《表1 规划16颗牙齿的情况》

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《基于遗传算法的虚拟牙齿矫正路径规划》

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实验分析遗传算法中各参数对算法性能的影响，为实际应用选择参数提供了依据。同其他启发式搜索技术一样，遗传算法也是一种随机性的技术，不能根据一次运行结果来判断参数的好坏。因此，本实验对每一种环境都运行10次，并记录下每次实验的基因长度、染色体长度和遗传代数，表1中列出了在不同的基因长度和染色体长度情况下得到的可行解的时间效率，每遗传100代耗时5.729秒。本实验针对矫正16颗牙的情况进行了统计。如表1所示，基因长度与染色体长度要相互配合才能得到良好的规划效果。当矫正牙齿数为16颗时，基因长度取6、染色体长度取144，基因长度取7、染色体长度取160，基因长度取8、染色体长度取176，规划效果良好。表1中的数据可以为矫正过程提供参考，效果参见图2至图5。