基因表达式编程生成数字高程模型：缓冲区策略与优化算法

"本文主要探讨了利用基因表达式编程（GEP）技术生成数字高程模型的方法，针对传统空间插值方法在处理采样点缺失时存在的问题，提出了一种新的解决方案。研究中，作者引入了缓冲区策略、动态簇搜索算法、方向搜索相关点算法以及象限扩展搜索算法，优化了GEP的性能，提高了数字高程模型的生成效率和准确性。通过移动拟合GEP算法，进一步减小了拟合空间，从而提升了模型构建的精度。实验结果证实，这种方法相对于传统的GEP方法具有更好的效果。" 正文: 在现代地理信息系统（GIS）中，数字高程模型（DEM）是重要的数据组成部分，用于模拟地形特征和进行各种地理分析。然而，建立DEM的过程中，如何处理采样点的缺失和选择合适的插值方法一直是困扰研究者的问题。传统的空间插值方法如样条插值、克里金插值等，在面对采样点不完整的情况时，往往难以客观地确定插值函数的结构和参数，导致模型的准确性和可靠性受到影响。 为了克服这一挑战，该研究将基因表达式编程（GEP）技术引入到数字高程模型的生成中。GEP是一种基于生物进化理论的计算方法，通过模拟基因突变和自然选择的过程来寻找最优解。在本研究中，GEP被用来构造能够描述地形变化的数学表达式，以适应不同区域的复杂地形特征。 研究中提出的缓冲区策略（BS）是解决采样点缺失问题的一种策略，它在计算过程中适时注入高质量的高程数据，以保证模型的完整性和稳定性。动态簇的搜索算法（SDCA）则通过按需搜索相关点，有效地减少了冗余计算，提高了计算效率。同时，方向搜索相关点算法（SCPD）和象限扩展搜索算法（ESQA）则进一步优化了搜索过程，它们根据地形特征按方向动态扩展搜索簇，避免了无效计算，增强了算法的针对性。 移动拟合GEP算法（MF-GEP）是该研究中的核心创新，它通过动态调整拟合空间，降低了计算复杂度，同时保持了模型的精确性。这种算法使得GEP能够更好地适应地形变化，从而提高了整体模型的构建质量。 实验结果表明，采用这些改进的GEP方法生成的数字高程模型相比传统的GEP方法有显著的性能提升，不仅在处理缺失数据时表现更优，而且在模型的精度和运行效率上都有所提高。这为GIS领域提供了新的工具和技术，对于处理大规模、复杂地形的DEM生成具有重要意义。 总结来说，这项研究将生物学的进化思想应用于信息技术，成功地解决了数字高程模型构建中的难题。通过对GEP算法的改进，实现了更加精确和高效的地形建模，为地理信息科学领域的研究和应用开辟了新的路径。