【摘 要】
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提出了一种基于遗传算法的数字曲线多边形改进逼近方法。该方法针对规则形状数字曲线的多边形逼近问题．以二进制向量序列表示的染色体作为每一个对应的逼近多边形候选解，将简化
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（编号：60474077）
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提出了一种基于遗传算法的数字曲线多边形改进逼近方法。该方法针对规则形状数字曲线的多边形逼近问题．以二进制向量序列表示的染色体作为每一个对应的逼近多边形候选解，将简化前后多边形质心偏移误差以及各被替换线段欧氏距离的方差引入到适应函数中，用迭代次数的sigmoid函数作为变异概率来控制遗传算法优化求解过程中的全局和局部搜索特性。实验结果表明，该方法对于保持曲线多边形简化逼近后的形状特征具有较好的效果。
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