服装矩形样片组合优化模型及其求解算法

服装排料问题是指如何将样片在指定的面料内进行合理的排列,使面料利用率达到最大。根据实际技术需求,在服装样片矩形化的基础上,建立了混合组合方式下的服装最优排料的数学模型,并将最优化方法与实际服装排料经验相结合,设计了整体排料最优求解算法。最后,通过实例证明了所提出的服装排料数学模型的正确性。     

基于粒子群算法的服装矩形样片模型研究

针对服装排料中如何将样片在指定的面料内进行合理的排列,使面料利用率达到最大的问题,在服装样片矩形化的基础上,建立混合组合方式下的服装最优排料的数学模型,并将粒子群算法与实际服装排料经验相结合,设计了整体排料最优求解算法.通过实例证明了服装排料数学模型的有效性.     

二维装箱法在服装排料上的应用分析

文中运用模型与数值换算方法将数值结果和矩形裁片排列图进行对应,通过实例演示论证此方法的可行性,从而将服装排料问题转换成二维装箱问题,解决服装排料中存在的不能紧密套排的弊端。     

服装CAD自动排料的研制

针对计算机应用于服装行业的具体情况和发展趋势,在充分了解国内外计算机辅助排料问题研究的基础上,研制了一个实用的服装ＣＡＤ自动排料系统;主要提出了一种基于规则图形法的自动排料算法,通过进行重叠判断,矩形化、方向、基点、插小片等处理操作。交好地解决了服装自动排料问题。     

服装CAD排料中一种嵌套算法的探讨

为了提高服装CAD排料的利用率,对移动多边形与排料区中的轮廓多边形间的嵌套操作提出了一种新算法。该算法结合多边形顶点算法速度快以及等距平行线组分割算法耦合度高的优点,解决了两多边形间的嵌套问题,弥补了多边形顶点算法与等距平行线组分割算法各自的缺陷。     

服装CAD排料中一种嵌套算法的探讨

为了提高服装CAD排料的利用率,对移动多边形与排料区中的轮廓多边形间的嵌套操作提出了一种新算法.该算法结合多边形顶点算法速度快以及等距平行线组分割算法耦合度高的优点,解决了两多边形间的嵌套问题,弥补了多边形顶点算法与等距平行线组分割算法各自的缺陷.     

计算机辅助管材排料算法及其实现

针对多数企业在机械加工中都是采用人工排料的现状，提出了基于线性规划的计算机辅助排料算法，并建立了管材下料的数学模型，给出了求解所有合理下料方案的高效算法，以及求解该数学模型适合生产实际的快速算法，根据此算法下料能得到最优的结果，即能最大限度地提高原料利用率，有效降低企业生产成本。     

交互式微机服装样片排料系统MAPMS的研制

本文介绍了采用交互式CAD技术的微机服装样片排料系统MAPMS的研制。该系统采用模块结构,利用菜单技术进行人机交互,设计了多种排料操作功能,能方便灵活地在计算机屏幕上进行服装样片排料,排料速度可比人工排料提高几十倍,同时,还能减少排料浪费。     

影响服装排料的因素之一——版型

对服装排料的定义、影响因素、原则、方法做了详细的分析,重点提出了服装版型对排料利用率的影响;用一款三粒扣单排扣的西装的两种结构图的排料图做了案例分析,得出了结构图的细微改变会影响面料利用率的结论.     

标准型女装衣身纸样的计算机辅助设计

我国目前使用的服装CAD系统，主要用于推档、排料等方面，需要输入1：1的衣片纸样。但服装基本模型是具有普遍性的，只需根据尺寸，按一定的算法，即可得到标准纸样。如果和现行的服装CAD系统结合，由衣身尺寸可直接得到排料图。本文以标准女装衣身基本纸样为例，讨论基本纸样的计算机辅助设计。     

矩形件排样优化贪婪算法及系统开发

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.     

纸盒模切计算机辅助优化排样算法的研究

基于二维图形变换原理提出了一种有效的纸盒模切排样算法,配合一定的人机交互调整,可实现包装纸盒模切版的计算机辅助排样。     

OFDMA解码转发中继系统的最优资源分配

针对正交频分多址接入-解码转发（OFDMA-DF）中继系统,提出了以最大化系统加权和速率为目标的子载波分配、功率分配、传输方式选择和中继选择联合优化问题. 基于凸优化理论,提出了一种最优资源分配算法,其复杂度仅与子载波数成线性关系. 理论分析和仿真结果表明,结合用户权重的调整,该算法既可实现资源分配的公平性,又可有效利用中继节点的能力,提高系统容量.     

基于小生境遗传模拟退火算法的不规则件优化排样

针对二维不规则图形零件在排样区域上的最优排列问题,将排样和制造工艺联系起来,先将多边形各边向外扩充,为零件预留加工余量;然后采用遗传模拟退火算法与小生境技术相结合,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度,再用基于"最低水平线与填充算法相结合"策略的启发式排样算法实现二维不规则件自动排样,得到了满意的优化排样结果。     

考虑测量冗余度最大的电力系统PMU最优配置

目前,电力系统PMU的优化配置问题,主要以系统状态完全可观测为约束条件。本文在此基础上,以系统状态完全可观测和测量冗余度最大为约束条件,对PMU优化配置问题进行了研究。采用改进的自适应遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合算法进行寻优。在混合算法中采用了精英个体保留策略以保证整个算法的全局收敛性。在整个优化配置过程中,充分考虑了测量冗余度最大这一约束条件。最后在IEEE18、IEEE39和IEEE118节点系统中进行了验证。     

超密集网络中非合作博弈的功率分配算法

为了抑制超密集网络中小小区基站的密集化部署带来的干扰,并提高系统的吞吐量,本文研究了频谱共享超密集网络中的功率分配策略.首先,针对非凸的系统和速率最大化问题,采用非合作博弈模型将其转化为每个用户效益函数最大化的凸子问题,并通过设计一种动态定价使得非合作博弈模型的纳什均衡点（NE）是原优化问题的驻点.其次,为了保证宏小区用户的服务质量（QoS）,模型中引入了干扰功率约束条件来抑制宏小区受到的干扰.最后,在此非合作博弈论框架下,设计了一种迭代式的基于全局信息的功率分配算法.每次迭代通过求解KKT条件获得每个用户的最优发射功率,通过理论推导证明了迭代算法可收敛到博弈模型的NE.此外,为了减少迭代算法的信令开销、提高资源利用率,还提出了一种基于局部信息的功率分配算法.仿真结果表明,所提出的基于全局信息的功率分配算法比对比方法具有更好的传输性能,所提出的基于局部信息的功率分配算法在保证较好的传输性能的前提下有效地减少了信令开销.     

矩形件排样的模拟退火算法求解

讨论了用模拟退火算法求解矩形件排样问题。在这问题数学模型分析的基础上,给出了模拟退火算法求解的关键步骤和方法,并通过算例讨论了模拟退火算法中三个主要参数初始温度、冷却系数以及终止温度对排样结果的影响。实验结果表明：采用模拟退火算法求解排样问题是适合的。     

基于牛顿法的电力系统最优潮流计算

为研究电力系统最优潮流问题的可行算法,对牛顿法进行探讨并基于该算法进行最优潮流计算.由于最优潮流问题属于典型有约束条件的非线性规划问题,故引入二次罚函数处理约束条件,将牛顿法和二次罚函数结合并用MATLAB仿真平台进行算法编程,求出IEEE14节点标准系统的最优潮流计算结果,同时得出收敛时间和系统发电成本.实验结果表明:该方法的收敛性较好,计算速度较快;运用牛顿算法求解最优潮流,可使发电成本最小或功率损耗最小,从而达到优化资源配置,降低发电及输电成本的目的,具有很好的经济效益和社会效益.     

在容量较小的污染环境中种群的最优捕获问题

讨论了在容量较小的污染环境中种群的最优捕获问题。利用Pontryagin极大值原理得到一种最优分配方案——处理资源种群体内毒素的努力度与收获资源种群努力度的分配方案,使经营者的经济收入达到最大,同时也得到次最优均衡解。     

大规模矩形零件优化套排的遗传算法

采用遗传算法对大规模矩形零件在板材上的套料方案进行优化,以提高板材利用率和降低生产成本。建立了优化套料的遗传算法模型,描述了算法的实现技术。通过计算实验证明此算法能得到很好的矩形零件排样的优化方案,可以显著提高板材的利用率。