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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于近似全局优化的细节层次网格模型逼近方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115759175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211498735.2，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于近似全局优化的细节层次网格模型逼近方法是由何发智;吴彩云;范林坤;杨露设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近似全局优化的细节层次网格模型逼近方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于近似全局优化的细节层次网格模型逼近方法。首先对简化后的细节层次网格模型的每个点计算可移动范围，该范围通过基于最近邻接点的可变几何空间来确定，然后结合麻雀算法的全局探索能力和灰狼算法的局部勘探能力，构建协同学习的麻雀‑灰狼优化算法，在保留细节层次网格模型的面结构的情况下，使用麻雀‑灰狼优化算法来寻找最佳的顶点位置组合，全局地对细节层次网格的所有顶点进行优化，来逼近原始网格模型。本发明通过网格优化，能够得到具有最小近似误差的最优三维网格逼近效果。

本发明授权一种基于近似全局优化的细节层次网格模型逼近方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近似全局优化的细节层次网格模型逼近方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，使用简化算法对任意原始三维网格模型进行初步简化，得到拥有更少的顶点、面片的细节层次网格模型； 步骤2，计算步骤1中细节层次网格模型每个点的可移动范围； 利用最近邻接点的可变几何空间计算每个点的可移动范围，对细节层次网格模型的某个顶点，它的基于最近邻接点的可变几何空间定义为： 1式中，表示每个点的可移动范围，是v邻域内邻接点的集合，是中的邻接点，、、分别是在x轴、y轴、z轴方向上的坐标； 步骤3，结合麻雀算法的全局探索能力和灰狼算法的局部勘探能力，构建协同学习的麻雀‑灰狼优化算法； 步骤3.1，在顶点可移动范围内随机初始化种群，种群中每个个体都是一种可能的顶点位置集合，将种群中的第i个个体的位置记为； 步骤3.2，在全局搜索阶段，利用麻雀算法中的生产者、跟随者、检测和预警机制更新顶点位置；步骤3.3，将麻雀算法找到的最优解作为灰狼算法的狼继续指导搜索； 步骤3.4，在局部搜索阶段，利用灰狼算法的围捕猎物和狩猎机制更新顶点位置； 步骤4，在保留细节层次网格模型的面结构的情况下，利用麻雀‑灰狼优化算法对细节层次网格的所有顶点进行全局优化，使其逼近原始网格模型； 全局优化问题建模为：给定原始三维网格模型和简化后的细节层次模型，在面片集结构不变的情况下，搜索最优顶点集，使得和的误差最小： 12式中，V、F分别表示相应网格模型的顶点集和面片集，表示适应度函数，计算方式如下： 13式中， 代表从点p到模型M的最短距离，表示p到之间的欧几里得距离。

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