基于蚁群优化算法的线状目标简化模型

线状目标简化一直是地图综合的一项重要内容，可以看作是一个部分选取的优化问题。蚁群优化算法相对其他优化算法，在解组合优化问题上有一定优势，符合人类解题的思维习惯且收敛速度快。针对线状目标简化的目的、地图生产的标准以及蚁群优化算法的基本原理，分析了线状目标简化过程中所需满足的约束条件并进行了数学描述，建立了具体的算法设计模型，并引入长期禁忌表和局部搜索策略以提高算法的运算效率，给出了解题的关键步骤。最后对该算法进行了测试，简化结果表明将蚁群优化算法用于线状目标的简化是可行的、有效的，能较好的保持线状目标的几何形状特征，在顾及长度偏差和矢量偏差的同时有较高的压缩率，并与道格拉斯算法简化结果作了对比，在相同的几何限差内蚁群优化算法所得目标函数值更佳。