針對(duì)軍用地圖需要在漫游、放大、縮小時(shí)進(jìn)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(jí)點(diǎn)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(diǎn)狀要素進(jìn)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(jì)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(jì)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(shí)驗(yàn)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(shì),不僅加速了收斂性,而且避免了搜索過程中進(jìn)入局部最優(yōu)。 

【文章來源】：電子設(shè)計(jì)工程. 2020,28(15)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

點(diǎn)注記候選位置示意圖

以特定圖層恰好縮放到整個(gè)屏幕并全圖顯示的情況下為測(cè)量基礎(chǔ)，假設(shè)點(diǎn)狀要素的注記屏幕長(zhǎng)為L(zhǎng)，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(jìn)行編號(hào)，網(wǎng)格單元的屏幕長(zhǎng)為2L，屏幕寬為2W。如圖2所示，將點(diǎn)狀要素利用如下的網(wǎng)格化管理，在特定點(diǎn)注記配置的過程中，可以根據(jù)該點(diǎn)所在的網(wǎng)格快速找到其鄰接網(wǎng)格，如一點(diǎn)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(diǎn)進(jìn)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(shí)更新位置時(shí)的具體方法；3）模擬退火算法在迭代時(shí)鄰域可行解的選取；4）目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算方法；5）利用點(diǎn)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(fù)責(zé)收集所有的粒子并對(duì)其進(jìn)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(fù)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(jìn)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(gè)粒子的退火迭代搜索過程相互獨(dú)立，所以適合于并行計(jì)算來加速注記配置。圖4 模擬退火降溫迭代尋優(yōu)流程圖


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