基于群體智能的全局最優(yōu)匹配方法
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針對(duì)傳統(tǒng)三維碎片整體匹配過(guò)程中誤差積累的問(wèn)題，提出了一種基于群體智能的全局最優(yōu)匹配方法。該方法對(duì)破碎物體的三維多碎片全局匹配建立全局整體碎片匹配的數(shù)學(xué)模型，將碎片的整體最優(yōu)匹配求解問(wèn)題轉(zhuǎn)換為求滿足一定約束條件的最優(yōu)匹配矩陣的組合優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)將自然社會(huì)認(rèn)知優(yōu)化算法進(jìn)行離散化來(lái)求解該NP問(wèn)題。典型實(shí)例分析驗(yàn)證了所提方法全局優(yōu)化能力強(qiáng)，與初始位置無(wú)關(guān)，有較強(qiáng)的魯棒性，為三維碎片整體匹配提供一個(gè)有效的方法。
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