46、基于蚁群算法的天空亮度模型参数求解与拖船调度问题研究

基于蚁群算法的天空亮度模型参数求解与拖船调度问题研究

天空亮度模型参数求解

在研究天空亮度分布时，我们需要解决一系列复杂的问题，而其中的核心就是求解天空亮度模型的参数。

首先，函数 (f) 表达了散射指示函数，它将天空元素的相对亮度与其和太阳的角距离联系起来，其表达式为：
[f(\chi)=\frac{1}{\pi}(c + d\exp(-\chi) + e\exp(-\chi/2))\cos\chi]
在天顶处，其值可由以下公式表示：
[f(Z_s)=\frac{1}{\pi}(c + dZ_s\exp(-Z_s) + e\exp(-Z_s/2))\cos Z_s]

在方程中，(LZ)、(DV)、(ZS)、(\alpha S) 可以通过仪器测量，所以方程左边是一个常数，右边由包含两个参数 (a)、(b) 的灰度函数 (\phi) 和包含三个参数 (c)、(d)、(e) 的指示函数组成。为了得到方程的可行解，我们定义了 (g(a,b,c,d,e))：
[g(a,b,c,d,e)=\int_{0}^{2\pi}\int_{0}^{\pi}\left|\frac{L_Z}{D_V}- \phi(Z,\alpha)f(Z,\chi)\right|\sin Z dZd\alpha]
这样，问题就转化为一个函数优化问题，即找到一组解 ((a_0,b_0,c_0,d_0,e_0)) 使得 (g(a_0,b_0,c_0,d_0,e_0)=\min{g(a,b,c,d,e)})。

接下来，我们来看看求解这个优化问题的方法。对于方程的求解，有多种方法可供选择，如模拟退火算法、神经网络算法、禁忌搜索算法等。在这里，我们选择使用蚁群