【摘 要】
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针对GIS空间分析需要经常解决的路径优化问题，本文研究了一种新型的群体智能空间路径优化算法，即海鸥优化算法（SOA）。通过重新定义海鸥位置的表示方式和更新策略，将海鸥优化算法从连续域转换到离散域，建立离散海鸥优化算法（DSOA）,同时引入随机异变因子，使海鸥有能力跳出局部最优值。为了验证DSOA的可靠性，通过定义适应度函数和可行解空间，实现利用离散海鸥优化算法求解经典的旅行商最短路径问题。试验结果
【基金项目】
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自然资源部科技创新项目（121203000000210004）；
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针对GIS空间分析需要经常解决的路径优化问题，本文研究了一种新型的群体智能空间路径优化算法，即海鸥优化算法（SOA）。通过重新定义海鸥位置的表示方式和更新策略，将海鸥优化算法从连续域转换到离散域，建立离散海鸥优化算法（DSOA）,同时引入随机异变因子，使海鸥有能力跳出局部最优值。为了验证DSOA的可靠性，通过定义适应度函数和可行解空间，实现利用离散海鸥优化算法求解经典的旅行商最短路径问题。试验结果表明，DSOA在解决最优路径问题上具有良好的稳健性，在空间分析方面具有较强应用潜力。
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