基于粒子群算法的群体动画研究与实现

针对标准粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出选择粒子视野范围内具有最优适应度值的粒子作为该粒子本次迭代所需的全局极值,测试结果证明改进算法的全局收敛能力明显提高。将该算法用于群体动画中。仿真实验表明个体具有良好的人工智能性,能够真实模拟群体行为。     

基于面积约束的大豆叶片三维建模方法

针对基于图像对大豆叶片进行三维真实感建模的问题,考虑叶面积指数对大豆产量的影响,提出一种受面积约束的三维叶片建模方法.该方法首先从二维图像中提取出叶片特征点和叶片面积,然后采用双三次均匀B样条曲面插值特征点进行建模,并且根据叶片边缘卷曲形态对网格模型进行变形,构造叶片卷曲模型,分别计算不同卷曲模型的最大光照面积,从而选择最优的模型.实验证明,该方法能构造出逼真的叶片模型,并且具有一定的生物学意义和实际应用价值.     

协同设计中基于状态图的工作流表示模型*

着重讨论了CAD协同设计工作流管理中的工作流表示模型,提出了运用状态图的形式来表示工作流的模型,并详细描述了其定义、特性、建模方法及特性分析,并将该思想应用于建筑协同设计的工作流管理中。     

基于支持向量机的小区规划方案评价方法

针对目前房地产市场上的小区规划方案大多是由人工来评价这一现实状况以及由此带来的各种不规范性,提出了一种新的基于支特向量机的小区规划方案评价方法,归纳了小区规划方案具体的评价指标体系及量化方法,并构建了一个基于二叉树的多类分类评价模型.最后,通过仿真实验证明了基于支持向量机的小区规划方案评价模型的可行性和实用性.     

基于文化粒子群算法的约束优化问题求解

提出一种基于文化算法的粒子群优化算法(PSO)。该算法在群体空间采用基于高斯概率分布和柯西概率分布的改进PSO算法,在信念空间根据形势知识和规范化知识指导种群的进化,充分利用优秀个体所包含的信息,提高了算法的进化速度。实验表明,该算法的优化性能和效率优于基本PSO算法。     

面向近邻搜索的马尔科夫图哈希算法

基于哈希编码的算法,由于其高效性,已经成为海量数据高维特征最近邻搜索的研究热点。目前存在的普遍问题是,当哈希编码长度较低时,原始特征信息保留不是很充分,从而导致检索结果不理想。为了解决这一问题,提出了一种基于Markov网络的有效哈希编码算法。该算法首先根据稀疏编码策略进行特征重构,通过Markov随机游走的方式构建特征之间的语义网络关系图,然后根据Laplacian特征映射求出投影函数,最后进行快速的线性投影二值化编码。在公开数据集上与主流算法进行了性能比较,实验结果表明该算法具备良好的检索性能。     

基于遗传算法的八数码问题的设计及实现

介绍了遗传算法（GA）在八数码问题中的应用。首先介绍了八数码问题及遗传算法的相关知识,分析了求解八数码问题的传统解决方案;然后给出了八数码问题的遗传算法模型,并对此模型进行了算法的设计,即确定编码的表示、选择算子、交叉算子、变异算子及适应度函数;最后把此算法运用到基于八数码问题的拼图游戏求解过程的动态演示上。文中对此算法进行了多角度试验,试验表明采用遗传算法解决八数码问题是有效的、稳定的,具有较高的搜索效率。     

基于2-范数匹配的分形图像编码改进算法

为解决分形图像编码过程中编码时间过长的问题,对基于2-范数匹配的快速分形图像编码算法进行改进,通过对误差公式的推导,得出误差与图像块方差的不等式,利用该不等式剔除不匹配的码本块,减少计算量。实验结果表明,与原算法相比,改进算法在保证解码图像质量的前提下,进一步提高了编码速度。     

基于初始路径优化的蚁群算法及应用

为解决蚁群算法在初始阶段执行效率低、信息素随机分布、路径杂乱无章的缺点,提出将正交设计方法引入初始优化中.创建正交离散过程,形成正交优化的路径设置;优化初始化过程,形成初始解;以动态概率转移规则来构造路径;精练的选路策略等4项改进措施的初始路径优化模型.该模型提高了算法的执行效率,模拟算例成功应用于连续域问题的饲料配方设计方面,表明该算法有效且可行,开辟了一条饲料配方设计的新途径,同时对蚁群算法解决连续域问题提供可参考技的模型和求解方法.     

基于遗传算法的八数码问题的设计及实现

介绍了遗传算法（GA）在八数码问题中的应用。首先介绍了八数码问题及遗传算法的相关知识,分析了求解八数码问题的传统解决方案;然后给出了八数码问题的遗传算法模型,并对此模型进行了算法的设计,即确定编码的表示、选择算子、交叉算子、变异算子及适应度函数;最后把此算法运用到基于八数码问题的拼图游戏求解过程的动态演示上。文中对此算法进行了多角度试验,试验表明采用遗传算法解决八数码问题是有效的、稳定的,具有较高的搜索效率。