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矩形件优化排样问题的混合遗传算法求解 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遗传算法结合剩余矩形排样法求解矩形件正交排样问题。通过遗传算法将矩形件正交排样问题转化为一个排列问题,并引入剩余矩形排样算法来惟一确定每一个排列所对应的排样图(即排样方案),两者结合用于求解矩形件排样问题。最后用此混合遗传算法对文献[1]中的两个算例进行了验证,表明了其有效性。 相似文献
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矩形件排样问题的遗传算法求解 总被引:32,自引:0,他引:32
本文研究了求解矩形件正交排样优化问题的遗传算法。同时,将矩形件正交排样问题转化为一个排列问题,提出了求一个排列所对应的排样图的下台阶算法(改进的BL算法)将下台阶算法与遗传算法相结合,用于矩形件排样问题的求解,给出了该算法的实现。用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法获得了比BL算法更好的解,是一种较为行之有效的方法。 相似文献
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基于改进遗传算法的矩形件优化排样 总被引:2,自引:0,他引:2
论文利用遗传算法结合剩余矩形排样法求解矩形件正交排样问题。通过对排样问题已知解信息进行统计分析,并根据分析结果改进原遗传算法判断个体好坏的标准,对父代种群进行了优劣分类,针对不同的分类采用不同的遗传操作,构造出一种改进遗传算法。通过实例验证,该算法得到了排样问题的最优解,说明了其有效性。 相似文献
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布局问题来源于生产实际,优秀的布局可以提高原料利用率,降低成本,提高经济效益,对许多行业有重要意义。矩形件优化排样是一类具有NP完全难度的组合优化问题。人工蚁群算法是对蚂蚁群体行为的模拟抽象,该算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索等特点。本文将蚁群算法和剩余矩形法结合用于解决矩形排样问题,首先用蚁群算法将矩形件排样问题转化为一个排列问题;然后通过剩余矩形排样算法排出每一个排列所对应的排样图;最后用算法对文献[9]中的两个算例进行了验证,表明了其有效性。 相似文献
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大规模矩形件优化排样是一个典型的组合优化问题,属于NP-hard问题.实际工程中对一个排样方案一般有满足“一刀切”的工艺要求,“一刀切”要求增加了对排样的约束.提出的优化算法,将矩形匹配分割算法作为遗传算法染色体的解码器实现一个排样方案,用遗传算法进行排样方案的全局搜索.算例比较表明,该算法可以求得满足“一刀切”约束的最优解. 相似文献
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遗传算法在矩形件优化排样中的应用 总被引:12,自引:1,他引:11
遗传算法是一种全局优化的数值计算方法。与传统优化算法相比,它对函数的要求不高,一般不会陷入局部最优解,更适应于求解大规模离散化问题。该文将遗传算法应用于工程问题的一个典型离散优化问题矩形件优化排样。通过该算法可以找出高效率的排样加工方法。设计结果能广泛应用于各零件的排样加工实例。 相似文献
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提出了一种基于遗传算法的不规则件优化排样的求解方法,通过剩余矩形匹配算法实现解码和局部寻优,并结合正交靠接算法实现自动排样。实例证明,该方法是有效的。 相似文献
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矩形件智能优化排样算法与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
文章在分析智能优化算法的基础上,针对下料生产作业中解决排样问题的需要,提出了将遗传算法、模拟退火算法分别与"最低水平线法"排放算法结合来进行矩形件优化排料的方法,并通过实例分析比较了两种智能优化算法的应用效果. 相似文献
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基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题 总被引:4,自引:0,他引:4
改进了一种近似排样算法,并将改进的近似排样算法与离散粒子群优化算法结合求解矩形件排样问题.设计了应用离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的相关操作和定义,给出了离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的详细步骤,最后通过实验测试,验证了算法的有效性. 相似文献
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基于欧氏距离的矩形Packing问题的确定性启发式求解算法 总被引:9,自引:1,他引:9
使用拟人的策略,提出了基于欧氏距离的占角最大穴度优先的放置方法,为矩形Packing问题的快速求解提供了一种高效的启发式算法.算法的高效性通过应用于标准电路MCNC和GSRC得到了验证. 相似文献
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三维装箱问题提出至今已有很多研究成果,各种启发式算法配合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的设计层出不穷。而针对于三维装箱问题的各种约束,虽然各自有相应的处理方法,但却没有一种方法可以整合各种约束条件,这是因为启发式算法往往容易满足部分约束却很难满足所有约束的特点。在前人研究的基础上,针对各种遗传算法的约束条件,设计可以相互组合的解决各种约束条件的算法,通过对这些算法规则组合,可以解决各种约束条件下的三维装箱问题。 相似文献
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求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献