[發明專利]基于蟻群算法的地理信息多目標帕累托解的可視化方法

在審

• 申請號: 201410425441.6
• 申請日: 2014-08-26
• 公開（公告）號: CN104156483A
• 公開（公告）日: 2014-11-19
• 發明（設計）人: 張加萬;陳輝;蔣心怡;康凱
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 李素蘭

1.一種基于蟻群算法的地理信息多目標帕累托解的可視方法，利用地理信息數據和與目標優化相關的統計數據，用可視分析技術展示多目標優化結果，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、設定蟻群算法初始時刻的位置，該位置即用戶在想要探索的區域通過點擊選擇的地點；

步驟二、設定目標條件和約束條件；

步驟三、設定單一目標和相應的權重；

步驟四、設定全局的目標函數F，

F＝MAX(condA*Avalue+condB*Bvalue-condC*Cvalue-condD*Dvalue+condE*Evalue)其中：condA、condB、condC、condD、condE這些變量的值的范圍是0-1，表示的是用戶限定各個單目標所占全局目標的權重分布；

步驟五、執行改進蟻群算法，

步驟六、計算出帕累托解，帕累托解的組成是根據用戶自定義的目標組成的[PFvalue,PAvalue,PBvalue,PCvalue,PDvalue,PEvalue]，PFvalue代表的是目標函數的最優解，但是有時候并不是目標最優就是用戶偏好的最優，用戶可能會根據某個維度重新設置權重，獲得更好的最優。同時PFvalue的值在蟻群算法進行比較的時候會影響信息素的值，各個參數的定義如下：

PAvalue＝condA*Avalue

PBvalue＝condB*Bvalue

PCvalue＝condC*Cvalue

PDvalue＝condD*Dvalue

PEvalue＝condE*Evalue

當蟻群算法執行結束之后，我們將根據計算出結果的解進行排序，選取出前15％的記錄，用平行坐標坐標的方式可視化表示，用戶可以直觀查看解，同時再進行調節參數重新計算。

步驟七、利用可視化交互操作進行驗證，若所獲得的帕累托解不是理想結果，則調整步驟一至步驟三的設定值，直至獲得理想結果。

2.如權利要求1所述的基于蟻群算法的地理信息多目標帕累托解的可視方法，其特征在于，所述改進蟻群算法，具體包括以下步驟：

用戶在指定的地圖區域內用鼠標點選初始螞蟻的位置；

用戶在不同的地方點選了30只螞蟻的位置后，開始執行算法：

對于30只螞蟻，同時開始進行尋路，當每只螞蟻迭代次數少于500次時，重復執行以下處理，即根據信息素溶度隨機出來的隨機數(1,2,3,4,5,6,7,8)，其中每個數字代表的是一個方向，1代表向上，2代表向右上，3代表向右，4代表向右下，5代表向下，6代表向左下，7代表向左，8代表向左上；

如果挑選的方向是走不通的，那么重新在挑選一個方向；

如果挑選的方向是走得通的，判斷螞蟻走過的地方是否滿足條件：

若螞蟻走過的地方滿足條件，那么更新這塊的信息素+0.001f，然后計算螞蟻的步長，以跳出局部極值；

若螞蟻走過的地方不滿足條件，那么更新這塊的信息素的值-0.001f然后計算螞蟻的步長，以跳出局部極值；

直至迭代次數超過500次，算法結束。