中南大學(xué)鄧吉秋獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學(xué)申請的專利一種基于二自由度空間的多要素地圖注記優(yōu)化DDEGA-NM算法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116303841B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202211491090.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/29;該發(fā)明授權(quán)一種基于二自由度空間的多要素地圖注記優(yōu)化DDEGA-NM算法及系統(tǒng)是由鄧吉秋;郭志勇;邱藍;李榮;吳軍;王飛龍設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-11-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種基于二自由度空間的多要素地圖注記優(yōu)化DDEGA-NM算法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于二自由度空間的多要素地圖注記優(yōu)化DDEGA?NM方法及系統(tǒng),在已確定合適的候選位置數(shù)N*M以及最小和最大緩沖距離的前提下,改進DDEGA算法的初始種群生成和隨機迭代過程,從而提高注記配置質(zhì)量和算法收斂的速度,最后形成基于二自由度空間多候選位置注記配置的DDEGA優(yōu)化算法,優(yōu)化分為兩步:第一步是優(yōu)化初始種群,通過加入局部最優(yōu)排列組合方式和控制初始種群隨機產(chǎn)生的范圍來提高初始種群的質(zhì)量;第二步是優(yōu)化遺傳過程,改變差分算法和遺傳算法生成新種群個體的比例,并增加一部分由高質(zhì)量候選位置隨機產(chǎn)生的個體。
本發(fā)明授權(quán)一種基于二自由度空間的多要素地圖注記優(yōu)化DDEGA-NM算法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于二自由度空間的多要素地圖注記優(yōu)化DDEGA-NM方法,其特征在于,包括如下步驟: S1、輸入實驗矢量地圖數(shù)據(jù)Map0,該圖幅包含著點、線、面不同圖層,每個圖層有多個要素; S2、輸出為地圖每個要素實現(xiàn)注記配置,所輸出的結(jié)果為Outcome列表,包含每個要素已選定的注記候選位置Name、Type、X和Y數(shù)據(jù)信息,Outcome=[Name,Type,X,Y]; S3、定義一維列表Labels_1和二維列表Labels_2,Labels_1和Labels_2均用于表示所有要素的全部候選位置集合; S4、基于矢量地圖Map0確定候選位置數(shù)量和注記應(yīng)離要素的最小、最大緩沖距離值,再為點、線、面要素分別生成候選位置,得到候選位置集合; S5、優(yōu)化DDEGA算法隨機產(chǎn)生初始種群; S6、采用循環(huán)函數(shù),逐個獲取每個候選位置Name、Type、X和Y坐標信息,并采用注記壓蓋、注記歧義、注記優(yōu)先級因子對每個候選位置評分; S7、生成每個要素根據(jù)候選位置的理論極限值按從小至大的順序排序,評分值越低,對應(yīng)的候選位置優(yōu)先級越高; S8、將候選位置理論極限值組合作為初始種群的一個個體X1,確保DDEGA-NM算法在每次循環(huán)迭代都能保留分數(shù)評分最低的個體; S9、采用注記沖突、注記壓蓋、注記歧義、注記優(yōu)先級四個評分因子對種群X1-X100評價,將最小評分值組合直接加入下一代種群,以保證當(dāng)前最優(yōu)注記候選位置組合不會丟失; S10、對所生成的初始種群X1-X100的評分值進行排序,取分數(shù)在前50%的個體參與生成下一代種群中,分別通過遺傳算法和差分進化算法生成30%和60%新個體,再隨機選擇每個要素的候選位置序號[1-|N*M3|]來組合生成10%的個體,加入下一代新種群中,形成新的種群個體X1-X100; S11、判斷新種群X1-X100是否符合終止迭代條件,具體如下: 若不符合迭代條件,進入步驟S9,開始下一次循環(huán)迭代; 若符合終止迭代條件,輸出新種群X1-X100中評分值最小的Xn; S12、對Xn進行解碼,得到其每個要素的已確定的候選位置坐標信息,存入Outcome,Outcome=[Name,Type,X,Y]; S13、結(jié)束,輸出注記配置結(jié)果Outcome。
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