本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)制作中群體動(dòng)畫(huà)制作的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)及其魚(yú)群生成方法。

背景技術(shù)：

群體動(dòng)畫(huà)是對(duì)群體行為動(dòng)畫(huà)的簡(jiǎn)稱(chēng)，研究和模擬由簡(jiǎn)單個(gè)體組成的群落與環(huán)境以及個(gè)體之間的互動(dòng)行為。隨著計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、數(shù)字處理技術(shù)的極速發(fā)展和計(jì)算機(jī)硬件成本的不斷降低，計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用都得到了有力地推動(dòng)和普及。群體動(dòng)畫(huà)是計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)領(lǐng)域的重要研究方向。它以其大規(guī)模的群體數(shù)量、震撼的運(yùn)動(dòng)和仿真效果，在游戲、娛樂(lè)、教育、軍事模擬、虛擬現(xiàn)實(shí)等多個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。

在現(xiàn)有的群體動(dòng)畫(huà)制作過(guò)程中，如果群體中個(gè)體數(shù)量較少，動(dòng)畫(huà)設(shè)計(jì)師還可以承受，但是如果個(gè)體數(shù)量太多，動(dòng)畫(huà)設(shè)計(jì)師就需要付出繁重的勞動(dòng)，因?yàn)槿后w動(dòng)畫(huà)不僅要求群體的運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)一致，而且要求個(gè)體分別具有獨(dú)特的運(yùn)動(dòng)軌跡，如果手動(dòng)創(chuàng)建每個(gè)個(gè)體以及個(gè)體的運(yùn)動(dòng)路徑，不僅效果不逼真，而且實(shí)現(xiàn)的代價(jià)和成本過(guò)高。

論文“群體動(dòng)畫(huà)虛擬環(huán)境建模與路徑規(guī)劃方法研究”中在角色建模方面，針對(duì)群體角色數(shù)量大、模型相似但不相同等特點(diǎn)和傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)方法面臨的工作量大、效率低、創(chuàng)新性不足的問(wèn)題，提出了改進(jìn)的元細(xì)胞遺傳算法NICGA，結(jié)合CGA和NURBS技術(shù)實(shí)現(xiàn)群體角色建模，通過(guò)調(diào)整角色模型的NURBS曲線(xiàn)控制點(diǎn)和曲率產(chǎn)生新的模型，利用自適應(yīng)機(jī)制控制參數(shù)設(shè)置，借鑒精英保留和隔代進(jìn)化策略，提高群體角色建模的質(zhì)量和速度，NUCGA方法有效地解決了傳統(tǒng)3D動(dòng)漫角色建模方法難以設(shè)計(jì)出有足夠創(chuàng)意的模型和數(shù)以萬(wàn)計(jì)的3D群體角色建模工作量大的問(wèn)題。

但是，該方法存在一定的不足，雖然與傳統(tǒng)3D動(dòng)漫角色建模方法相比在群體角色建模的質(zhì)量和速度上取得了較好的效果，然而，該方法針對(duì)人工魚(yú)整體進(jìn)行建模，在群體角色建模時(shí)也是調(diào)整整個(gè)角色模型的NURBS曲線(xiàn)控制點(diǎn)和曲率產(chǎn)生新的模型，群體模型的數(shù)量和形態(tài)受到限制。因此，在群體角色建模方面，群體模型的數(shù)量和形態(tài)多樣化還可以得到進(jìn)一步的提高。

綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)中在群體角色建模方面如何進(jìn)一步提高群體模型的數(shù)量和形態(tài)多樣化，尚缺乏有效的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明為了解決上述問(wèn)題，提供一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)及其魚(yú)群生成方法。本發(fā)明由魚(yú)群模型生成及魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成兩大部分組成。魚(yú)群模型生成采用實(shí)數(shù)編碼遺傳算法在已有人工設(shè)計(jì)魚(yú)的基礎(chǔ)上生成魚(yú)群模型，生成的魚(yú)群模型具有既相似又不完全相同的特點(diǎn)，符合自然界中群聚的魚(yú)群的規(guī)律；魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成采用微粒群算法實(shí)現(xiàn)個(gè)體的避障及碰撞，并有效的實(shí)現(xiàn)聚集、分離及跟隨目標(biāo)等群體移動(dòng)行為的動(dòng)畫(huà)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

人工魚(yú)模型部件單元，其用于采用基于NURBS模型的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法生成人工魚(yú)部件，以及根據(jù)所述人工魚(yú)部件進(jìn)行組裝；

和

魚(yú)群模型庫(kù)管理單元，其用于保存所述人工魚(yú)模型部件單元生成的人工魚(yú)部件，選取進(jìn)行組裝的人工魚(yú)部件，以及保存組裝后的人工魚(yú)，為魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成單元選取人工魚(yú)；

和

魚(yú)群動(dòng)畫(huà)路徑規(guī)劃單元，其用于采用微粒群算法對(duì)魚(yú)群運(yùn)動(dòng)的路徑進(jìn)行規(guī)劃；

和

魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成單元，其用于把從所述魚(yú)群模型庫(kù)管理單元選取的人工魚(yú)導(dǎo)入選定的路徑，生成動(dòng)畫(huà)。

優(yōu)選的，所述人工魚(yú)模型部件單元，包括：

人工魚(yú)模型部件設(shè)計(jì)單元，其用于采用基于NURBS模型的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法生成人工魚(yú)部件；

和

人工魚(yú)模型組裝單元，根據(jù)所述人工魚(yú)模型部件設(shè)計(jì)單元生成的工魚(yú)部件組裝成人工魚(yú)。

本發(fā)明為了解決上述問(wèn)題，提供一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)及其魚(yú)群生成方法。本發(fā)明由魚(yú)群模型生成及魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成兩大部分組成。魚(yú)群模型生成采用實(shí)數(shù)編碼遺傳算法在已有人工設(shè)計(jì)魚(yú)的基礎(chǔ)上生成魚(yú)群模型，生成的魚(yú)群模型具有既相似又不完全相同的特點(diǎn)，符合自然界中群聚的魚(yú)群的規(guī)律；魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成采用微粒群算法實(shí)現(xiàn)個(gè)體的避障及碰撞，并有效的實(shí)現(xiàn)聚集、分離及跟隨目標(biāo)等群體移動(dòng)行為的動(dòng)畫(huà)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)的魚(yú)群生成方法，該方法包括以下步驟：

(1)在所述人工魚(yú)模型設(shè)計(jì)單元中，把人工魚(yú)分解成為單個(gè)的部件，并將分解出的各個(gè)部件執(zhí)行實(shí)數(shù)編碼遺傳算法；

(2)分別獲取步驟(1)中各個(gè)部件的NURBS模型，設(shè)置默認(rèn)操作次數(shù)執(zhí)行實(shí)數(shù)編碼遺傳算法，生成新的人工魚(yú)部件；

(3)將步驟(2)中生成的新的人工魚(yú)部件保存至所述魚(yú)群模型庫(kù)管理單元中；

(4)重復(fù)步驟(2)-步驟(3)直至所有的人工魚(yú)部件生成完成；

(5)從所述魚(yú)群模型庫(kù)管理單元中取出人工魚(yú)部件組裝成為人工魚(yú)，然后存到魚(yú)群模型庫(kù)。

優(yōu)選的，在所述步驟(1)中，所述部件包括：

魚(yú)身部件，背鰭部件，尾部件，尾鰭部件，肚鰭部件，眼部件和嘴部件。

優(yōu)選的，在所述步驟(2)中，具體步驟包括：

(2-1)提取一個(gè)人工魚(yú)部件的NURBS模型的輪廓線(xiàn)；

(2-2)在步驟(2-1)中提取的NURBS模型的輪廓線(xiàn)上選取一組控制點(diǎn)，在控制點(diǎn)處對(duì)NURBS模型的輪廓線(xiàn)進(jìn)行放大或縮小，得到一組候選的部件；

(2-3)對(duì)所述候選的部件采用適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，選取適應(yīng)度值高的部件作為種子，指定次數(shù)；

(2-4)對(duì)所述種子進(jìn)行操作直至執(zhí)行完制定次數(shù)，生成新的人工魚(yú)部件。

優(yōu)選的，在所述步驟(2-1)中，所述NURBS模型的輪廓線(xiàn)包括U線(xiàn)和V線(xiàn)，所述U線(xiàn)是模型表面橫向上的曲線(xiàn)，所述V線(xiàn)是模型表面縱向上的曲線(xiàn)；

提取NURBS模型的輪廓線(xiàn)，即提取NURBS模型的所述U線(xiàn)和所述V線(xiàn)。

優(yōu)選的，在所述步驟(2-2)中，具體步驟包括：

在NURBS模型的所述U線(xiàn)上選取一組控制點(diǎn)，以0.8-1.2之間的隨機(jī)數(shù)作為倍數(shù)，在所述控制點(diǎn)處對(duì)NURBS模型的U線(xiàn)進(jìn)行放大或縮小，放大或縮小的倍數(shù)作為實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的編碼。

優(yōu)選的，在所述步驟(2-2)中，具體步驟包括：

在NURBS模型的所述V線(xiàn)上選取一組控制點(diǎn)，以0.8-1.2之間的隨機(jī)數(shù)作為倍數(shù)，在所述控制點(diǎn)處對(duì)NURBS模型的V線(xiàn)進(jìn)行放大或縮小，放大或縮小的倍數(shù)作為實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的編碼。

優(yōu)選的，在所述步驟(2-3)中，

所述適應(yīng)度函數(shù)為：

其中，

Current_i：當(dāng)前個(gè)體的第i個(gè)曲線(xiàn)的半徑與第一曲線(xiàn)的半徑之間的比率；

Best_i：當(dāng)前個(gè)體的第i個(gè)曲線(xiàn)的半徑與第一曲線(xiàn)的半徑之間的最佳比率；

曲線(xiàn)的半徑：控制點(diǎn)到第i個(gè)曲線(xiàn)上的中心點(diǎn)的距離的平均值。

優(yōu)選的，所述步驟(2-4)中，具體步驟包括：

(2-4-1)對(duì)所述種子兩兩進(jìn)行多點(diǎn)交叉；

(2-4-2)對(duì)所述種子進(jìn)行多點(diǎn)變異；

(2-4-3)重復(fù)步驟(2-4-1)-步驟(2-4-2)直至執(zhí)行完所述步驟(2-3)中的指定次數(shù)。

本發(fā)明的有益效果：

(1)本發(fā)明的一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)的魚(yú)群生成方法，利用現(xiàn)有人工設(shè)計(jì)的魚(yú)作為種子，通過(guò)實(shí)數(shù)編碼遺傳算法派生魚(yú)群，在保證魚(yú)群模型的數(shù)量和形態(tài)多樣化的情況下，有效減少設(shè)計(jì)人員的工作量；

(2)本發(fā)明的一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)的魚(yú)群生成方法，其中的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法包括交叉和變異操作，可以使生成的魚(yú)群模型具有既相似又不完全相同的特點(diǎn)，符合自然界中群聚的魚(yú)群的規(guī)律。

(3)本發(fā)明的一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)及其魚(yú)群生成方法，不僅僅局限于魚(yú)群動(dòng)畫(huà)的制作與魚(yú)群的實(shí)誠(chéng)，同樣適用于基于NURBS模型進(jìn)行角色設(shè)計(jì)的各類(lèi)動(dòng)畫(huà)制作。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明的魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本發(fā)明中魚(yú)群生成方法的方法流程示意圖；

圖3是本發(fā)明中一個(gè)鯊魚(yú)模型示意圖；

圖4是本發(fā)明中一個(gè)鯊魚(yú)模型魚(yú)身示意圖；

圖5是本發(fā)明中提取NURBS模型的U線(xiàn)和V線(xiàn)示意圖；

圖6是本發(fā)明中魚(yú)身NURBS模型的U線(xiàn)和V線(xiàn)控制點(diǎn)示意圖；

圖7是本發(fā)明中兩個(gè)雙親魚(yú)身示意圖；

圖8是本發(fā)明中兩個(gè)雙親魚(yú)身NURBS模型的U線(xiàn)和V線(xiàn)示意圖；

圖9是本發(fā)明生成的兩個(gè)孩子魚(yú)身NURBS模型的U線(xiàn)和V線(xiàn)示意圖；

圖10是本發(fā)明生成的兩個(gè)孩子魚(yú)身示意圖；

圖11是本發(fā)明中圖4所示的魚(yú)身的NURBS模型的輪廓線(xiàn)示意圖；

圖12是本發(fā)明中交叉變異生成孩子魚(yú)身的NURBS模型的輪廓線(xiàn)示意圖；

圖13是本發(fā)明中交叉變異生成的孩子魚(yú)身示意圖；

圖14是本發(fā)明執(zhí)行5次疊代后生成的鯊魚(yú)魚(yú)身示意圖；

圖15本發(fā)明生成的魚(yú)群聚集路徑示意圖；

圖16本發(fā)明生成的魚(yú)群聚集動(dòng)畫(huà)示意圖。

具體實(shí)施方式：

應(yīng)該指出，以下詳細(xì)說(shuō)明都是例示性的，旨在對(duì)本申請(qǐng)?zhí)峁┻M(jìn)一步的說(shuō)明。除非另有指明，本文使用的所有技術(shù)和科學(xué)術(shù)語(yǔ)具有與本申請(qǐng)所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員通常理解的相同含義。

需要注意的是，這里所使用的術(shù)語(yǔ)僅是為了描述具體實(shí)施方式，而非意圖限制根據(jù)本申請(qǐng)的示例性實(shí)施方式。如在這里所使用的，除非上下文另外明確指出，否則單數(shù)形式也意圖包括復(fù)數(shù)形式，此外，還應(yīng)當(dāng)理解的是，當(dāng)在本說(shuō)明書(shū)中使用術(shù)語(yǔ)“包含”和/或“包括”時(shí)，其指明存在特征、步驟、操作、器件、組件和/或它們的組合。

在不沖突的情況下，本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。

實(shí)施例1：

本發(fā)明為了解決上述問(wèn)題，提供一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)及其魚(yú)群生成方法。本發(fā)明由魚(yú)群模型生成及魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成兩大部分組成。魚(yú)群模型生成采用實(shí)數(shù)編碼遺傳算法在已有人工設(shè)計(jì)魚(yú)的基礎(chǔ)上生成魚(yú)群模型，生成的魚(yú)群模型具有既相似又不完全相同的特點(diǎn)，符合自然界中群聚的魚(yú)群的規(guī)律；魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成采用微粒群算法實(shí)現(xiàn)個(gè)體的避障及碰撞，并有效的實(shí)現(xiàn)聚集、分離及跟隨目標(biāo)等群體移動(dòng)行為的動(dòng)畫(huà)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下實(shí)施方式：

一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)，如圖1所示，該系統(tǒng)包括：

人工魚(yú)模型部件單元，其用于采用基于NURBS模型的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法生成人工魚(yú)部件，以及根據(jù)所述人工魚(yú)部件進(jìn)行組裝；

和

魚(yú)群模型庫(kù)管理單元，其用于保存所述人工魚(yú)模型部件單元生成的人工魚(yú)部件，選取進(jìn)行組裝的人工魚(yú)部件，以及保存組裝后的人工魚(yú)，為魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成單元選取人工魚(yú)；

和

魚(yú)群動(dòng)畫(huà)路徑規(guī)劃單元，其用于采用微粒群算法對(duì)魚(yú)群運(yùn)動(dòng)的路徑進(jìn)行規(guī)劃；

和

魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成單元，其用于把從所述魚(yú)群模型庫(kù)管理單元選取的人工魚(yú)導(dǎo)入選定的路徑，生成動(dòng)畫(huà)。

所述人工魚(yú)模型部件單元又具體包括：

人工魚(yú)模型部件設(shè)計(jì)單元，其用于采用基于NURBS模型的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法生成人工魚(yú)部件；

和

人工魚(yú)模型組裝單元，根據(jù)所述人工魚(yú)模型部件設(shè)計(jì)單元生成的工魚(yú)部件組裝成人工魚(yú)。

實(shí)施例2：

本發(fā)明為了解決上述問(wèn)題，提供一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)及其魚(yú)群生成方法。本發(fā)明由魚(yú)群模型生成及魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成兩大部分組成。魚(yú)群模型生成采用實(shí)數(shù)編碼遺傳算法在已有人工設(shè)計(jì)魚(yú)的基礎(chǔ)上生成魚(yú)群模型，生成的魚(yú)群模型具有既相似又不完全相同的特點(diǎn)，符合自然界中群聚的魚(yú)群的規(guī)律；魚(yú)群動(dòng)畫(huà)生成采用微粒群算法實(shí)現(xiàn)個(gè)體的避障及碰撞，并有效的實(shí)現(xiàn)聚集、分離及跟隨目標(biāo)等群體移動(dòng)行為的動(dòng)畫(huà)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下實(shí)施方式：

一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)的魚(yú)群生成方法，如圖2所示，該方法包括以下步驟：

(1)在所述人工魚(yú)模型設(shè)計(jì)單元中，把人工魚(yú)分解成為單個(gè)的部件，并將分解出的各個(gè)部件執(zhí)行實(shí)數(shù)編碼遺傳算法；

(2)分別獲取步驟(1)中各個(gè)部件的NURBS模型，設(shè)置循環(huán)次數(shù)執(zhí)行實(shí)數(shù)編碼遺傳算法，生成新的人工魚(yú)部件；

(3)將步驟(2)中生成的新的人工魚(yú)部件保存至所述魚(yú)群模型庫(kù)管理單元中；

(4)判斷是否達(dá)到指定次數(shù)，若達(dá)到，人工魚(yú)部件生成完成；若未達(dá)到，重復(fù)步驟(2)-步驟(3)；

(5)從所述魚(yú)群模型庫(kù)管理單元中取出人工魚(yú)部件組裝成為人工魚(yú)，然后存到魚(yú)群模型庫(kù)。

在本實(shí)施例中以鯊魚(yú)模型為例。

在所述步驟(1)中，將整個(gè)鯊魚(yú)模型分解為魚(yú)身部件，背鰭部件，尾部件，尾鰭部件，肚鰭部件，眼部件和嘴部件，共七個(gè)部件。

以鯊魚(yú)魚(yú)身設(shè)計(jì)為例，執(zhí)行基于NURBS模型的遺傳算法，一個(gè)鯊魚(yú)模型如圖3所示，鯊魚(yú)魚(yú)身的模型如圖4所示；

在所述步驟(2)中，具體步驟包括：

(2-1)提取一個(gè)人工魚(yú)部件的NURBS模型的輪廓線(xiàn)；

在所述步驟(2-1)中，所述NURBS模型的輪廓線(xiàn)包括U線(xiàn)和V線(xiàn)，所述U線(xiàn)是模型表面橫向上的曲線(xiàn)，所述V線(xiàn)是模型表面縱向上的曲線(xiàn)；

提取鯊魚(yú)魚(yú)身的NURBS模型的輪廓線(xiàn)，即提取NURBS模型的所述U線(xiàn)和所述V線(xiàn)，如圖5所示。

(2-2)在步驟(2-1)中提取的NURBS模型的輪廓線(xiàn)上選取一組控制點(diǎn)，在控制點(diǎn)處對(duì)NURBS模型的輪廓線(xiàn)進(jìn)行放大或縮小，得到一組候選的部件；

在所述步驟(2-2)中，具體步驟包括：

在NURBS模型的所述U線(xiàn)上選取一組控制點(diǎn)，以0.8-1.2之間的隨機(jī)數(shù)作為倍數(shù)，在所述控制點(diǎn)處對(duì)NURBS模型的U線(xiàn)進(jìn)行放大或縮小，放大或縮小的倍數(shù)作為實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的編碼。

在NURBS模型的所述V線(xiàn)上選取一組控制點(diǎn)，以0.8-1.2之間的隨機(jī)數(shù)作為倍數(shù)，在所述控制點(diǎn)處對(duì)NURBS模型的V線(xiàn)進(jìn)行放大或縮小，放大或縮小的倍數(shù)作為實(shí)數(shù)編碼遺傳算法的編碼。

圖5所示魚(yú)身NURBS模型的U線(xiàn)和V線(xiàn)控制點(diǎn)如圖6所示。

對(duì)圖7所示的兩個(gè)雙親魚(yú)身提取NURBS模型的U線(xiàn)和V線(xiàn)，得到圖8。根據(jù)放大或縮小的倍數(shù)進(jìn)行編碼，得到：

左雙親魚(yú)身:(1.0) (1.13) (0.91) (0.95) (1.08) (0.99) (1.16) (0.92) (0.85) (0.92) (1.19) (0.97) (0.94) (1.11) (1.12) (1.03)

右雙親魚(yú)身：(1.0) (0.90) (1.10) (0.96) (1.00) (0.98) (1.00) (1.14) (1.11) (0.87) (1.09) (0.87) (1.12) (1.01) (1.17) (1.06)

(2-3)對(duì)所述候選的部件采用適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，選取適應(yīng)度值高的部件作為種子，在本實(shí)施例中，指定疊代次數(shù)為5；

在所述步驟(2-3)中，

所述適應(yīng)度函數(shù)為：

其中，

Current_i：當(dāng)前個(gè)體的第i個(gè)曲線(xiàn)的半徑與第一曲線(xiàn)的半徑之間的比率；

Best_i：當(dāng)前個(gè)體的第i個(gè)曲線(xiàn)的半徑與第一曲線(xiàn)的半徑之間的最佳比率；

曲線(xiàn)的半徑：控制點(diǎn)到第i個(gè)曲線(xiàn)上的中心點(diǎn)的距離的平均值。

(2-4)對(duì)所述種子進(jìn)行操作直至執(zhí)行完制定次數(shù)，生成新的人工魚(yú)部件。

所述步驟(2-4)中，具體步驟包括：

(2-4-1)對(duì)所述種子兩兩進(jìn)行多點(diǎn)交叉；

(2-4-2)對(duì)所述種子進(jìn)行多點(diǎn)變異；

(2-4-3)重復(fù)步驟(2-4-1)-步驟(2-4-2)直至執(zhí)行完所述步驟(2-3)中的指定次數(shù)。

選擇編碼后的控制點(diǎn)7和11進(jìn)行交叉，得到兩個(gè)孩子魚(yú)身的編碼：

左孩子魚(yú)身:(1.0) (1.13) (0.91) (0.95) (1.08) (0.99) (1.00) (0.92) (0.85) (0.92) (1.09) (0.97) (0.94) (1.11) (1.12) (1.03)

右孩子魚(yú)身：(1.0) (0.90) (1.10) (0.96) (1.00) (0.98) (1.16) (1.14) (1.11) (0.87) (1.19) (0.87) (1.12) (1.01) (1.17) (1.06)

生成的兩個(gè)孩子魚(yú)身NURBS模型的輪廓線(xiàn)如圖9所示,兩個(gè)孩子魚(yú)身如圖10所示。

抽取圖4所示的魚(yú)身的NURBS模型的輪廓線(xiàn)，見(jiàn)圖11，進(jìn)行編碼，得到：

雙親魚(yú)身編碼：(1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0)

選取控制點(diǎn)5和7進(jìn)行變異，得到：

孩子魚(yú)身編碼：(1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.364) (1.0) (1.069) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0) (1.0)

得到孩子魚(yú)身的NURBS模型的輪廓線(xiàn)，見(jiàn)圖12，孩子魚(yú)身見(jiàn)圖13；

執(zhí)行完指定的次數(shù)，得到一組鯊魚(yú)魚(yú)身；

把生成的魚(yú)身部件保存到魚(yú)群模型庫(kù)中。

圖14所示為上述算法執(zhí)行5次以后生成的魚(yú)身模型。

圖15為生成的魚(yú)群聚集的路徑，

圖16為把從魚(yú)群模型庫(kù)管理單元選取的人工魚(yú)群導(dǎo)入圖15所示的路徑生成的魚(yú)群動(dòng)畫(huà)截圖。

本發(fā)明的有益效果：

(1)本發(fā)明的一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)的魚(yú)群生成方法，利用現(xiàn)有人工設(shè)計(jì)的魚(yú)作為種子，通過(guò)實(shí)數(shù)編碼遺傳算法派生魚(yú)群，在保證魚(yú)群模型的數(shù)量和形態(tài)多樣化的情況下，有效減少設(shè)計(jì)人員的工作量；

(2)本發(fā)明的一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)的魚(yú)群生成方法，其中的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法包括交叉和變異操作，可以使生成的魚(yú)群模型具有既相似又不完全相同的特點(diǎn)，符合自然界中群聚的魚(yú)群的規(guī)律。

(3)本發(fā)明的一種魚(yú)群動(dòng)畫(huà)制作系統(tǒng)及其魚(yú)群生成方法，不僅僅局限于魚(yú)群動(dòng)畫(huà)的制作與魚(yú)群的實(shí)誠(chéng)，同樣適用于基于NURBS模型進(jìn)行角色設(shè)計(jì)的各類(lèi)動(dòng)畫(huà)制作。

上述雖然結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行了描述，但并非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動(dòng)即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以?xún)?nèi)。