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渐变式路径优化在GIS中的应用

Gradient-Type Path Optimization in the Application of GIS
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摘要 为了解决传统算法收敛速度慢、搜索区域盲目等问题,提出了一种新的算法——渐变式路径优化算法.该算法是结合D ijkstra算法和遗传算法的优点,采用启发式搜索和自适应禁忌等策略进行优化而形成的一种混合算法.对新算法和传统算法进行了比较,同时将该算法应用于G IS路径规划中,对新算法中的关健参数σ、β因子进行了测试.仿真结果表明该算法极大地加快了搜索速度,提高了搜索效率,取得了良好的效果. To solve the questions of a slow search speed and search regional blind in the traditional approach,the paper put forward a new algorithm: gradient-type path optimization.The new algorithm is the mixed algorithm that possesses the advantage of genetic algorithm and dijkstra algorithm,and is optimized by heuristic search and adaptive taboos strategy.The paper compares new algorithm and traditional algorithm,and uses new algorithm for GIS route planning,and makes a measurement on α factor and β factor of new algorithm.The results indicate that the new algorithm speed up the search speed and improve search efficiency and achieve good effect.
作者 姜代红
出处 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期106-110,共5页 Natural Science Journal of Xiangtan University
基金 江苏省高校自然科学研究计划项目(06KJD460174) 徐州市科技计划资助项目(XM08C012)
关键词 渐变式 路径优化 最短路径 DIJKSTRA GIS 遗传算法 tapered path optimization shortest path Dijkstra GIS genetic algorithm
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