基于PVM的最小权三角划分并行遗传算法研究

• 作者: 何兴恒 姜鹏飞 张冬梅 杨捷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最小权三角划分 PVM 并行遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 86-88
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.02.024

摘要

平面点集的三角划分在计算机图形学,三维可视化等领域具有广泛地应用,在许多应用中需要提供形状最优的三角划分.但该类问题推测属于NP完全问题.为了快速有效地求解最小权三角划分(MWT)问题,提出了一种基于PVM的并行遗传算法来近似获取全局最优解,并系统地测试算法中一些重要的并行控制参数,包括迁移代数和节点平均负载对算法性能的影响.实验结果表明,该方法简单,可靠,大大缩短了优化过程的时间,提高获取全局最优解的概率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨捷	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	8	44	4.0	6.0
2	何兴恒	中国地质大学计算机学院	15	84	6.0	8.0
3	张冬梅	中国地质大学计算机学院	36	324	9.0	17.0
4	姜鹏飞	中国地质大学计算机学院	2	46	2.0	2.0