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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
针对矩形件排样优化问题,分析了传统近似算法的主要缺陷,在此基础上,提出一种新的排样算法——贪婪算法.该算法的主要思想是在每次排样过程中,都用面积最大的矩形件对板材进行填充.同时,开发了一个矩形件排样优化系统.实际排样结果表明,贪婪算法能够获得比近似算法更有效的排样结果.  相似文献   

2.
矩形件排样优化的双向双原算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对矩形件排样优化问题,分析了传统近似算法的主要缺陷,并在此基础上提出了一种新的排样算法-双向双原算法.该算法的主要思想是:首先采用局部最优原则,将板材划分成两段,然后将该分割点设定为两个待排区域的原点,最后采用改进的近似算法对其进行排样.实际排样结果表明,双向双原算法既满足了实际生产的工艺要求,又提高了板材的利用率,获得了比近似算法更好的排样结果.  相似文献   

3.
要解决的矩形件带排样问题是指在宽度固定高度无限的二维板材上,排放给定的矩形件集合,矩形件的边必须与板材的边平行或垂直,且不允许重叠,排放最终目标是使所消耗的板材高度最小.针对此问题,采用启发式的分层搜索填充策略进行排样,先根据矩形件最长边的长度值降序排序,然后按照下-左优先原则依序填充或搜索现有的闲置空间进行填充,闲置空间包括已填充矩形件顶部空间和层末空间,空间不够时则建立新层.该启发式算法可采用成本较低的剪切方式进行切割,具有材料利用率较高、切割工艺简单、余料价值高等特点,且算法复杂度低,具有广泛的应用场合.  相似文献   

4.
求图的最小顶点覆盖集的一个近似算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
已有的求图的最小顶点覆盖集近似算法或者近似比较高,或者为降低时间复杂度限制了图的规模.根据顶点的度分析了图的局部结构特征,提出了悬挂链、封闭链和稠部等重要概念,并在这些概念的基础上提出了相应的3个伪最小覆盖点选取启发式策略.运用这些伪最小覆盖点选取启发式策略设计了一个近似算法.该算法不限制图的规模,时间复杂度为O(|V|2),近似比为4/3,接近已知的可能的近似比下界1.1666,低于2005年认为最低的近似比1.361.与同类算法相比,该算法设计思路清晰,容易理解,易于编程实现,执行效果好,是图的最小顶点覆盖集问题的近似算法的一个重要补充.  相似文献   

5.
针对无向完全图上以极小化行驶路线(环游)总距离为目标函数的距离受限车辆路径问题,将最小二元2-匹配问题与环游拆分和环游整合相结合,提出了一种近似算法.该算法将松弛问题最小二元2-匹配的最优解中距离超过限制的环游进行拆分,距离未超过限制的环游进行整合,以得到距离受限车辆路径问题的环游集合.针对该近似算法,首先通过分析该问...  相似文献   

6.
为了提升钣金件排样的板材利用率,对剩余矩形排样算法进行了分析改进,结合遗传算法,提出了一种更为有效的排样算法.在分析研究剩余矩形排样算法在排样过程中的不完善之处后提出了改进方法,验证了其有效性.基于遗传算法对排样优化进行求解,确定了适用于排样优化的编码方式,在基本遗传算法的基础上加以改进,编写了选择算子,交叉算子及适应度函数,将遗传算法与改进后的剩余矩形排样算法结合进行排样优化,提升了板材利用率.实例测试结果表明:在改善的剩余矩形排样算法基础上运用遗传算法实现钣金件排样可有效提升钣金材料利用率,该方法有效可行.  相似文献   

7.
针对利用位图表示的二维多边形零件排样问题,给出其最小包络矩形的定义、特征、原理以及具体实现方法,最终利用MATLAB编程完成任意多边形最小包络矩形求解。实例表明该方法简捷、快速,可靠性强,可为任意多边形排样问题的解决、优化提供便利。  相似文献   

8.
针对二维矩形板件排板利用率问题,提出了一种矩形板件优化组合的排板算法.该算法在最低水平线搜索算法的基础上加入了动态择优组合算法.通过启发式定位算法可以得到板材的切割路径以及板件的排放位置信息.为缩短每次优化排列组合的计算时间,采用了易于描述板材、板件信息的C#语言.为提高板材的利用率,将每次的余料加入数据库并被优先利用...  相似文献   

9.
为了提高矩形件排样时材料的利用率,针对定序列矩形件优化排样问题,本文在"基于最低水平线的搜索算法"的基础上,提出了一种改进的矩形件优化排样算法——基于最低水平线的二维搜索算法.此改进算法在"基于最低水平线的搜索算法"基础上,进行了排样宽度的二维搜索,并将该改进算法与其他算法进行实例排样比较,排样结果表明,改进后的排样算法能有效地利用排样时产生的空白区域,在提高材料利用率上具有可行性和有效性.  相似文献   

10.
对下料件排样问题进行了深入分析,提出一种互补件排样优化算法.以该算法为核心的排样系统能够根据下料件的图形信息,自动快速地确定排样参数,具有计算速度快、板材利用率高的优点.  相似文献   

11.
基于粗糙集相关矩阵的属性约简算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
利用粗糙集相关矩阵采用贪婪策略构造了寻找最小属性约简的启发式算法,证明了算法的正确性并作了复杂性分析,通过实例和与基于属性频率重要性算法进行的对比分析,发现该文算法能快速逼近最小约简,且获得的知识容易理解。  相似文献   

12.
为了提高求解0—1背包问题的效率,提出了这类问题的一种基于贪婪算法的启发式近似算法,通过寻找尽可能大的可行解和尽可能小的上界,从而求出近似最优解,该算法最大的优点是可以给出计算误差,算法的最坏性能比是2,通过编程计算证明该算法具有良好的性能.  相似文献   

13.
针对传统路由协议在认知网络中存在的缺陷,提出了一种基于最短传输时延的路由算法(SDCR).SDCR综合考虑认知网络特性,通过计算给定数据包的链路传输时延,并将此传输时延作为链路的边权值,利用经典的迪克斯屈拉算法找出传输时延最短的路由.仿真分析表明,SDCR具有比传统路由协议更短的端到端时延.  相似文献   

14.
一种基于Dijkstra的最短路径算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
介绍了Dijkstra算法,在详细分析了该算法的实现方法以及其缺点的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的优化算法-优先队列算法,在搜索最小的节点时,该算法的时间复杂度大大降低,具有较好适用性.  相似文献   

15.
目的运用主动式队列管理算法解决Internet拥塞及不公平竞争问题.方法对几种典型的基于公平性的AQM算法进行了详细的分析讨论,分别对公平性的CSFQ算法、FRED算法和非公平性的RED算法在NS-2平台上进行了一系列的仿真,对几种算法的性能进行了比较和分析.结果仿真结果表明CSFQ算法优于其他算法.结论在公平性方面,CSFQ算法和FRED算法明显优于非公平性的RED算法,而CSFQ算法的性能更佳.  相似文献   

16.
使用遗传算法规划移动机器人路径   总被引:16,自引:0,他引:16  
提出了一个基于遗传算法的移动机器人路径规划方法。该方法在对自由空间进行链接图法建模的基础上,先用网络图最短路径算法进行粗路径的搜索,然后再利用遗传算法进行路径点的调整,从而规划出机器人的行走路线。通过对路径点的编码处理,使得仅使用简单遗传算法就能对路径规划问题进行求解。仿真结果表明,该方法简单易行,并且所规划出的路径的质量有所提高。  相似文献   

17.
提出一种简单高效的GF(q)-LDPC码译码算法,将对数似然比和积译码算法中的雅可比对数利用一阶泰勒级数近似,从而降低译码时校验点计算的复杂度.与目前广泛应用的Offset min-sum算法相比较,在BER为10-4处性能有0.2 dB左右的提升,并且本算法中的参数设计独立于有限域的阶数.  相似文献   

18.
Based on the combined tangential formulation of surface integral equation, a fast algo- rithm is presented for calculating electromagnetic scattering from electrically large 3D homogeneous objects. In the algorithm, the lower triangular approximate Schur preconditioner is combined with the multilevel fast multipole algorithm (MLFMA). The coefficient matrix of the near-field coupling element is selected to set up the approximate matrix. For large problems, the incomplete LU factori- zation with dual threshold (ILUT) has better performance than sparse approximate inverse (SAI) of accelerating the convergence of the generalized minimal residual method ( GMRES ) iteration. Nu- merical experiments validate the efficiency and robustness of the presented fast algorithm for homo- geneous dielectric objects.  相似文献   

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