一种改进的自适应遗传算法的收敛性分析

针对目前遗传算法缺乏有效的分析工具,理论分析困难较大的问题,提出了一种基于压缩映射原理的收敛性分析方法。首先,讨论了遗传算法收敛性的2种定义。然后介绍了一种基于精英保留策略的改进的自适应遗传算法,作为收敛性分析的对象。介绍了压缩映射原理,作为收敛性分析工具。最后,应用该定理对改进的自适应遗传算法进行了收敛性分析,验证了该算法是收敛的,证明压缩映射原理是遗传算法收敛性分析的一种有效工具。

海量数据纹理映射技术研究

纹理映射技术是当前计算机图形学中的一个热点问题。提出了一种基于四叉树结构的海量数据纹理映射算法。对多分辨率纹理数据进行了有效的压缩存储,并利用纹理映射误差,有效地减少了实时仿真过程中纹理数据调度的数据量,同时优化了内存释放算法,减少了内外存数据之间的反复调度,从而解决了大规模地形场景重建过程中的数据调度与海量数据的纹理映射问题。

基于区域聚合的栅格地形数据简化算法

针对规则网格地形数据存在的数据冗余,提出了一种基于区域聚合的地形数据简化算法,区域聚合是将共面或近似共面的若干地形栅格点用这组栅格点的边界点代替。该算法用面元间最大法向量夹角余弦值作为简化度量误差,通过递归过程完成数据简化,结合简化后存留散列点的特点进行地形绘制且经过消除地形裂缝处理,避免了离散点Delaunay三角化过程。实验结果表明,算法数据结构简单,便于使用,简化精度可控,简化效果好。

分离矩阵的步长自适应在线盲源分离算法

分析了超定盲源分离中的自然梯度算法最终不能稳定收敛的原因,针对解决这一问题的方法中存在的不足进行了分析和研究。采用了一种基于分离矩阵的步长自适应在线盲源分离算法,较好地实现了收敛速度与稳态误差的最优结合。同时,在信号随机减少或增加时改进算法也能够达到较好的分离效果,仿真结果验证了改进算法的收敛稳定性与分离有效性。