改進(jìn)混合蛙跳算法及其在人群運(yùn)動仿真中的應(yīng)用研究.pdf

1、混合蛙跳算法是一種仿生物學(xué)群體智能優(yōu)化算法，被成功用于求解實(shí)際優(yōu)化問題。但是，因?yàn)槠涮岢龅臅r(shí)間相對較短，所以目前的研究還沒有達(dá)到成熟和全面。目前，大多數(shù)文獻(xiàn)在其算法分析及理論研究尚處于起步階段，算法仍有很大的研究空間，值得我們進(jìn)一步研究。
　　近幾年虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)飛速發(fā)展，作為虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的重要研究方向之一，人群運(yùn)動仿真在工業(yè)、交通、娛樂等多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊，但目前仍存在一定的挑戰(zhàn)。路徑規(guī)劃方法是實(shí)現(xiàn)人群運(yùn)動仿真的一種重要方法。<

2、br>　　本文的主要工作是對混合蛙跳算法進(jìn)行改進(jìn)，并將其應(yīng)用到基于路徑規(guī)劃的人群運(yùn)動仿真中。本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　(1)針對混合蛙跳算法的收斂速度慢、收斂精度低的缺點(diǎn)，本文利用自適應(yīng)慣性權(quán)重以及人工蜂群算法的優(yōu)點(diǎn)對其進(jìn)行改進(jìn)。在標(biāo)準(zhǔn)混合蛙跳算法的局部信息交流中引入了自適應(yīng)慣性權(quán)重因子，在算法的全局信息交流中與人工蜂群算法相結(jié)合，最終提出了一種改進(jìn)的混合蛙跳算法—A2SFLA。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在收斂速度、尋優(yōu)能力

3、以及收斂精度上較原算法都有了一定的提升。
　　(2)將標(biāo)準(zhǔn)混合蛙跳算法及其改進(jìn)算法 A2SFLA在人群運(yùn)動仿真中進(jìn)行應(yīng)用。本文將混合蛙跳算法以及對其改進(jìn)的A2SFLA與人群運(yùn)動仿真相結(jié)合，并且在人群運(yùn)動仿真系統(tǒng)中進(jìn)行群體仿真，分別實(shí)現(xiàn)了人群的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)動、聚集現(xiàn)象和多出口疏散現(xiàn)象。仿真結(jié)果表明，SFLA及其改進(jìn)算法在進(jìn)行人群運(yùn)動仿真時(shí)具有很高的真實(shí)性。
　　(3)根據(jù)不同的仿真場景，提出了兩種層次化路徑規(guī)劃模型：基于A*算法的層

4、次化路徑規(guī)劃模型和基于拓?fù)鋱D的層次化路徑規(guī)劃模型。其中前者適用于障礙物比較分散的室外場景，而后者適用于室內(nèi)等容易進(jìn)行區(qū)域劃分的場景。人群運(yùn)動仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了兩種方法的有效性，并且表現(xiàn)出了優(yōu)良的仿真性能。
　　結(jié)合以上三點(diǎn)研究內(nèi)容，在所參與的科研項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)了“基于群體智能的群體仿真系統(tǒng)”和“基于人工生命和群體智能的動畫創(chuàng)作系統(tǒng)”中的多個(gè)功能模塊。本文作者設(shè)計(jì)并完成的模塊該包括場景建立模塊、運(yùn)動仿真模塊、基于A*算法的分層路徑規(guī)劃模塊、