基于深度强化学习的地图注记自动配置方法研究

地图注记配置是地图制图的关键环节，直接影响地图的可读性与美观度。传统人工配置效率低下，规则驱动的自动方法又难以兼顾多要素冲突与视觉层次。本文提出一种基于深度强化学习的地图注记自动配置方法。首先建立点状要素的八方向候选位置模型，并构建刻画注记压盖与要素遮挡关系的空间冲突图；进而将注记配置抽象为序列决策问题，以局部空间特征和当前配置状态为观测，设计融合冲突避让、制图规范与视觉层次的奖励函数，采用近端策略优化（PPO）算法训练配置智能体。在1∶1万至1∶25万多比例尺地形图数据集上的实验表明，本文方法的注记压盖率降至2.1%，配置合格率达96.3%，在配置质量与运行效率上均优于贪心算法、模拟退火和遗传算法。研究为地图智能制图与自动化生产提供了可行途径。