遗传算法在测绘测量平差中的非线性问题求解

遗传算法在测量平差中的应用是当前研究的热点领域，它凭借其在解决复杂优化问题上的强大能力，在工业工程领域展现出显著优势。本文由刘焕玲撰写，针对辽宁工程技术大学研究生学院的研究背景，深入探讨了遗传算法的基本理论及其在测绘领域的应用。 首先，遗传算法模仿生物进化过程，通过模拟自然选择、交叉和变异等机制，寻找最优化解决方案。这种算法的优势包括全局搜索能力强、适应性强且并行处理性能好。例如，沈明等人已经研究了浮点编码遗传算法在GPS姿态测量中的应用，通过模糊度函数和特定编码策略，提高了解算精度和效率。 文章特别关注了遗传算法在处理测绘中非线性问题的潜力。作者指出，尽管遗传算法在处理线性问题时可能不如经典平差方法表现出色，但在解决GPS双差模糊度等非线性问题上，由于其独特的搜索策略，能够找到较为满意的解。刘智敏、独知行和邹蓉的工作表明，通过改进遗传算法，可以显著提升GPS姿态测量的稳定性和计算效率。 遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择操作（选择适应度高的个体）、交叉操作（创建新的个体）、变异操作（引入随机性增加多样性）以及终止条件（达到预设目标或达到最大迭代次数）。图1展示了标准遗传算法的框图，直观地展示了算法的核心步骤。 然而，文章也指出遗传算法并非银弹，对于某些特定的测量问题，它可能不是最佳选择。因此，作者提出根据具体问题的特点和需求，合理运用遗传算法，结合其他数学方法，如经典平差，以达到最佳的解算效果。 总结来说，本文详细介绍了遗传算法在测量平差中的应用，强调了其在解决非线性问题上的潜力，同时也提醒读者在实践中需灵活运用和优化算法。未来的研究方向可能进一步探索遗传算法与其他优化技术的混合应用，以提升测量数据处理的整体性能。