基于pso-svr的渲染时间预估研究

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1、学校代码：10289分类号：TP37密级：公开学号：139070029江苏科技大学专业硕士学位论文（全日制专业学位）基于PSO-SVR的渲染时间预估研究研究生姓名张冉导师姓名韩斌申请学位类别工程硕士学位授予单位江苏科技大学专业领域计算机技术论文提交日期2015年12月31日研究方向多媒体技术论文答辩日期2016年3月26日答辩委员会主席段先华评阅人盲审2016年3月29日分类号：TP37密级：公开学号：139070029基于PSO-SVR的渲染时间预估研究学生姓名张冉指导教师韩斌教授江苏科技大学二O一六

2、年三月TheResearchofTimePredictionforRenderingBasedonPSO-SVRSubmittedbyNameZhangRanSupervisedbyProfessorNameHanBinJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch,2016江苏科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的

3、作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：张冉2016年3月29日摘要渲染是指用三维软件，（例如Maya、3dsMax等），将用严格定义的语言或者数据结构对三维物体的描述形成的包含几何、视点、纹理和照明信息的模型生成数字图像或者位图图像的过程。渲染时间指的是渲染过程总共花费的时间，渲染时间的长短与很多因素有关，如几何复杂度、分辨率、材质等等。目前，很多渲染公司在分配渲染任务时是根据先来先服务的原则对集群的节点进行

4、调度，这种方式有时会造成集群资源的浪费，因此如何制定一个合理高效的集群调度策略是目前渲染公司迫切需要解决的问题。针对上述问题，本文通过对使用V-Ray渲染器的渲染系统进行深入分析，提取出影响渲染时间的参数，并结合机器学习方法，研究了一种基于粒子群优化支持向量回归机（PSO-SVR）的渲染时间预估方法。根据得到的渲染时间制定合理的集群调度策略，这样可以有效的利用资源，提高渲染效率，同时还能为设置渲染价格提供一种参考依据。本文的主要工作如下：1、详细分析了渲染步骤和具体实现流程，从分辨率、几何复杂度、材质、

5、灯光等方面对使用V-Ray渲染器的渲染系统进行研究，通过实验提取出分辨率，几何面数，材质数量，折/反次数，灯光细分，灯光数量，适应数量，噪波阀值，全局细分倍增，发光贴图预设，半球细分，最大细分，最小细分十三个影响渲染时间的因素，为本文研究的方法提供了样本参数，2、深入研究了支持向量回归机的理论基础，由于支持向量回归机的训练参数对其预测性能影响较大，为了获取性能比较好的支持向量回归机，则需要得到较优的参数组合。因此，本文引入一种先进的粒子群算法，通过使用粒子群算法的随机搜索策略优化支持向量回归机的核参数、

6、惩罚因子和不敏感损失函数，以此构建了基于PSO-SVR的渲染时间预估模型。3、通过具体实例，对基于PSO-SVR的渲染时间预估模型的实际应用效果进行验证，并将该优化模型与BP神经网络、逐步回归建立的时间预估模型进行对比分析，结果表明，在渲染时间预估中，PSO-SVR比BP神经网络和逐步回归预测精度高，泛化能力强。关键词支持向量回归机；粒子群优化算法；渲染；渲染时间预估IAbstractRenderingreferstotheprogressofgeneratingdigitalimagesorbitma

7、pimagesfrommodelsusingthree-dimensionalsoftware,thesethree-dimensionalsoftwareincludingMaya,3dsMax,andsoon.Therenderingmodelisdescribedbyastrictdefinitionofthelanguageordatastructurefor3Dobjects,whichcontainsgeometry,viewpoint,texture,andilluminationinfo

8、rmation.Renderingtimereferstothetimespentontheprocessofgeneratingimagesfrommodels.Thelengthoftherenderingtimeisrelatedtomanyfactors,suchasgeometriccomplexity,resolution,material,etc.Atpresent,alotofrenderingcompanyaccordin