基于遗传算法的B样条曲线拟合改进算法

来源：计算机应用研究杂志2019年第9期北京时间：

作者：高茂庭,冯莉,

单位：上海海事大学信息工程学院,上海201306；

摘要：B样条曲线拟合应用于绘制离散数据点的变化趋势，一般采用数据逼近或者迭代的方法得到，是图像处理和逆向工程中的重要内容。针对待拟合曲线存在多峰值、尖点、间断等问题，提出一种基于遗传算法的B样条曲线拟合算法。首先利用惩罚函数将带约束的曲线优化问题转换为无约束问题，然后利用改进的遗传算法来选择合适的适应度函数，再结合模拟退火算法自适应调整节点的数量和位置，在寻优的过程中找到最优的节点向量，持续迭代直到产生最终的优良重建曲线为止。实验结果表明，该算法有效地提高了精度并加快了收敛速度。

关键词：曲线拟合,惩罚函数,遗传算法,节点向量,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61703267)；；