【摘 要】
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为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳（SFLA：Shuffled Frog Leaping Algorith
【机 构】
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吉林师范大学计算机学院,东北大学信息科学与工程学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题基金资助项目（KFKT2011B14）
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为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳（SFLA：Shuffled Frog Leaping Algorithm）和粒子群优化（PSO：Particle Swarm Optimization）算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几
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