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首页> 外文会议>2019 IEEE International Symposium on INnovations in Intelligent SysTems and Applications >Inter-Criteria Analysis Based on Belief Functions for GPS Surveying Problems
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Inter-Criteria Analysis Based on Belief Functions for GPS Surveying Problems

机译：基于置信度函数的GPS测量问题的标准间分析

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In this paper we present an application of a new Belief Function-based Inter-Criteria Analysis (BF-ICrA) approach for Global Positioning System (GPS) Surveying Problems (GSP). GPS surveying is an NP-hard problem. For designing Global Positioning System surveying network, a given set of earth points must be observed consecutively. The survey cost is the sum of the distances to go from one point to another one. This kind of problems is hard to be solved with traditional numerical methods. In this paper we use BF-ICrA to analyze an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm developed to provide near-optimal solutions for Global Positioning System surveying problem.
机译：在本文中，我们提出了一种针对全球定位系统（GPS）测量问题（GSP）的基于信念函数的新准则间分析（BF-ICrA）方法的应用。 GPS测量是一个NP难题。在设计全球定位系统测量网络时，必须连续观察一组给定的地球点。勘测成本是从一个点到另一点的距离之和。用传统的数值方法很难解决这类问题。在本文中，我们使用BF-ICrA分析了为全球定位系统测量问题提供接近最佳解决方案的蚁群优化（ACO）算法。

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