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差分进化 （DE） 是一个启发式算法优化的工具。从本质上说，它是提供优质的保障，基于实数编码的遗传算法 [1] 的思想贪婪。随着遗传算法，微分进化算法包含 a 基因突变与交叉操作，但在比较，选择遗传算法的操作的同时，微分进化算法使用一对一的淘汰机制更新人口。适当的微分进化算法在连续域优化问题的优势得到了广泛的应用，进化算法研究热潮。

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Delaunay三角网作为一种主要的DTM表尔法，具有权其广泛的用途。经过二十多年来的研究，它的生成算法巳趋于成熟。本文简要介绍了Delaunay三角网的定又及其特性，在简单回顾和评价了分割―归并法，逐点插入法，三角冈生长法等三类主沈算法的基础上，提出了一个融以上算法优点于一体，兼顾空间与时间性能的合成算法。经测试，一般情况下它的运算速度远快于逐点插入法，与分割―归并法相当，较好的情况下快于分割―归并法。-Delaunay Triangulation as a major DTM Fall table, with the right to its extensive use. After 20 years of study, which had been generating algorithm is maturing. This paper introduces a Delaunay Triangulation and another set of characteristics, in a brief review and evaluation of the divide-conquer method, point by point insertion method, the supraspinatus Growth Triangle law Shen three main algorithm on the basis of the above algorithm into an advantage in that balanced space and time performance of synthesis algorithm. After tests, under normal circumstances it"s computational speed much faster than the insertion point by point, and the divide-conquer method rather, a better situation faster than divide-conquer method.

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