基于注记关联组的蚁群算法对点要素注记配置的实现方法技术

一种基于注记关联组的蚁群算法对点要素注记配置的实现方法，包括如下步骤：聚类分组、筛选单点注记关联组、蚁群构建、蚂蚁搜索、计算转移概率修改tabuc、注记适应度评价。本发明专利技术的有益效果为：适用于点规模大、点簇疏密变化差异大的地图，能有效的降低算法迭代计算所耗费的时间和提升注记结果质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地图注记领域，尤其是一种基于注记关联组的蚁群算法对点要素注记 自动配置的实现方法。
技术介绍
地图注记主要是对地理名称的标注，是传递地图信息的主要方式之一。从地图注 记的显示形式而言，包括动态地图注记和静态地图注记；从地理要素图形形式而言，包括点 要素注记配置、面状要素注记配置以及三维注记配置。 点要素注记配置问题（The Point Feature Cartographic Label Placement Problem)，简称PFCLP，是地图注记配置问题的重要组成部分之一。当点要素数目规模增大 时，问题求解的复杂度急剧增加。针对PFCLP问题的已有算法研究，大多针对算法和点要素 注记配置问题的结合，实现减少注记冲突的研究上。而对如何改善问题规模增大、问题求解 复杂度急剧増加的研究较少。本专利技术采用聚类分组思想，结合蚁群算法，予以融合改进，实 现将大规模点要素注记配置问题分割成多个小规模的点要素注记配置问题进行求解，提升 问题求解速度和注记结果质量。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种能有效降低算法迭代计算所耗费的时 间和提升注记结果质量的实现方法。 为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于注记关联组的蚁群算法对点要素注记 配置的实现方法，包括如下步骤： 步骤（1)、聚类分组；各个需要的参数进行初始化，点注记待选方位生成，方位优 先级值赋值，对不同方位的注记进行赋值，以正东方向为最高分，逆时针方向进行降分，注 记关联组生成，设有K个注记关联组； 步骤（2)、筛选单点注记关联组；判断每个注记关联组中点要素数目是否大于1， 若是则为多点注记关联组，随后进行第（3)步；若不是则表明该注记关联组为单点注记关 联组，无需进行蚁群算法迭代，只需根据该点注记方位优先级值，选取优先级值最大的方位 存入最终结果集FinalResultList中； 步骤（3)、蚁群构建；设有N(N< = K)个多点注记关联组，则有N个蚁群，设第 α(α e [1，N])个多点注记关联组中有叱个点要素，对应的蚁群中有paf蚂蚁； 步骤（4)、蚂蚁搜索；对各蚁群开始进行搜索，进入第一个蚁群针对的点注记关联 组，要求每只蚂蚁需将其所在的多点注记关联组中的所有点要素随机搜索一遍，搜索出每 个点要素中最优待选注记方位；设第c( ce [l，pa])只蚂蚁，随机的选取一个点要素，记为 i(i e [1,QJ)； 步骤（5)、计算转移概率根据i所对应的点要素待选注记优先级值η υ和信息 值通过公式（3)计算转移概率零，选取注记方位，判断冲突情况，更新该注记方位信息 值，并存入弟<1个蚁群的结果1611^)1^3111让丨31：_(1;本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于注记关联组的蚁群算法对点要素注记配置的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)、聚类分组；各个需要的参数进行初始化，点注记待选方位生成，方位优先级值赋值，对不同方位的注记进行赋值，以正东方向为最高分，逆时针方向进行降分，注记关联组生成，设有K个注记关联组；步骤(2)、筛选单点注记关联组；判断每个注记关联组中点要素数目是否大于1，若是则为多点注记关联组，随后进行第(3)步；若不是则表明该注记关联组为单点注记关联组，无需进行蚁群算法迭代，只需根据该点注记方位优先级值，选取优先级值最大的方位存入最终结果集FinalResultList中；步骤(3)、蚁群构建；设有N(N<＝K)个多点注记关联组，则有N个蚁群，设第α(α∈[1,N])个多点注记关联组中有Qa个点要素，对应的蚁群中有Pa个蚂蚁；步骤(4)、蚂蚁搜索；对各蚁群开始进行搜索，进入第一个蚁群针对的点注记关联组，要求每只蚂蚁需将其所在的多点注记关联组中的所有点要素随机搜索一遍，搜索出每个点要素中最优待选注记方位；设第c(c∈[1,Pa])只蚂蚁，随机的选取一个点要素，记为i(i∈[1,Qa])；步骤(5)、计算转移概率根据i所对应的点要素待选注记优先级值ηij和信息值τij通过公式(3)计算转移概率选取注记方位，判断冲突情况，更新该注记方位信息值，并存入第α个蚁群的结果TempResultList_α；Pijc=[τij]α·[ηij]βΣj=1SumLd[τij]α·[ηij]β---(3)]]>其中，SumLd为i点要素的待选注记方位总数，ηij为i点要素的第j个方位的优先值，τij为i点要素的第j个方位的信息值，α、β用于反映优先值、信息值的相对重要性，α+β＝1；步骤(6)、修改tabuc；设tabuc存储第c只蚂蚁已经过的点要素，从而Qa‑tabuc表明第c只蚂蚁下一步允许选择的点要素；步骤(7)、注记适应度评价；本专利技术的适应度评价函数，如公式(4)所示；评价第a个蚁群每个蚂蚁所搜索得到的注记方位集合的优劣程度，选取评价函数结果值大的作为结果注记，存入FinalResultList中；完成一个蚁群遍历循环后，进入下一个蚁群循环，直至遍历完所有的蚁群；E(i)=Σc=1QaE(ci)---(4)]]>其中，E(c)表示c蚂蚁在该多点注记关联组中所选取的点要素适应度函数，E(ci)表示c蚂蚁在i点要素上的适应度函数，E(ci)＝w冲突E冲突(ci)+w位置E位置(ci)+w关联度E关联度(ci)，权重取值w冲突＝100、w位置＝1、w关联度＝10；E位置(ci)＝ηiMax‑ηiSelected，ηiMax为i点要素的待选注记优先级最大值，ηiSelected为i点要素的选定的注记优先级值，Distance(SelectedLabelToFuture)为i点要素的选定的注记与i点要素的距离，Distance(max)为i点要素的待选注记与对应i点要素的最大距离。...

【技术特征摘要】
1. 一种基于注记关联组的蚁群算法对点要素注记配置的实现方法，其特征在于，包括 如下步骤： 步骤（1)、聚类分组；各个需要的参数进行初始化，点注记待选方位生成，方位优先级 值赋值，对不同方位的注记进行赋值，以正东方向为最高分，逆时针方向进行降分，注记关 联组生成，设有K个注记关联组； 步骤（2)、筛选单点注记关联组；判断每个注记关联组中点要素数目是否大于1，若是 则为多点注记关联组，随后进行第（3)步；若不是则表明该注记关联组为单点注记关联组， 无需进行蚁群算法迭代，只需根据该点注记方位优先级值，选取优先级值最大的方位存入 最终结果集FinalResultList中； 步骤（3)、蚁群构建；设有N(N〈 =K)个多点注记关联组，则有N个蚁群，设第a(aG[1，N])个多点注记关联组中有1个点要素，对应的蚁群中有PaA蚂蚁； 步骤（4)、蚂蚁搜索；对各蚁群开始进行搜索，进入第一个蚁群针对的点注记关联组， 要求每只蚂蚁需将其所在的多点注记关联组中的所有点要素随机搜索一遍，搜索出每个 点要素中最优待选注记方位；设第c(ce[l，Pa])只蚂蚁，随机的选取一个点要素，记为 i(ie[1，QJ); 步骤（5)、计算转移概率根据i所对应的点要素待选注记优先级值nu和信息值Tu通过公式（3)计算转移概率$，选取注记方位，判断冲突情况，更新该注记方位信息值...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴长彬，周鑫鑫，丁远，
申请(专利权)人：南京国图信息产业股份有限公司，南京师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32