矩形件排样优化的双向双原算法

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.     

矩形件排样优化的最小余料删除法

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———最小余料删除法.实验结果表明,同近似算法相比,最小余料删除法既满足实际生产的工艺要求,并能使板材利用率提高10%以上.     

定序列矩形件优化排样的二维搜索算法

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.     

CAD技术在矩形铝板幕墙排样中的应用

针对矩形铝板幕墙生产特点及排样要求,研究了矩形件排样的算法,提出了适合于矩形铝板排样的优化过程。在此基础上利用VC 6 0作为开发工具开发了一套以排样数据库为核心的集数据库维护、排样优化、数据查询等功能于一体的排样软件。     

CAD技术在矩形铝板幕墙排样中的应用

针对矩形铝板幕墙生产特点及排样要求，研究了矩形件排样的算法。提出了适合于矩形铝板排样的优化过程。在此基础上利用VC 6．0作为开发工具开发了一套以排样效据库为核心的集数据库维护、排样优化、数据查询等功能于一体的排样软件。     

基于遗传模拟退火算法的矩形件排样

将遗传模拟退火算法运用在矩形件排样中,利用遗传模拟退火算法的全局搜索能力,寻找出排样件最优的排样次序(排列最紧密),再结合基于局部板材利用率最高的填充算法不断填充板材,获得近似总体最优的排样结果。此结果适合应用于大批量、多种类的矩形件优化样。     

钣金件剩余矩形排样遗传优化方法研究

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.     

二维矩形排样问题的启发式算法

矩形件优化排样问题具有多个算法,但是这些算法均有一些局限性,如排列不规则,计算量巨大等等。本文给出了单一尺寸的矩形排样问题的几种启发式算法, 它克服了现有众多排样算法执行效率低的缺陷,使板料排样的执行效率和优化率均得以显著提高,并用Delphi编程实现,可直接应用于实际问题中。     

基于改进蚁群算法和剩余矩形法的二维矩形件优化排样

二维矩形件优化排样是一类具有NP完全难度的组合优化问题。提出了一种基于改进蚁群算法和剩余矩形法的新型混合算法对其进行求解。通过针对最优个体的变异策略和具有随机选择机制的路径选择规则,提高了算法的全局寻优能力。在每一代的寻优过程中采用剩余矩形法完成矩形件排样,以改善算法的局部寻优能力。将该文算法与已有算法通过两个仿真实例进行了对比分析,仿真结果表明该算法具有明显的优势。     

一种二维不规则零件优化排样算法

将模拟退火算法和粒子群算法相结合，提出了一种基于模拟退火的粒子群算法。采用交叉和柯西变异运算，提高了算法的收敛速度和精度。将该算法应用于求解二维不规则零件排样问题，首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后应用该算法进行优化求解，在求解过程中应用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调。排样结果表明该算法是行之有效的。     

一维下料方案的贪心算法优化

在对一维下料方案数学模型分析的基础上,提出了一种基于贪心算法的求解方法.主要思想是采用原材料利用率最高的切割方式优先的贪心选择策略,从而将问题转化为求解给定集合的子集和问题.实际应用表明,采用该算法求解出一维优化下料方案,可提高材料的利用率.     

基于ARM切绘机控制器设计及其排样优化

数控切绘机控制系统对切绘机工作效率及延长切刀运行寿命起着重要作用.为了提高控制效率、硬件可靠性及性价比,设计了一款低成本、高效率并可靠的切绘机控制系统.系统采用飞利浦公司的LPC2138芯片为主控制器,并移植具有较高稳定性的μC/OS-Ⅱ实时操作系统,以实现多任务之间的调度.为了提高切绘过程中图形排列效率及材料利用率,提出了采用贪婪算法与递归算法中分而治之策略相结合的算法进行排样优化.经试验证明本算法比一般排样算法具有更高的效率和可靠性,有效提高耗材利用率.     

0-1背包问题的一种新的启发式算法

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．     

一个新的无可信中心门限代理签密方案

LDPC码被认为是目前比较好的一种信道编码,但编码的高复杂度一直困扰LDPC码的应用。针对这一问题,提出一种新的编码方法——贪婪置换算法。该方法是基于近似下三角阵(ALT)准线性编码的思想,将一个稀疏校验矩阵高效地转化为一个近似下三角阵。文章具体给出了这种方法和运算步骤,实现了ALT的准线性编码,使得对于任何一种LDPC码,可以实现O(n+g2)以内的编码低复杂度。文章对若干正则和非正则LDPC码进行了编码方案的模拟,得出复杂度,并和目前国际上最先进的编码方法加以比较,体现出了本方法在复杂度上的优越性。     

动能拦截弹姿控发动机组合点火算法研究

为了提高拦截弹的拦截精度,通常要在弹体上引入侧喷直接力姿控系统。对于由小型固体脉冲式发动机阵列构成的该系统,必须解决多发动机组合点火问题。根据组合点火问题的特点,将动能拦截弹姿控发动机组合点火算法问题转化为用0-1规划模型处理的数学问题。鉴于常规的求解0-1规划问题算法的复杂度均比较大,无法满足高超声速动能拦截弹对响应时间的要求。而贪心算法具有时间复杂度小、求解结果比较合理等特点,故采用了贪心算法对该问题进行了快速近似求解。仿真实例结果表明由贪心算法实现的点火策略计算时间稳定在1-0 5S数量级上,且所得到的解与理论值相比误差不超过3.7%,完全满足高超声速动能拦截弹的要求。     

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。     

基于熵矩阵的多目标非线性0-1规划近似算法

为了简化多目标二元匹配问题的求解,将该问题建模为多目标非线性0-1规划模型,该模型将变量约束转移到目标函数中,从而降低了问题求解难度.针对该模型,设计了基于熵矩阵计算的贪心近似算法,该算法通过熵矩阵的熵值计算确定多目标二元匹配度,并根据熵值的大小预先优化匹配顺序,从而使近似解更快速地接近最优解.仿真实验结果证明,对于单目标非线性0-1规划问题,本算法优于已有的近似算法,对于多目标非线性0-1规划问题,本算法在计算时间以问题规模的指数级减少的情况下,近似解能够很好地逼近最优解.因此,本算法与其它近似算法相比,在不增加时间复杂度的前提下,结果更优,近似度更高.     

旅行商问题的近似求解算法

在最近邻法、k-变换策略和贪心算法的基础上,尝试设计效率较高的产生旅行商问题较优可行解的方法。将3变换邻域分成两种结构（称为3_1和3_2变换邻域）考虑,设计以下算法：利用最近邻法产生初始当前最优解;然后依次在当前最优解的3_2、3_1、2变换邻域中寻找更优的局部最优解成为当前最优解,直到结果没有改进。利用算法对一些经典的实例进行实验,依次将每个城市作为出发地,在多项式时间O（n^4）得到的最优解与给定的最优解相对误差在1%内。