摘要：欧氏Steiner最小树问题是组合优化中一个经典的NP难题,在许多实际问题中有着广泛的应用.由于使用普通智能算法求解较大规模问题时,极易陷入拓扑结构的局部最优,因此,基于Delaunay三角网技术并结合智能算法的有关思想,设计了一种改进的混合型智能求解方法,可大幅度提高算法在寻找更好拓扑结构上的有效性.算法在Matlab环境下编程实现,经大量STEINLIB中的标准数据实例测试和验证,获得了满意的效果,为求解较大规模的欧氏Steiner最小树问题提供了新的有效方法.

摘要：不规则三角网(TIN)作为一种表现三维表面的离散数字形式在很多领域都有广泛的应用,最常见的如数字高程模型(DEM)。目前,对由大量离散点组成的地形表面构建TIN最为成熟的方法为基于狄洛尼原则的构网方法。但是该方法并不能很好地顾及"地形特征线"。而在实际应用中,设计地形(如交通工程中的设计道路、疏浚工程中的设计航道、吹填工程中的设计堤坝)正是由大量的地形特征线构成,所以该方法并不能解决这类地形的建模问题。在总结狄洛尼三角网构网方法的基础上,结合疏浚工程和吹填工程探讨了基于多边形剖分的设计地形建模方法并给出了应用实例。