態(tài)空間如圖1所示。在區(qū)間(0,1)選擇一個隨機數(shù)r0,該隨機數(shù)就像一個球一樣落在PM,1,PM,2,…,PM,k的某一個狀態(tài)空間內(nèi),該空間內(nèi)的生長點在下一次的生長中將會獲得優(yōu)先生長的權(quán)利,將該點稱為基點。如SM,u是獲得優(yōu)先生長權(quán)的點,則r0必須滿足條件: ∑ i=1 u-1 Ρ Μ,i <r 0 ≤ ∑ i=1 u Ρ Μ,i 。假設(shè)隨機數(shù)r0掉入了PM,2的狀態(tài)空間,即 ∑ i=1 1 Ρ Μ,i <r 0 ≤ ∑ i=1 2 Ρ Μ,i ,生長點SM,2生成一個新的樹枝m,假設(shè)m上有q個優(yōu)于樹根x0的生長點Sm,1,Sm,2,…,Sm,q,對應(yīng)的形態(tài)素濃度為Pm,1,Pm,2,…,Pm,q。此時,不僅樹枝m上的生長點需要計算形態(tài)素濃度,樹干M上除去SM,2(在生成樹枝m后,生長點SM,2的形態(tài)素濃度等于0)也需要重新計算各生長點的形態(tài)素濃度�？赏ㄟ^式(3)計算k+q個生長點的形態(tài)素濃度。顯然,從式(3)可以推出: ∑ i=1,i≠2 k Ρ Μ,i + ∑ j=1 q Ρ m,j =1 。此時,樹干M和樹枝m的所有生長點形成了一個新的形態(tài)素濃度狀態(tài)空間。下一個新基點的獲取方式與SM,2相同。

【參考文獻】：
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本文編號：3291308