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《兰州理工大学》 2012年
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遗传算法与IFS相结合的植物形态模拟研究

张雯雯  
【摘要】:自然界中的植物具有典型的复杂自相似结构,自然景观模拟是分形的主要应用领域之一,而植物模拟是自然景观模拟的主要研究方向。本文在分形图形学的基础上,通过对自然景物进行模拟与仿真来探索植物生长的规律。本文介绍了分形的基本理论,重点讨论了生成分形图形的主要方法:迭代函数系统(IFS)、扩散限制凝聚法、逃逸时间算法、粒子系统法与L-系统。通过IFS生成的植物图形具有质地感强、纹理丰富、着色简单与层次渐变等优点,并且通过IFS生成植物图形的程序简单易行。然而传统IFS的植物形态模拟与植物的自然进化过程差别比较大,随着带概率IFS和带参数IFS的产生,可以用这两种IFS进行植物模拟,并得到纹理丰富、动态的植物图形。 但是利用IFS模拟植物图形的形态结构差异较小,而自然界中即使是同一物种的植物,形态与结构也是多样化的。即使是带概率IFS和带参数IFS也仅仅是依据植物的几何特征进行模拟,缺乏对植物的进化和生理特征的描述。利用IFS生成植物图形简单易行,但是对于一棵植物图形进行合理的IFS码选取和计算则是比较复杂和耗费时间的。因此,本文将IFS与遗传算法(GA)相结合进行植物形态的模拟,将IFS码作为遗传算法中的染色体,IFS码中的仿射变换作为基因;对基因进行变异、交叉等遗传操作;设置了合理的适应度函数,对生成的植物图形进行评价,使模拟结果能够体现自然界中物种的遗传与进化。本文模拟出既具有分形特征又符合自然规律的植物图形。 GA与IFS相结合生成的植物图形不仅形态丰富,而且反映了遗传因素与环境因素在植物进化过程中起的作用,从而实现植物的繁殖与进化。在自然景观再现、虚拟动画、植物学等领域都具有一定的应用价值。最后,通过对多种植物模型生成的实验验证了算法的可行性。
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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