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研究生:王智賢
研究生(外文):Wang, Chih-Chien
論文名稱:以演化方式模擬人群運動行為
論文名稱(外文):Simulating Crowd Motion with Evolutionary Computation
指導教授:李蔡彥李蔡彥引用關係
指導教授(外文):Li, Tsai-Yen
學位類別:碩士
校院名稱:國立政治大學
系所名稱:資訊科學學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:82
中文關鍵詞:電腦動畫人群運動模擬基因演算法多代理人系統運動隊伍組態
外文關鍵詞:computer animationcrowd motion simulationgenetic algorithmMultiple Agent SystemMotion Formation
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近年來,在電腦動畫的應用中,虛擬人群模擬的需求越來越多;但人群運動的模擬對於動畫設計師而言,仍是一件十分繁瑣耗時的工作。過去有許多研究曾以虛擬力場模擬簡單的生物群聚行為,但所模擬出的動畫品質與虛擬力場的參數及虛擬環境息息相關,因此經常需要以人工的方式耗時地調整出適當的虛擬力場參數。因此,我們提議以此問題定義成一個基因演算法的問題,針對不同的移動行為,定義適切的適應函數,再由系統根據不同環境自動演化出適當的虛擬力權重組合,以供產生不同人群移動行為之動畫時參考。在本篇論文中,我們已完成基因演算法的設計及人群動畫模擬系統,並設計了不同的典型環境進行電腦模擬實驗,以驗證此方法的可行性。
The demands for virtual crowd simulation have been increasing in recent years but creating realistic crowd motions remains a complex and time-consuming task for a computer animator. In the literature、much work has been proposed to use virtual forces to simulate the motion of a group of virtual creatures such as birds and fishes. However、the quality of the simulations largely depends on the weights of the component virtual forces as well as the scene where the agents are situated. Usually it requires the animator to tune these parameters for a specific scene in order to obtain the desired result. In this thesis、we propose to use genetic algorithm to generate an optimal set of weighting parameters for composing virtual forces according to the given environment and desired movement behavior. We have implemented the proposed genetic algorithm as well as the crowd simulation system. Extensive experiments have also been conducted to study the effects of typical scenes and behaviors on the parameter sets and verify the feasibility of the approach.
第一章 導論 1
1.1研究動機 1
1.2 研究目標 3
1.3系統架構與流程說明 4
1.3.1人群的定義 4
1.3.2系統模組說明 5
1.4本論文的貢獻 9
1.5本研究的限制 9
1.6論文章節架構 10
第二章 相關研究 11
2.1分子系統 11
2.2行為系統 14
2.3機器人運動計畫演算法 16
第三章 虛擬人個體運動模型 19
3.1群眾的個體設計架構 19
3.2虛擬力的設計 21
3.3碰撞機制設計 29
3.3.1調準力策略 30
3.3.2四方向策略 31
3.3.3群體軌道參考策略 32
3.3.4七方向策略 33
第四章 人群移動行為的演化機制 34
4.1基因演算法 35
4.1.1演算法流程說明 36
4.1.2編碼方式 37
4.1.3適應函數 37
4.1.4族群初始化 37
4.1.5基因演算法的基本運算元說明 38
4.2人群移動的演化機制 39
4.3人群移動的適應函數定義 40
4.3.1群眾之間所保持的相對距離 42
4.3.2群眾與目標物的相對距離 43
4.3.3模擬過程中人群移動所發生的碰撞次數 44
4.3.4人群面向角度在時間上的一致性 45
4.3.5人群相對距離的恆常性 46
第五章 實驗設計 48
5.1情境環境的說明 48
5.2實驗設計與實驗結果 51
5.2.1群聚移動行為 53
5.2.2鬆散移動行為 58
5.2.3追隨移動行為 61
5.2.4包圍移動行為 64
5.2.5移動一致性行為 67
第六章 結論與未來研究方向 76
6.1結論 76
6.2未來研究方向 76
參考文獻 78
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