吴良才等人把遗传算法和神经网络技术结合在一起,用于GPS高程的转换。通过实例计算,表明人工智能算法用于GPS高程转换的精度较高。作者拟建立附合水准路线的通用平差模型,研究建立蚁群智能水准平差方法。其目的在于改进平差手段,提高水准平差的精度。如图1所示,假定待测点为1,2,…,i,…,j,从BMA 到BMB之间设置了n 个测段, 按照五等水准测量的方法施测,各测段的实测高差分别为h1,h2,…,hn, 各测段的距离分别为L1,L2,…,Ln, 设各测段的高差真值分别为h1',h2',…,hn', 设各测段的真误差分别为Δ1,Δ2,…,Δn, 则(1)蚁群算法20世纪90年代,意大利学者Dorigo等人提出模拟蚁群觅食的蚁群算法。该算法的特点是:拥有强鲁棒性、优良的分布式计算机制,且易与其他优化理论相结合。该方法已经被用于解决大多数的优化问题。其应用领域已逐步扩展到工程建设方面。(2)蚁群搜索方式设计蚂蚁i的搜索方向与蚁群中其他蚂蚁的位置的信息素以及距离有密切关系,信息素越大,且与当前蚂蚁i的距离越小,被当前蚂蚁选定为搜索方向的概率也就越大,若蚂蚁i与蚂蚁j的距离为dij,则设,则蚂蚁i向蚂蚁j方向移动方向移动的概率为:(1)通过对附合水准路线测量的误差特点分析,建立了附合水准路线的误差处理通用优化模型,便于计算机程序优化计算。(2)提出了附合水准路线的蚁群智能平差方法,建立了附合水准路线平差的蚂蚁搜索方案和蚂蚁的行进策略。采用保留策略,实现快速、高精度平差。(3)通过实例计算可以发现,附合水准路线采用蚁群智能平差方法的精度明显高于采用传统经典平差方法的精度。