基于設(shè)計實例的廣義M-J集自動繪制方法研究.pdf

1、近年來，分形在理論和應(yīng)用方面都取得了重要進展，基于分形理論繪制的圖案結(jié)構(gòu)復(fù)雜，色彩斑斕，變化萬千，給人以震撼的美感，特別是廣義 M-J集分形圖案已廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品的包裝和防偽標(biāo)識設(shè)計之中。然而在廣義 M-J集設(shè)計過程中，影響其圖形特征的參數(shù)眾多，設(shè)計過程中設(shè)計人員往往出現(xiàn)思維盲點、審美疲勞等現(xiàn)象，因此需要一種輔助方法，在保證設(shè)計質(zhì)量的前提下減輕設(shè)計人員的工作量，提高設(shè)計效率。
　　設(shè)計實例是設(shè)計師以往的成功設(shè)計案例，它包涵設(shè)計過程的

2、全部參數(shù)以及設(shè)計者的設(shè)計經(jīng)驗、設(shè)計理念和個人偏好。設(shè)計是一個復(fù)雜的問題求解和逐步求精的過程，在計算機輔助設(shè)計系統(tǒng)中，從設(shè)計實例中學(xué)習(xí)設(shè)計知識可以有效地改善設(shè)計系統(tǒng)，因此設(shè)計實例能夠?qū)笃诘脑O(shè)計提供巨大的幫助。
　　本文主要在廣義 M-J集自動繪制方法領(lǐng)域進行了探索，分析其繪制參數(shù)及圖形特征，運用進化計算方法自動的繪制出具有特定風(fēng)格的廣義 M-J集分形圖，彌補設(shè)計人員的設(shè)計盲點。針對廣義 M-J集分形圖的特點，本文給出了其設(shè)計實例相

3、似度的計算方法，在進化過程中以實例庫的相似度為依據(jù)建立適應(yīng)度函數(shù)來指導(dǎo)進化，實現(xiàn)設(shè)計的自動化，減少設(shè)計人員的負(fù)擔(dān)。本文的研究內(nèi)容主要包括:
　　(1)繪圖參數(shù)及圖形特征分析
　　廣義 M-J集圖形效果由大量的繪制參數(shù)共同決定，主要包括迭代公式，配色方案，圖形類型及繪制方法等，不同的參數(shù)對圖形有著不同的效果。同時給出了廣義 M-J集的圖形復(fù)雜度和滿意度，圖形復(fù)雜度指圖案結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，用其輪廓數(shù)量表示；滿意度是由設(shè)計者給定，包

4、涵著設(shè)計者的主觀偏好。
　　(2)設(shè)計實例的存儲及實例相似度計算
　　設(shè)計實例記錄了設(shè)計人員對一個分形圖案設(shè)計的全部信息，包涵著設(shè)計師的個人喜好和設(shè)計風(fēng)格，優(yōu)秀的設(shè)計實例對新的圖案設(shè)計有著重要的參考價值和指導(dǎo)作用。本文在對廣義 M-J集進行分析的基礎(chǔ)上，給出了其設(shè)計實例的表示和存儲方法，同時給出了實例間的相似度計算方法。
　　(3)運用進化計算方法實現(xiàn)了廣義 M-J集自動繪制
　　將廣義 M-J集分形圖的迭代公式