遗传模拟退火算法在约束求解中的应用

被引：17

作者：

刘生礼

唐敏

董金祥

机构：

[1] 浙江大学人工智能研究所CAD/CG国家重点实验室

[2] 浙江大学人工智能研究所CAD/CG国家重点实验室杭州

[3] 杭州

来源：

中国图象图形学报 | 2003年 / 08期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

计算机图形学(520·6030); 遗传模拟退火算法; 约束求解; 参数化设计;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

将遗传模拟退火算法应用于约束求解中 ,提高了约束系统求解的鲁棒性和效率 .与 Newton- Raphson数值方法相比 ,由于遗传模拟退火算法是一种单纯的数值迭代方法 ,不涉及到矩阵求逆 ,因此克服了 Newton- Raphson法对初始值敏感的缺点 ,具有很强的鲁棒性 ;与其他利用 BFGS的优化算法相比 ,由于遗传模拟退火算法是在一个初始的解空间中搜索所有可能的解 ,因此克服了 BFGS优化算法对良约束多解情况只能求出一个解的缺点 ;由于遗传模拟退火算法是将约束问题转化为优化问题后才进一步求解 ,因此其可以处理过约束一致和欠约束的问题

引用

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