基于微粒群优化的烟雾扩散的实时研究

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (2): 179-181.

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基于微粒群优化的烟雾扩散的实时研究

刘斓1，徐健锋2，刘群3

1.南昌大学计算机科学与应用技术系，南昌 330031
2.南昌大学软件学院，南昌 330047
3.重庆邮电大学计算机科学与技术学院，重庆 400065

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2012-01-11 发布日期:2012-01-11

Studying of real-time smog diffusing based on particle swarm optimization

LIU Lan1, XU Jianfeng2, LIU Qun3

1.Department of Computer Science & Application Technology, Nanchang University, Nanchang 330031, China
2.College of Software, Nanchang University, Nanchang 330047, China
3.College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2012-01-11 Published:2012-01-11

摘要/Abstract

摘要： 在粒子系统的基础上研究了烟雾微粒浓度扩散和微粒内部之间碰撞检测相结合的方法。通过扩散方程建立了烟雾扩散力场，以确保扩散运动轨迹的精确性；为了降低微粒之间的碰撞检测时间，引入了基于空间哈希表的碰撞检测技术。经仿真实验结果证明了该算法不仅能够提高模拟速度以达到实时控制要求，而且能够展示烟雾扩散的真实性。

关键词: 粒子系统, 扩散方程, 空间哈希表, 碰撞检测, 实时模拟

Abstract: Based on particle system, the method of combining smog particle density diffusion and inter particles collision each other is studied in this paper, which simulates the diffusing and real-time performance of smog. Diffuse force field is established by the diffusion equation, which can ensure the accuracy of the trajectories of diffusion. In order to reduce the time on collision between particles each other, a collision technology based on spatial hashtable is introduced in the article. Experimental results via simulation experiment show that the proposed method in the paper not only can improve the simulation speed of real-time requirements, but also demonstrate the authenticity of the smog diffusion.

Key words: particle system, diffusion equation, spatial hashtable, collision detection, real time

刘斓1，徐健锋2，刘群3. 基于微粒群优化的烟雾扩散的实时研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(2): 179-181.

LIU Lan1, XU Jianfeng2, LIU Qun3. Studying of real-time smog diffusing based on particle swarm optimization[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(2): 179-181.

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Studying of real-time smog diffusing based on particle swarm optimization

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