应用计算机来实现三维图像仿真是计算机图形学、计算机视觉等领域的一个重要课题。随着领域内研究的逐渐深入，基于计算机的三维图像仿真已经被广泛应用于电脑游戏设计、工业工程模拟、虚拟现实等各个方面。其中实时三维织物仿真技术因为在虚拟现实、人机交互等方面的应用需求已经成为研究的热点。本文应用到针对三维织物仿真中的关键问题，对织物动态仿真模型进行改进，并将智能优化算法应用到织物仿真模型的参数求解过程中。现有的织物动态仿真模型的建立方法有很多种，本文对织物仿真的研究是以物理模型中的弹簧质点模型为基础，主要完成了以下几方面的工作：第一，全面阐述了织物仿真的国内外研究现状以及织物仿真模型的建立方法。同时对智能优化算法的国内外研究现状进行了介绍。第二，对织物的仿真模型进行了详细研究，指出了织物仿真模型中的关键技术问题，提出了解决这些技术难题的新方法。为了更好的表现织物的真实动感，应用了快速的动态修正方法。第三，在经典的弹簧质点模型的基础上，运用传统的和改进的遗传算法实现织物模型参数的学习，并用优化得到的参数实现织物的动态仿真。第四，在弹簧质点模型的基础上，研究了传统的和改进的模拟退火算法在模型参数求解过程中的运用，对算法的基本原理、流程和步骤进行了说明。以织物运动的实例数据为背景，本文将几种智能优化算法应用于织物仿真模型的参数求解过程。实验结果表明，应用智能优化算法能快速得到织物仿真模型中的关键参数，很好的体现织物运动的真实效果，对织物的动态仿真研究具有突破性意义。