首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 信息科技 > 電子信息科學綜合 > 計算機工程與應用 > 面向三維模型輕量化的自私羊群優化算法研究 【正文】
摘要:針對傳統三維仿真模型優化的費時、費力、占用大量內存以及渲染時的畫面丟幀、報錯等問題,提出一種基于自私羊群智能優化的三維模型輕量化方法3DL-SHO,在確保三維數據準確性的基礎上,降低冗余類型、減少場景的數據量、加快模型的優化速度,同時利用3DMax腳本語言MAXScript實現了輕量化處理方法,方便烘焙。通過對BIM系統以及電廠三維仿真系統的幾種智能優化算法的對比實驗證明,采用該方法可快速執行所有3DMax批量化操作,顯著提高了建模和優化的效率。
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