遗传算法在曲线多边形近似中的应用



在平面数字曲线的多边形近似中, 为克服顶点的检测只依靠局部区域、缺乏全局信息的弱点, 文中把多边

形近似问题作为寻找在满足一定的近似误差条件下使顶点数最少、或者使顶点数和近似误差都尽可能少的最优化

问题来处理. 为了能够处理点数较多的曲线, 文中采用遗传算法和基于Pareto 最优解的改进遗传算法来求近似最

优解. 和一些经典算法的实验比较表明, 文中算法与只依靠曲线局部特性的一类算法相比, 在近似的保真性和效率

上有明显的改进, 同时又比准确寻优一类的算法如动态规划等有大幅度的时间节省.