An Improved Tornado Optimizer with Coriolis Force for Geodetic Parameter Estimation

WANG Leyang; WU Hao; XIAO Hao

doi:10.14188/j.2095-6045.20260383

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An Improved Tornado Optimizer with Coriolis Force for Geodetic Parameter Estimation

更新时间：2026-10-12

- An Improved Tornado Optimizer with Coriolis Force for Geodetic Parameter Estimation
- Journal of Geomatics Vol. 51, Issue 5, Pages: 83-89(2026)
- 作者机构：
  
  1.东华理工大学测绘与空间信息工程学院，江西南昌，330013
  2.东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室，江西南昌，330013
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.14188/j.2095-6045.20260383
  CLC： P227;TP18;P22
- Revised：2026-08-26，
  
  Published：05 October 2026
- 稿件说明：
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王乐洋，吴昊，肖浩.一种大地测量参数估计的改进型龙卷风优化算法［J］.测绘地理信息，2026，51（5）：83-89

WANG Leyang，WU Hao，XIAO Hao.An Improved Tornado Optimizer with Coriolis Force for Geodetic Parameter Estimation［J］.Journal of Geomatics，2026，51（5）：83-89
王乐洋，吴昊，肖浩.一种大地测量参数估计的改进型龙卷风优化算法［J］.测绘地理信息，2026，51（5）：83-89 DOI： 10.14188/j.2095-6045.20260383.

WANG Leyang，WU Hao，XIAO Hao.An Improved Tornado Optimizer with Coriolis Force for Geodetic Parameter Estimation［J］.Journal of Geomatics，2026，51（5）：83-89 DOI： 10.14188/j.2095-6045.20260383.

摘要

针对大地测量参数估计中传统方法对初值敏感、易陷局部最优及难以有效处理复合误差模型等问题，本文基于龙卷风优化算法（TOC）提出两种改进策略，构建改进型龙卷风优化算法（ITOC）。其一，引入基于种群多样性和迭代次数自动调整搜索步长的调节机制，动态平衡全局探索与局部开发；其二，采用Lévy飞行替代原有随机扰动策略，增强算法在复杂多峰目标函数中的逃逸能力与鲁棒性。为验证算法性能，本文设计了两类典型算例，实验证明，ITOC在求解精度、收敛稳定性及抗差性方面均具明显优势，为大地测量复杂模型参数估计提供了一种高效、稳健的智能优化新途径。

Abstract

Aiming at the problems in the parameter estimation of geodesy， such as the high sensitivity of traditional methods to initial values， the tendency to fall into local optima， and the difficulty in effectively handling composite error models， this paper proposes two improved strategies based on the tornado optimizer with Coriolis force（TOC） and constructs an improved tornado optimizer with Coriolis force（ITOC）. First， it introduces an adjustment mechanism that automatically tunes the search step size based on population diversity and iteration counts to dynamically balance global exploration and local exploitation. Second， Lévy flight is adopted to replace the original random perturbation strategy， enhancing the algorithm’s escape capability and robustness when dealing with complex multi-modal objective functions. To verify the algorithm performance， two types of typical numerical examples are designed and experiments demonstrate that ITOC boasts distinct advantages in solution accuracy， convergence stability and robustness against outliers， offering an efficient and robust new intelligent optimization approach for parameter estimation of complex geodetic measurement models.

关键词

Keywords

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