免费论文摘要：Voronoi图栅格算法接洽

Voronoi图是计划好多中的一个要害接洽实质，它在局面、地质、地舆消息体例、都会筹备、分子化学、生态学、图像处置、计划机图形学、假造实际、CAD、碰撞检验和测定和呆板人路途筹备等范围获得普遍运用，也是处置Delaunay三角化、骨子计划、凸包计划以及最小树天生等计划好多题目的灵验东西。所以建立Voronoi图显得尤为要害，Voronoi图的天生本领重要分为矢量天生本领和栅格天生本领两大类。矢量本领的接洽较早，本领稠密，个中最为典范的本领重要有：增量法、礼治法与转弯抹角法。矢量本领的上风是天生的Voronoi图精度高；生存的题目为对成长元有诉求，只能是点和半线，假如线和面须要将其领会妨害完备性，而且保存构造比拟搀杂。因为矢量本领生存的题目，人们发端接洽栅格天生算法。栅格本领是对成长元没有控制，但天生的Voronoi图精度低、耗费时间长。栅格本领典范的有两种：鉴于保守隔绝变幻Voronoi图栅格本领和鉴于震动像素积极蔓延Voronoi图栅格本领。 在本质运用中，常常须要以本质舆图数据动作Voronoi图的成长元。舆图数占有两大特性：1、数据量大。2、常常包括点、线、面各类目的，及由点、线、面拉拢而成的复合目的等搀杂空间实业，所以用矢量本领难以天生本质舆图的Voronoi图。与矢量本领比拟，栅格本领能较好地处置搀杂空间实业，但要商量算法功效和精度题目。正文经过安排栅格巨细，细分格网保护Voronoi图的精度。同声商量到舆图数据自己的数据量就较大，跟着栅格巨细渐渐细化，数据量会进一步增大，功效会更低。为了普及算法的功效，正文将并行处置本领运用于Voronoi栅格天生算法，提出两种Voronoi图并行栅格天生算法，一种是鉴于震动像素积极成长的，另一种是鉴于矫正归属法的，同声共同细分格网，不妨较好保护天生的Voronoi图的高精度和高功效。正文所唱工作归纳如次：（1）正文开始提出了鉴于MPI的并行栅格Voronoi图天生算法，以震动像素积极成长做为天生Voronoi图的普通，提出了鉴于MPI的行式、列式、和围盘式3种各别数据分隔本领的并行Voronoi图栅格天生算法，并对3种各别数据分隔本领举行了功效和扩充性领会。经过多组比较试验，表白该并行算法和细分格网贯串不妨在保护精度的基础下灵验地普及算法的功效，但实用于集群机功效不鲜明。（2）基于集群机的一致生存，而首先的串行算法实用于集群机功效不好，所以咱们对原串行算法实行举行矫正，并在该矫正算法的普通上提出了新的鉴于MPI并行算法。经过多组试验比较，表白该并行算法灵验的普及了算法的功效而且实用于集群机。又因为此刻商品化的集群体例大多是多核处置机集群，搀和编制程序模子更符合，以是又提出了鉴于MPI+OpenMP的并行算法，洪量试验表白搀和编制程序模子在本能上获得了普及。（3）在王鼎盛提出的一种新式栅格本领的普通上，提出了一种新的确定空缺栅格归属的栅格本领——矫正归属法，经过洪量试验表明：(a)该算法的功效上下不是简单的由空缺栅格个数确定，还须要商量到空间目的的数目、散布、形势；(b)该算法与保守栅格算法比拟本能更高。（4）在矫正归属法的普通上的开始提出了鉴于MPI的矫正归属法的 Voronoi图并行栅格天生算法，经过多组试验表明：该并行算法和细分格网贯串不妨在保护精度的基础下灵验地普及算法的功效，并符合于集群机。接着又提出了鉴于OpenMP+MPI的矫正归属法的Voronoi图并行栅格天生算法，经过洪量试验比较，表白搀和编制程序模子在本能上获得了普及。

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