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Implemention of reverse gravity model estimation using particle swarm optimization method

Primary LanguagePython

reverse-gravity-model_PSO

Implemention of reverse gravity model estimation using particle swarm optimization method

Language: Java (with multithreading) and Python

Reference: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00330124.2012.679445

1. 程序入口：

GravityFit类main函数，构建一个GravityFit对象：

GravityFit gf = new GravityFit("W:\\Java\\GravityFit_PSO\\src\\flows.txt", "W:\\Java\\GravityFit_PSO\\src\\points.txt", 3, 1);

参数分别表示：流文件数据，点坐标数据，数据编码格式，线程数（需能被30整除），所用模型（0或1）

2. 注意事项：

2.1 数据格式（txt文档，UTF-8无BOM格式）

  • 流数据例如：
       上海 苏州 69059
    一行代表一条流数据，字符串之间、字符串和数字之间都是一个空格

  • 点数据例如：
       上海 121.473704 31.230393
    同样一行代表一个点数据ID及其坐标，中间都是一个空格

2.2 模型选择

只能为0或1:

  • 0：表示（1）提供流数据是完整的，任意两点间均存在流（2）如果两个点间的流没有或缺失，不考虑缺失流对计算的影响，忽视缺失的流
  • 1：表示考虑缺失的流数据对计算的影响，如果存在缺失的流数据，并把缺失的流的值设为0