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基于遗传算法的多实体空间优化摆放与场景建模

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·课题背景与意义第9-10页
   ·相关研究综述第10-13页
     ·实体空间摆放问题的相关研究第10-11页
     ·三维场景建模相关研究第11-13页
   ·主要研究内容第13页
   ·本文的组织结构第13-15页
第2章 基于HowNet的TTS实体模型库构建第15-27页
   ·引言第15页
   ·VRML实体模型的构建第15-21页
     ·VRML简介第15-16页
     ·VRML节点类型第16-17页
     ·元模型的定义第17页
     ·实体模型规范化第17-21页
   ·基于HowNet的实体模型分类第21页
     ·HowNet简介第21页
     ·HowNet义原上下位关系第21页
   ·TTS实体模型库的构建第21-26页
     ·初始模型库的建立第22-24页
     ·《伊索寓言》实体模型库的构建第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 三维场景建模的研究与实现第27-35页
   ·引言第27页
   ·Cortona SDK场景建模第27-28页
     ·Cortona SDK简介第27-28页
     ·Cortona ActiveX Control的应用第28页
   ·用VRML Automation技术实现自动化场景建模第28-32页
     ·VRML Automation技术第29-31页
     ·自动化场景建模的实现第31-32页
   ·Cortona SDK场景建模示例第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第4章 遗传算法多实体空间优化摆放系统的实现第35-53页
   ·引言第35页
   ·遗传算法简介第35-37页
     ·简单遗传算法第35-36页
     ·最优解保持遗传算法第36页
     ·遗传算法实现的关键第36-37页
   ·多实体空间优化摆放系统的实现第37-41页
     ·系统结构第37-38页
     ·实体优化定位第38-41页
   ·仿真实验第41-44页
     ·系统输入第41页
     ·方位计算结果第41-42页
     ·未优化场景与优化摆放场景第42-44页
   ·算法收敛性分析第44-46页
     ·算法收敛曲线图第45页
     ·与简单遗传算法的对比实验第45-46页
   ·系统性能指标第46-51页
     ·适应度阀值第46-47页
     ·群体大小对系统性能的影响第47-48页
     ·交叉概率对系统性能的影响第48-50页
     ·变异概率对系统性能的影响第50-51页
   ·本章小结第51-53页
结论第53-54页
参考文献第54-57页
攻读学位期间发表的学术论文第57-58页
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明第58页
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书第58页
哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理第58-59页
致谢第59页

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