本文關(guān)鍵詞： 基因表達(dá)式編程 遺傳算子 L-系統(tǒng) 適應(yīng)度函數(shù) 虛擬植物建模　出處：《山東師范大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：大自然中的植物種類多樣,千姿百態(tài),它們是組成和諧大自然不可缺少的一部分。虛擬植物建模融合了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、隨機(jī)化過程、物理學(xué)、植物學(xué)、農(nóng)學(xué)及可視化計(jì)算等多種學(xué)科,針對植物個體或群落,開展虛擬植物的相關(guān)研究已經(jīng)成為目前的研究熱點(diǎn)。虛擬植物的形態(tài)建模是進(jìn)行虛擬植物研究的關(guān)鍵,而植物在生長過程中所表現(xiàn)出來的形態(tài)多樣性、可塑性,為虛擬植物形態(tài)模型的構(gòu)建方法研究帶來了契機(jī)和挑戰(zhàn)。L-系統(tǒng)是目前進(jìn)行虛擬植物形態(tài)表達(dá)和模型構(gòu)建的最有效方法之一,能夠符合植物自身的生長機(jī)理且利于計(jì)算機(jī)可視化實(shí)現(xiàn)。因此,本文在深入研究不同的虛擬植物建模方法的基礎(chǔ)上,運(yùn)用基因表達(dá)式編程思想(Gene Expression Programming,簡稱GEP),基于L-系統(tǒng)方法,對植物的形態(tài)進(jìn)化策略和方法進(jìn)行研究。在利用L-系統(tǒng)構(gòu)建植物形態(tài)描述性模型的基礎(chǔ)上,本文按照GEP的編碼結(jié)構(gòu)原理,將L-系統(tǒng)的字符集和產(chǎn)生式映射為開放讀碼框架(Open Reading Frames,簡稱ORFs)下的字符集和K-表達(dá)式,以獲取能夠滿足植物形態(tài)進(jìn)化的初始編碼方案;之后,按照GEP原理,對植物個體形態(tài)進(jìn)行遺傳和進(jìn)化操作,提出了基于樹形相似度的適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行有效評價(jià),獲得最優(yōu)解,最終得到在形態(tài)上符合植物生長機(jī)理的最佳植物個體或群落。本文的研究工作主要包括以下幾個方面:1.深入研究和分析虛擬植物形態(tài)建模方法,滿足植物形態(tài)的多樣性和可塑性要求,探究適合于植物形態(tài)表達(dá)的有效途徑和方法。植物形態(tài)建模的理論和方法各有異同,而模型的可行性、有效性是進(jìn)行虛擬植物模型研究的出發(fā)點(diǎn)。本文通過對目前虛擬植物建模方法的深入探討,考慮植物形態(tài)進(jìn)化的要求,采用L-系統(tǒng)表達(dá)植物形態(tài)發(fā)生過程,并進(jìn)行計(jì)算機(jī)可視化仿真。L-系統(tǒng)是一種典型的并行字符發(fā)生系統(tǒng),在植物形態(tài)發(fā)生的表達(dá)上具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢,是虛擬植物建模最有效的方法之一,目前在符合植物生長機(jī)理的研究上也得到長足的發(fā)展。本文對L-系統(tǒng)的不同模型方法深入研究,為支持植物形態(tài)發(fā)生的進(jìn)化過程奠定了理論和方法上的基礎(chǔ)。2.基于植物形態(tài)發(fā)生的有效表達(dá),滿足植物形態(tài)進(jìn)化要求,對基因表達(dá)式編程思想的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入研究。以植物形態(tài)發(fā)生的描述性模型為基礎(chǔ),詳細(xì)的介紹了GEP的關(guān)鍵技術(shù)、GEP的算法流程和GEP在植物形態(tài)發(fā)生的應(yīng)用和方法。采用GEP能夠快速搜索最優(yōu)解的優(yōu)勢促進(jìn)植物形態(tài)的進(jìn)化來滿足植物的表型可塑性和多樣性,然后根據(jù)設(shè)定的適應(yīng)度函數(shù)值或者最大的迭代次數(shù)對種群中的個體進(jìn)行選擇或者淘汰,最終保留最優(yōu)的個體。3.鑒于對L-系統(tǒng)理論的研究,為得到最自然的植物形態(tài),對傳統(tǒng)的L-系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn),為選擇進(jìn)化中最優(yōu)的植物形態(tài),改進(jìn)了植物的形態(tài)評價(jià)函數(shù)�；贚-系統(tǒng)的基本理論(同步并發(fā)理論),考慮到自然界中部分植物是異步并發(fā)的,為了使仿真植物與自然界中的植株更加逼真,將傳統(tǒng)的L-系統(tǒng)加入了環(huán)境符號和時(shí)間步控制植物形態(tài)的異步并發(fā)現(xiàn)象。評價(jià)三維仿真植物,判斷個體是否進(jìn)入下一代,充分地考慮了植物拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和外部輪廓,提出了基于樹形相似度的適應(yīng)度函數(shù),有效的評價(jià)了仿真植物與目標(biāo)植物的相似性。4.基于L-系統(tǒng)和GEP的理論研究,本文提出了一種自適應(yīng)的虛擬植物進(jìn)化智能模型,將GEP算法和改進(jìn)的L-系統(tǒng)相結(jié)合對植物形態(tài)進(jìn)行進(jìn)化和表達(dá)。為了減少建模過程中人工的干預(yù),系統(tǒng)能夠的自動獲取模型的參數(shù)和產(chǎn)生式,提出了基于改進(jìn)的L-系統(tǒng)與GEP算法結(jié)合的自適應(yīng)的植物形態(tài)進(jìn)化模型,然后采用VC++編程語言實(shí)現(xiàn)L-系統(tǒng)文法模擬植物的形態(tài),在獲得大量植物形態(tài)優(yōu)良個體的同時(shí),使植物的形態(tài)得到進(jìn)化,滿足用戶的需求。
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【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：Q94;TP391.9
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本文編號：1534359