基于改进鱼群算法的几何约束求解  被引量:1

Geometric constraint solving based on improved fish swarm algorithm

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作  者:高雪瑶[1] 刘云腾 Gao Xueyao;Liu Yunteng(School of Computer Science&Technology,Harbin University of Science&Technology,Harbin 150080,China)

机构地区:[1]哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150080

出  处:《计算机应用研究》2019年第4期1209-1211,1236,共4页Application Research of Computers

基  金:国家自然科学基金资助项目(61502124;60903082);中国博士后科学基金资助项目(2014M560249);黑龙江省自然科学基金资助项目(F2015041;F201420);"理工英才"计划-2018年度基础研究项目(LGYC2018JC014)

摘  要:几何约束求解是CAD建模中的关键技术,针对求解质量不高和求解速度慢的问题进行了研究,提出了一种鱼群算法和混沌算法相结合的几何约束求解方法。将CAD模型中的几何约束关系表示为一组代数方程组;利用代数方程组来构造目标函数,将几何约束求解问题转换为目标函数的优化问题;最后,使用混沌算法来改进鱼群算法以寻找目标函数的最优解。实验结果表明该方法可以有效地解决几何约束问题。Geometric constraint solving is a key technique in CAD modeling.This paper researched tlie problem lliat solving quality was not high and solving speed was slow,and proposed a method of geometric constraint solving,which coml>ined fish swarm algorithm and chaos algorithm.Firstly,lliis metliod denoted geometric constraint relations in CAD model as a group of algebraic equations.Secondly,it used the group of algebraic equations to construct objective function.It transformed a problem of geometric constraint solving into a problem of objective function optimization.Finally,it used chaos algoritlim to improve fish swann algoritlim in order to find an optimal solution of objective function.Experimental results show that this proposed metliod can effectively solve geometric constraint problems.

关 键 词:几何约束求解 鱼群算法 混沌算法 目标函数 

分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

 

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