基于SFLA-PSO算法的几何约束求解

作     者：于晓鹏 曹春红 YU Xiao-peng;CAO Chun-hong

作者机构：吉林师范大学计算机学院吉林四平136000 东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 

出 版 物：《吉林大学学报（信息科学版）》 (Journal of Jilin University（Information Science Edition）)

年 卷 期：2012年第30卷第2期

页      面：203-206页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 081304[工学-建筑技术科学] 0802[工学-机械工程] 0813[工学-建筑学] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题基金资助项目(KFKT2011B14) 

主　　题：几何约束求解 混洗蛙跳算法 粒子群优化算法 

摘      要：为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳(SFLA:Shuffled Frog Leaping Algorithm)和粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。