基于粒子群退火的高密度目標(biāo)注記配置
發(fā)布時間:2021-11-11 06:48
針對軍用地圖需要在漫游、放大、縮小時進行大數(shù)據(jù)量注記配置的問題,提出了一種基于粒子群-模擬退火的大數(shù)量級點狀要素注記配置的算法。首先,為加快兩種優(yōu)化算法迭代過程中的尋優(yōu)效率將點狀要素進行網(wǎng)格化管理。其次,根據(jù)兩種算法求解NP難問題的五大要素,以及兩種算法迭代尋優(yōu)過程需要的計算規(guī)則,給出了注記配置可行解的數(shù)字串形式、目標(biāo)函數(shù)的計算方法、初始解的生成方法、鄰域的選取與可行解加減法的規(guī)則。最后,在以上基礎(chǔ)上,給出了該算法的具體步驟。實驗證明,該算法充分發(fā)揮了粒子群算法與模擬退火算法各自的優(yōu)勢,不僅加速了收斂性,而且避免了搜索過程中進入局部最優(yōu)。
【文章來源】:電子設(shè)計工程. 2020,28(15)
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
點注記候選位置示意圖
以特定圖層恰好縮放到整個屏幕并全圖顯示的情況下為測量基礎(chǔ),假設(shè)點狀要素的注記屏幕長為L,屏幕寬為W,則按照該圖層的范圍利用網(wǎng)格覆蓋并按照行列進行編號,網(wǎng)格單元的屏幕長為2L,屏幕寬為2W。如圖2所示,將點狀要素利用如下的網(wǎng)格化管理,在特定點注記配置的過程中,可以根據(jù)該點所在的網(wǎng)格快速找到其鄰接網(wǎng)格,如一點狀要素位于(i,j)網(wǎng)格內(nèi)則在配置過程中選取的候選位置只需與位于網(wǎng)格(i+1,j-1)、(i+1,j)、(i+1,j+1)、(i,j-1)、(i,j+1)、(i-1,j-1)、(i-1,j)、(i-1,j+1)內(nèi)并且已經(jīng)配置過的點進行相交判斷,這樣極大地提升了注記位置合法性的判斷效率。3 方法背景介紹與分析
前文的工作已經(jīng)介紹了如下內(nèi)容:1);初始可行解的選取方法;2)粒子群在迭代時更新位置時的具體方法;3)模擬退火算法在迭代時鄰域可行解的選取;4)目標(biāo)函數(shù)的計算方法;5)利用點狀要素的網(wǎng)格化管理將一般解調(diào)整到可行解的具體方法。在此基礎(chǔ)上可將本文算法的具體流程總結(jié)如圖3所示,在每次降溫后粒子群算法負責(zé)收集所有的粒子并對其進行位置調(diào)整,將調(diào)整后的粒子作為模擬退火算法下一次降溫迭代的初始解,而模擬退火算法負責(zé)全局迭代尋優(yōu)。按照此種方式兩種算法可發(fā)揮其各自的作用,粒子群算法起到了加速收斂的作用,模擬退火算法起到了避免進入局部最優(yōu)在全局中搜索最優(yōu)解。此外該算法由于每個粒子的退火迭代搜索過程相互獨立,所以適合于并行計算來加速注記配置。圖4 模擬退火降溫迭代尋優(yōu)流程圖
本文編號:3488388
【文章來源】:電子設(shè)計工程. 2020,28(15)
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
點注記候選位置示意圖
以特定圖層恰好縮放到整個屏幕并全圖顯示的情況下為測量基礎(chǔ),假設(shè)點狀要素的注記屏幕長為L,屏幕寬為W,則按照該圖層的范圍利用網(wǎng)格覆蓋并按照行列進行編號,網(wǎng)格單元的屏幕長為2L,屏幕寬為2W。如圖2所示,將點狀要素利用如下的網(wǎng)格化管理,在特定點注記配置的過程中,可以根據(jù)該點所在的網(wǎng)格快速找到其鄰接網(wǎng)格,如一點狀要素位于(i,j)網(wǎng)格內(nèi)則在配置過程中選取的候選位置只需與位于網(wǎng)格(i+1,j-1)、(i+1,j)、(i+1,j+1)、(i,j-1)、(i,j+1)、(i-1,j-1)、(i-1,j)、(i-1,j+1)內(nèi)并且已經(jīng)配置過的點進行相交判斷,這樣極大地提升了注記位置合法性的判斷效率。3 方法背景介紹與分析
前文的工作已經(jīng)介紹了如下內(nèi)容:1);初始可行解的選取方法;2)粒子群在迭代時更新位置時的具體方法;3)模擬退火算法在迭代時鄰域可行解的選取;4)目標(biāo)函數(shù)的計算方法;5)利用點狀要素的網(wǎng)格化管理將一般解調(diào)整到可行解的具體方法。在此基礎(chǔ)上可將本文算法的具體流程總結(jié)如圖3所示,在每次降溫后粒子群算法負責(zé)收集所有的粒子并對其進行位置調(diào)整,將調(diào)整后的粒子作為模擬退火算法下一次降溫迭代的初始解,而模擬退火算法負責(zé)全局迭代尋優(yōu)。按照此種方式兩種算法可發(fā)揮其各自的作用,粒子群算法起到了加速收斂的作用,模擬退火算法起到了避免進入局部最優(yōu)在全局中搜索最優(yōu)解。此外該算法由于每個粒子的退火迭代搜索過程相互獨立,所以適合于并行計算來加速注記配置。圖4 模擬退火降溫迭代尋優(yōu)流程圖
本文編號:3488388
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