二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法

针对二维矩形条带装箱问题提出了一种启发式布局算法,即底部左齐择优匹配算法(lowest-level left align best fit,简称LLABF). LLABF算法遵循最佳匹配优先原则,该原则综合考虑完全匹配优先、宽度匹配优先、高度匹配优先、组合宽度匹配优先及可装入优先等启发式规则.与BL(bottom-left),IBL(improved-bottom-left)与BLF(bottom-left-fill)等启发算法不同的是,LLABF能够在矩形装入过程中自动选择与可装区域匹配的下一个待装矩形     

求解单容器矩形装箱问题的混合算法

单容器矩形装箱问题是一个典型的组合优化问题,其在工业界有着广泛的应用。首先提出了一种新的启发式布局算法,即底部匹配算法,该算法在矩形的装入过程中根据五种启发式规则自动选择与装填区域相匹配的下一个矩形。然后将底部匹配算法与遗传算法相结合形成混合算法来求解单容器矩形装箱问题。实验结果表明,与已有算法相比,该文提出的算法更加有效。     

求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法

矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效.     

求解矩形条带装箱问题的动态匹配启发式算法

矩形条带装箱问(RSPP)是指将一组矩形装入在一个宽度固定高度不限的矩形容器中,以期获得最小装箱高度.RSPP理论上属于NP难问题,在新闻组版、布料下料以及金属切割等工业领域中有着广泛的应用.为解决该问题,采用了一种混合算法,即将一种新的启发式算法--动态匹配算法--与遗传算法结合起来.混合算法中,动态匹配算法能根据4类启发式规则动态选择与装填区域相匹配的下一个待装矩形,同时将装箱后所需容器高度用遗传算法的进化策略进行优化.时2组标准测试问题的计算结果表明,相对于文献中的已有算法,提出的算法更加有效.     

一种用于矩形排样优化的改进遗传算法

矩形排样优化属于NPC问题,在工业界有着广泛的应用,如布料切割、金属下料和新闻组版等。提出了一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法,并将改进的自适应遗传算法和IBL启发式布局算法相结合,有效地解决了矩形排样优化问题。对比实验结果表明,环形交叉算子和环形变异算子对遗传算法是有效的,所提出的改进混合自适应遗传算法能够在一个较短的时间内找到满意解。