CN106023131B - 地图信息分析方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种地图信息分析方法及其装置。该地图信息分析方法包括以下步骤:对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且显示更新之后的信息素的值;以及根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析。该方法在高精度的地图上将地图网格化,在每个网格内对相对应的资源添加资源的属性,通过信息素的值来记录该网格被访问情况,从而确定在目前的情况下该区域内这种资源再被访问的价值,可以直观的了解大的区域内整体资源价值的分布,从而规划作业路径等。
Description
技术领域
本发明涉及数据领域,特别涉及一种地图信息分析方法及装置。
背景技术
现有的地图信息分析技术大多数只是简单地将数据量化再在地图上显示出来,无法对数据进行更进一步的分析,例如无法对区域内可再生资源可能存在的位置或是地图上资源被访问的价值进行预测。
如在进行渔业导航时,一般只会在地图上显示一定区域海面上的渔船位置以及运动方向、相应的海面情况如风向、洋流等。但是这并不能记录区域内整体的访问频率以及此区域再被访问价值
现有的资源管理技术大多只是简单的将资源的量数据化再在地图上显示出来,对区域内可再生资源如鱼群可能存在的位置或是地图上资源被访问的价值不能进行预测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种地图信息分析方法及其装置,在高精度的地图上将地图网格化,并且在每个网格内对相对应的资源添加资源的属性(例如鱼群路线、洋流水文信息等),同时通过信息素的值来记录该网格被访问情况,从而确定在目前的情况下该区域内这种资源再被访问的价值。
为解决上述技术问题,本发明的实施方式公开了一种地图信息分析方法,可以直观的了解大的区域内整体资源价值的分布,从而规划作业路径等,该方法包括以下步骤:
对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且显示更新之后的信息素的值;以及
根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析。
本发明的实施方式还公开了一种地图信息分析装置,包括:
信息初始单元,用于对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制单元,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且显示更新之后的信息素的值;以及
信息分析单元,用于根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析。
本发明的实施方式还公开了一种信息处理系统,包括显示屏和处理器,处理器包括:
信息初始部,用于对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制部,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且将更新之后的信息素的值显示在显示屏上;以及
信息分析部,用于根据在显示屏上显示的由显示控制部进行更新之后的信息素的值对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析。
本发明的实施方式还公开了一渔业资源分析系统,包括显示屏和处理器,处理器包括:
信息初始部,用于对渔业资源地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制部,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且将更新之后的信息素的值显示在显示屏上;以及
信息分析部,用于根据在显示屏上显示的由显示控制部进行更新之后的信息素的值对每个网格所代表的区域中的渔业资源信息结合区域本身的属性进行渔业资源预测。
本发明实施方式与现有技术相比,主要区别及其效果在于:
在高精度的地图上将地图网格化,并且在每个网格内对相对应的资源添加资源的属性,同时通过信息素的值来记录该网格被访问情况,从而确定在目前的情况下该区域内这种资源再被访问的价值,可以直观的了解大的区域内整体资源价值的分布,从而规划作业路径等。
进一步地,当区域被访问时,区域的信息素的值变大,当区域未被访问时,区域的信息素的值变小,由此一来,可以简单明了地添加资源属性,能更容易地确定资源再访问的价值。
进一步地,以颜色的深浅代表信息素的值的大小来进行显示,由此一来,可以更加直观地示出资源属性,能更容易地确定资源再访问的价值。
附图说明
图1是本发明第一实施方式中一种地图信息分析方法的流程示意图。
图2是图1中的地图信息分析方法中信息素的值的更新方法的原理示意图。
图3是本发明第一实施方式中一种地图信息分析方法中的信息素访问刷新的示意图。
图4是本发明第一实施方式中一种地图信息分析方法中的信息素无访问衰减的示意图。
图5是本发明第二实施方式中一种地图信息分析装置的结构示意图。
图6是本发明第一实施方式中一种地图信息分析方法用于渔业资源地图的示意图。
具体实施方式
在以下的叙述中,为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是,本领域的普通技术人员可以理解,即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改,也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。
首先,对本发明中的一些术语进行解释。
信息素:用来记录一个区域因为用户作业、访问而受到的影响,可以从侧面反映此网格区域继续被访问的价值。同时前端根据信息素的值对应不同的显示直观的呈现给用户。
资源分布地图:以高精度地图为基础,分成很多小区域(例如10乘10,可根据作业半径或是定位精度确定)。在上面整合地形,季节,温度,湿度,气候,以及相应的可再生资源等属性。并且以不同的颜色或其他的方式显示各区域用以代表资源的信息素的量。同时以点和向量的形式显示在地图上进行作业的单位。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。
本发明第一实施方式涉及一种地图信息分析方法。图1是该分析方法的流程示意图。
具体地说,该分析方法在高精度的地图上将地图网格化,并且在每个网格内对相对应的资源添加资源的属性。如图1所示,该分析方法包括以下步骤:
在步骤S101中,对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化。
具体来说,在对地图进行网格化划分的过程中,网格划分的大小可根据区域内的资源恢复程度的快慢来设定。对某些资源特别充沛的地区可划分更多更小的网格,达到强化此区域管理的目的。原则上网格的大小和形状没有特定的要求。例如划分成10乘10的方格状网格,当然也可以是其他的数目和形状,对此并不做限定。
对地图进行网格化划分之后,对信息素的值S初始化,在此例如可以规定0<S<1。当然,也可以为S设定其他取值范围,例如-1<S<1等等。初始化的原则是根据各个区域目前目标资源的情况对地图上的相关数据进行赋值。同时也根据区域资源情况、地形、气温等等因素会对每个网格内的信息素进行赋值,即设定最开始时不同区域内目标资源被访问的价值。
一种优选的设定方式是设定区域访问价值越大、越少被访问的区域信息素的值S越小,反过来,经常被访问进行作业,资源采集的区域可能被访问的价值越小,信息素的值S越大。当然,设定方式并不限于此,例如也可以用相反的方式设定S,即区域访问价值越大、越少被访问的区域信息素的值S越大,经常被访问进行作业,资源采集的区域可能被访问的价值越小,信息素的值S越小。
此后进入步骤S102,对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且显示更新之后的信息素的值。
具体来说,更新的原则如下:当用户离开原来的工作区域进入新的区域后,如果用户处于作业状态则认为此用户对该区域内的资源产生了影响,即按照访问更新刷新此区域中信息素的值。如果在下一次检测周期到来时用户还在此区域中进行作业则重复更新信息素的值,直到用户离开此区域或是用户停止作业,此时信息素按照预先设定的无访问情况时的处理方法变化,例如进行信息素的值的衰减处理。
也就是说,优选为用以下两种方式来对信息素进行更新:访问刷新(当区域被访问时,区域的信息素的值变大)以及无访问衰减(当区域未被访问时,区域的信息素的值变小)。当然更新方式并不限于此,也可以使用其他的更新方式,例如与上述方式完全相反的方式,即当区域被访问时,区域的信息素的值变小,当区域未被访问时,区域的信息素的值变大等等。
刷新信息素的目的在于记录此区域受用户访问、作业影响的的程度,从侧面预测此区域在被访问的价值。所以在具体的应用时应该针对所预测管理的资源本身属性(如资源再生速度、是否有其他区域资源可补充进该区域)来进行调整。
作为一个范例,例如以鱼群和农作物来进行比较,在区域被访问时区域渔群的S值被改变的幅度会比庄稼的S值改变的幅度小。同时在衰减时鱼群S值衰减的速率会比庄稼S值衰减的速率、幅度大。
对于信息素的值S的具体更新方法,会在后面以一个实例来进行进一步的描述。
此后进入步骤S103,根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析。
具体来说,获得每个时刻的信息素的值S,以适当的方式将S显示在用户面前,系统给出相应的分析。同时,用户也可以根据信息素值的显示和资源在此区域内本身的属性进行判断。在这种状况下可能会有很多情况,再此简地列出以下4种典型的示例性的情况:
1)区域资源很多访问很多造成信息素的值很高。这种情况下虽然此区域内资源可能到达的量可能很多,但是由于近期内经常被其他用户访问,那么此区域再被访问的价值可能并不是很大。
2)区域资源很多访问很少造成信息素的值很低。这种情况下此区域内可能含有大量资源,同时在近期内被访问的影响较小。那么用户再访问此区域可能获得的收益很大。访问价值较高。
3)区域资源很少访问很多造成信息素的值很高。这种情况下此区域因为本身就没有多少资源存在,又在近期内被大量访问,那么此区域几乎不可能再给新来的用户带来收益,因此再被访问的价值很小。
4)区域资源很少访问很少造成信息素的值很低。这种情况下此区域虽然可用的资源不多但是被访问的次数也少,对资源的影响也相对较小。用户再访问有可能获得一定的收获,访问的价值相对于情况3)较高。
在此四种情况的下,区域的访问价值排序大致可认为是:3)<4)<1)<2)。在这些示例性的情况中,信息素的值越小,所在区域中的信息被分析为价值越大,区域自身的属性越好,区域中的信息被分析为价值越大。当然,如果是其他的情况,也可以对应地采用其他分析方法,并不限于此。
信息素的值S可以采取不同值取不同颜色标示在网格地图上。例如,在网格比较小的情况下,由于用户作业在一定区域内是连续的,就可以采取等高线的形式显示。当然,其他的例如以颜色的深浅代表信息素的值的大小来进行显示等等方式也是可以的。只要是能够将信息素S值多代表的区域被访问影响的情况结合地图上标示的资源本身属性直观展示给用户,方便用户进行决策的显示方式都是可以的,对此并不做限定。
此后结束本流程。
以下对信息素的值S的具体更新方法做更详细的说明。参照图2,以上述实施方式中的以访问刷新以及无访问衰减的方式来更新例如可以按照以下的方式,即在用户进入区域之后,根据是否作业,判断信息素的变化方式。
信息素访问刷新:
设某一时刻信息素初值为Sn,当用户进入这一区域后修改这一值为Sn+1(0<S<1)。S值越大被访问的价值越小。
Sn+1=A*Sn*(1-Sn)+Sn (0<S<1)(0<A<1) ①
此计算式①中A的值为常数。此式可以近似模拟S在非常有价值被访问和非常没有价值被访问时一次的改变作用有限。在S接近于0.5时会因为单次访问而改变很大,甚至于产生因为一次访问造成突变的临界状态。
S在(0<S<1)的定义域范围内其斜率如图3所示,P为S变化的斜率。
信息素无访问衰减:
此计算式②中设某一时刻信息素初值为Sn,由于没有用户作业的话,S在下一检测循环会衰减为Sn+1(0<S<1)。S的值越小访问价值越大。拿渔场举例,由于会有其他的鱼群填补这一空白那么S的值会在一定时间内回落较快并且回落速度越发的平缓。
Sn+1=Sn-Sn*[1/(lgSn)'] (0<S<1) ②
此时,S在(0<S<1)的定义域内其斜率如图4所示,P为S变化的斜率。
综上所述,在此网格化后的地图的基础上为每个区域设定一个信息素的值S,通过更新S来记录用户的访问对这个区域产生的影响情况,通过此种方式估计此区域的资源被访问的价值情况。
本发明的各方法实施方式均可以以软件、硬件、固件等方式实现。不管本发明是以软件、硬件、还是固件方式实现,指令代码都可以存储在任何类型的计算机可访问的存储器中(例如永久的或者可修改的,易失性的或者非易失性的,固态的或者非固态的,固定的或者可更换的介质等等)。同样,存储器可以例如是可编程阵列逻辑(Programmable ArrayLogic,简称“PAL”)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称“RAM”)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory,简称“PROM”)、只读存储器(Read-Only Memory,简称“ROM”)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable ROM,简称“EEPROM”)、磁盘、光盘、数字通用光盘(Digital Versatile Disc,简称“DVD”)等等。
本发明第二实施方式涉及一种地图信息分析装置。图5是该地图信息分析装置的结构示意图。本发明的实际结构可以根据实际需要做出必要的调整,并不局限于图5中的结构。
具体地说,该地图信息分析装置在高精度的地图上将地图网格化,并且在每个网格内对相对应的资源添加资源的属性。如图5所示,该地图信息分析装置100包括:
信息初始单元101,用于对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制单元102,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且显示更新之后的信息素的值;以及
信息分析单元103,用于根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析。
第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式,本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效,为了减少重复,这里不再赘述。相应地,本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
可选地但并非必须地,显示控制单元102还包括访问更新单元201(在图5中未示出),用于当区域被访问时,使区域的信息素的值变大,当区域未被访问时,使区域的信息素的值变小。
本发明的实施方式还包括一种信息处理系统,包括显示屏和处理器,
处理器包括:
信息初始部,用于对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制部,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且将更新之后的信息素的值显示在显示屏上;以及
信息分析部,用于根据在显示屏上显示的由显示控制部进行更新之后的信息素的值对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析。
可选地但并非必须地,显示控制部还包括访问更新部,用于当区域被访问时,使区域的信息素的值变大,当区域未被访问时,使区域的信息素的值变小。
作为一个具体的实施例,本发明的实施方式还包括了一种渔业资源分析系统,包括显示屏和处理器,
处理器包括:
信息初始部,用于对渔业资源地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制部,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且将更新之后的信息素的值显示在显示屏上;以及
信息分析部,用于根据在显示屏上显示的由显示控制部进行更新之后的信息素的值对每个网格所代表的区域中的渔业资源信息结合区域本身的属性进行渔业资源预测。
具体来说,图6示出了一幅渔业资源地图的其中一部分,例如对于如图6所示的渔业资源地图来说,渔业资源分析系统中的信息初始部将渔业资源地图进行网格化划分,如图所示划分成A1到F9的54个区域,之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值S进行初始化,例如可以规定0<S<1,设定区域访问价值越大、越少被访问的区域信息素的值S越小,反过来,经常被访问进行作业,资源采集的区域可能被访问的价值越小,信息素的值S越大。然后显示控制部对每个网格所代表的区域的信息素的值S进行更新,用以下两种方式来对信息素进行更新:访问刷新(当区域被访问时,区域的信息素的值变大)以及无访问衰减(当区域未被访问时,区域的信息素的值变小),访问刷新的更新方式例如使用上述实施方式中的计算式①,无访问衰减的更新方式例如使用上述实施方式中的计算式②,将更新之后的信息素的值颜色的深浅代表信息素的值的大小来显示在A1到F9的54个区域中。在图6中颜色较深的地方近期内被访问的次数越多,例如从区域B6到区域D8的这个3乘3的方形区域,可以很直观的看出哪些区域被访问的比较集中,这些区域即使是在海里被访问的价值也较小。而图6右侧的岛上区域,即区域E6、E7、F5、F6、F7,因为陆地的关系没有鱼群,即使信息速的之非常低也没有被访问的价值。而图6的上方部分被访问较少信息素的值较低同时也是深海,则推断具有较高的访问价值。信息分析部根据在显示屏上显示的由显示控制部进行更新之后的信息素的值对每个网格所代表的区域中的渔业资源信息结合区域本身的属性进行渔业资源预测。
以上述实施方式的例子来对预测进行说明。列出4种典型的示例性的情况:
1)区域资源很多访问很多造成信息素的值很高。这种情况下虽然此区域内资源可能到达的量可能很多,但是由于近期内经常被其他用户访问,那么此区域再被访问的价值可能并不是很大,即图6中的区域B6、B7、B8、C6、C7、C8、D6、D7、D8。
2)区域资源很多访问很少造成信息素的值很低。这种情况下此区域内可能含有大量资源,同时在近期内被访问的影响较小。那么用户再访问此区域可能获得的收益很大。访问价值较高。在图6中,大多数区域都属于这种情况,即所有区域中除了其他三种情况以外的所有区域。
3)区域资源很少访问很多造成信息素的值很高。这种情况下此区域因为本身就没有多少资源存在,又在近期内被大量访问,那么此区域几乎不可能再给新来的用户带来收益,因此再被访问的价值很小。在图6中并没有对应于这种情况的区域。
4)区域资源很少访问很少造成信息素的值很低。这种情况下此区域虽然可用的资源不多但是被访问的次数也少,对资源的影响也相对较小。用户再访问有可能获得一定的收获,即图6中的区域E6、E7、F5、F6、F7。
基于区域的访问价值的排序,即3)<4)<1)<2)的排序可以一目了然地了解54个区域中每个区域的访问价值相比较而言大不大。
需要说明的是,本发明各设备实施方式中提到的各单元都是逻辑单元,在物理上,一个逻辑单元可以是一个物理单元,也可以是一个物理单元的一部分,还可以以多个物理单元的组合实现,这些逻辑单元本身的物理实现方式并不是最重要的,这些逻辑单元所实现的功能的组合才是解决本发明所提出的技术问题的关键。此外,为了突出本发明的创新部分,本发明上述各设备实施方式并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入,这并不表明上述设备实施方式并不存在其它的单元。
需要说明的是,在本专利的权利要求和说明书中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然通过参照本发明的某些优选实施方式,已经对本发明进行了图示和描述,但本领域的普通技术人员应该明白,可以在形式上和细节上对其作各种改变,而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (10)
1.一种地图信息分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且显示更新之后的信息素的值;以及
根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析;
对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化的步骤包括以下子步骤:
根据每个网格所代表的区域的资源恢复程度来对地图进行网格划分;
根据各个区域目前目标资源的情况对地图上的相关数据进行赋值;以及
按照赋值对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化。
2.如权利要求1所述的地图信息分析方法,其特征在于,
对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新的步骤包括以下子步骤:
当区域被访问时,区域的信息素的值变大;
当区域未被访问时,区域的信息素的值变小。
3.如权利要求1所述的地图信息分析方法,其特征在于,
显示更新之后的信息素的值的步骤包括以下子步骤:
以颜色的深浅代表信息素的值的大小来进行显示。
4.如权利要求2所述的地图信息分析方法,其特征在于,
根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析的步骤包括以下子步骤:
信息素的值越小,所在区域中的信息被分析为价值越大。
5.如权利要求4所述的地图信息分析方法,其特征在于,
根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析的步骤包括以下子步骤:
区域自身的属性越好,区域中的信息被分析为价值越大。
6.一种地图信息分析装置,其特征在于,包括:
信息初始单元,用于对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制单元,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且显示更新之后的信息素的值;以及
信息分析单元,用于根据所显示的更新之后的信息素的值,对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析;
所述信息初始单元,还用于:
根据每个网格所代表的区域的资源恢复程度来对地图进行网格划分;
根据各个区域目前目标资源的情况对地图上的相关数据进行赋值;以及
按照赋值对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化。
7.如权利要求6所述的地图信息分析装置,其特征在于,
显示控制单元还包括访问更新单元,用于当区域被访问时,使区域的信息素的值变大,当区域未被访问时,使区域的信息素的值变小。
8.一种信息处理系统,其特征在于,包括:
显示屏和处理器,
处理器包括:
信息初始部,用于对地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制部,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且将更新之后的信息素的值显示在显示屏上;以及
信息分析部,用于根据在显示屏上显示的由显示控制部进行更新之后的信息素的值对每个网格所代表的区域中的信息结合区域本身的属性进行分析;
所述信息初始部,还用于:
根据每个网格所代表的区域的资源恢复程度来对地图进行网格划分;
根据各个区域目前目标资源的情况对地图上的相关数据进行赋值;以及
按照赋值对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化。
9.如权利要求8所述的信息处理系统,其特征在于,
显示控制部还包括访问更新部,用于当区域被访问时,使区域的信息素的值变大,当区域未被访问时,使区域的信息素的值变小。
10.一种渔业资源分析系统,其特征在于,包括:
显示屏和处理器,
处理器包括:
信息初始部,用于对渔业资源地图进行网格化划分之后,对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化,信息素与区域的价值相关联且随着区域的访问情况发生变化;
显示控制部,用于对每个网格所代表的区域的信息素的值进行更新且将更新之后的信息素的值显示在显示屏上;以及
信息分析部,用于根据在显示屏上显示的由显示控制部进行更新之后的信息素的值对每个网格所代表的区域中的渔业资源信息结合区域本身的属性进行渔业资源预测;
所述信息初始部,还用于:
根据每个网格所代表的区域的资源恢复程度来对渔业资源地图进行网格划分;
根据各个区域目前目标资源的情况对渔业资源地图上的相关数据进行赋值;以及
按照赋值对划分出的每个网格所代表的区域的信息素的值进行初始化。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6259988B1 (en) * | 1998-07-20 | 2001-07-10 | Lockheed Martin Corporation | Real-time mission adaptable route planner |
CN103150613A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-06-12 | 武汉大学 | 一种土地利用布局智能优化方法 |
CN104361117A (zh) * | 2014-12-01 | 2015-02-18 | 北京趣拿软件科技有限公司 | 一种城市热门打车点推荐方法及系统 |
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---|---|---|---|---|
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-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6259988B1 (en) * | 1998-07-20 | 2001-07-10 | Lockheed Martin Corporation | Real-time mission adaptable route planner |
CN103150613A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-06-12 | 武汉大学 | 一种土地利用布局智能优化方法 |
CN104361117A (zh) * | 2014-12-01 | 2015-02-18 | 北京趣拿软件科技有限公司 | 一种城市热门打车点推荐方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于网格划分策略的连续域改进蚁群算法;黄永青等;《计算机工程与应用》;20130930;第49卷(第9期);摘要及第2节 |
网格化数据管理在地图搜索服务应用中的研究;曲鑫 等;《测绘与空间地理信息》;20071231;第30卷(第6期);59-62 |
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