Resumen

Un problema clásico en muchos campos aplicados es obtener una superficie aproximada a un conjunto dado de puntos de datos. Este problema surge en Diseño y Manufactura Asistidos por Computadora (CAD/CAM), realidad virtual, imágenes médicas, gráficos por computadora, animación por computadora y muchos otros. Muy a menudo, la superficie aproximada preferida es polinómica, generalmente descrita en forma paramétrica. Esto lleva al problema de determinar valores paramétricos adecuados para los puntos de datos, la llamada parametrización de la superficie. En entornos del mundo real, los puntos de datos suelen estar muestreados de forma irregular y estar sujetos a ruido de medición, lo que conduce a un problema de optimización continua no lineal muy difícil, no resoluble con técnicas estándar de optimización. Este artículo resuelve el problema de parametrización para superficies Bézier polinómicas aplicando el algoritmo de luciérnagas, un poderoso algoritmo metaheurístico inspirado en la naturaleza introducido recientemente para abordar problemas

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Obtener; Aproximando superficie; Puntos de datos; Forma paramétrica; Parametrización de superficie; Problema de optimización
• Keywords:Obtain; Approximating surface; Data points; Parametric form; Surface parameterization; Optimization problem