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自适应遗传算法的改进及在曲线化简中的应用 被引量:10

Improvement of adaptive genetic algorithms and application in line simplification
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摘要 针对固定遗传概率容易引起早熟及收敛慢的问题,对现有自适应遗传算法进行了改进。通过常见测试函数优化求解试验,验证了改进算法具有更好的全局收敛性和更快的收敛速度。在此基础上,将改进算法应用于曲线化简。仿真试验表明,其不仅能够较好地保持曲线的整体形态,还能够得到形变误差更小的化简结果。 Fixed genetic probabilities easily cause the premature and slow convergence problem.Improvement of current adaptive genetic algorithm is proposed to avoid that.Through the experiments of optimization for common test functions,this improved algorithm shows its better global optimal ability and faster convergence ability.Based on this,this improved algorithm is applied in line simplification.Simulation results show that it can maintain the overall shape,and can get better simplification results.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第11期152-155,200,共5页 Computer Engineering and Applications
基金 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.BLYX200929) 林业公益性行业科研专项(No.200904003-6)
关键词 自适应遗传算法 改进 曲线化简 adaptive genetic algorithm improvement line simplification
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参考文献13

二级参考文献99

共引文献718

同被引文献109

引证文献10

二级引证文献203

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