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相似文献
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1.
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。  相似文献   

2.
基于可行域求解矩形排样算法,采用VC++6.0作为编程工具,进行了矩形智能排样系统的设计开发,以完成具有NP-hard的矩形排样问题的自动优化求解。实例证明该系统能够对各种不同形式和规模的矩形排样问题进行快速的求解,并输出最终排样方案,对工程实际中的排样问题有积极的指导作用。  相似文献   

3.
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   

4.
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   

5.
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   

6.
本文阐述多种规划形状毛坯混合套裁计算机排样与毛坯库存控制问题,给出排样算法的数学模型和一例题的求解结果。  相似文献   

7.
本文阐述多种规则形状毛坯混合套裁计算机排样与毛坯库存控制问题,给出排样算法的数学模型和一例题的求解结果。  相似文献   

8.
布局问题来源于生产实际,在提高板材利用率以节约原材料,降低成本,提高经济效益,对各行业均有重要意义。针对遗传算法在矩形件布局问题中的实际特点,并分析了矩形件布局给定排放顺序的排放算法,并提出了一种新的排放算法——最低水平线旋转搜索法,并将这种算法和遗传算法结合应用于矩形件布局问题的求解。计算实例表明这种新的排放算法可以和遗传蚁群算法有效的结合。  相似文献   

9.
一种二维不规则零件优化排样算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
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。  相似文献   

10.
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   

11.
针对Qos路由约束问题(是一个NP-完全问题,即是一个多项式复杂程度的非确定问题),设计了一种将遗传算法和蚁群算法优点融合的算法(GA_ACO).该算法的基本思想是:用遗传算法生成蚁群算法需要的信息素初值,然后利用蚁群算法求得精解.通过NS2仿真表明遗传蚁群算法相比单一的遗传算法和蚁群算法更适合解决Qos路由约束问题.  相似文献   

12.
Image matching is a fundamental problem in the computer vision field. This paper focuses on image matching based on the graph structure model. The methods of the graph model establishment in the second-order or high-order constraint are studied. In order to overcome the defects of traditional optimal algorithms which fall easily into the local optimal solution, this paper adopts the ant colony optimization algorithm to optimize the match score function and proposes an high-order graph matching algorithm based on ant colony optimization. It first applies the tensor matching algorithm to initialize the pheromone matrix to provide a good start point, adopts the affinity tensor to provide the priori knowledge for computing the heuristic factor, then calculates the transition probability using the pheromone and heuristic factor, and finally updates the pheromone in two ways by the solutions which have been searched. The two updating rules of pheromone are local and global. Experimental results show that this algorithm can get a higher matching accuracy and has a stronger robustness against deformation noises and outliers compared with others.  相似文献   

13.
针对如何根据用户的检索状况来提高信息检索的反应速度及查询的准确性的问题,利用向量空间模型信息检索与路径相似度蚁群算法中利用同一方式——相似度来决定下一步方向的共同特点,提出将一种基于路径相似度的蚁群算法应用于信息检索的方法。采用这种算法在性能和收敛性速度上优于常规算法。  相似文献   

14.
几何约束多解问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对几何约束求解的多解性问题,将约束分成两个集合:原约束集合和增加的额外约束集合。用求解器求解出全部解后,利用提出的混合遗传蚂蚁算法,搜索全部解空间,在算法的初始阶段采用遗传算法,产生信息素的初始分布;在算法的后期采用蚂蚁算法。由于在遗传算法中使用随机的种群,不仅提高了蚂蚁算法的速度,而且在求解时能避免陷入局部最优解。通过启发式搜索算法使增加的额外约束得到最大化满足,从而寻找到符合用户意图的解。  相似文献   

15.
快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对蚁群聚类在蛋白质相互作用( protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测问题上时间性能的不足,提出一种快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测( fast ant colony clustering for functional module detection, FACC-FMD)方法。该算法计算每个蛋白质与核心组蛋白质的相似度,根据拾起放下模型进行聚类,得到的初始聚类结果中功能模块之间相似度很小,省去了原始蚁群聚类算法中的合并和过滤操作,缩短了求解时间。同时该算法根据蛋白质的关键性对蚁群聚类中的拾起放下操作做了更严格的约束,以减少拾起放下的次数,加速了聚类的过程。在多个PPI网络上的实验表明:与原始蚁群聚类方法相比,FACC-FMD大幅度提高了时间性能,同时取得了良好的检测质量,而且与近年来的一些经典算法相比在多项性能指标上也具有一定的优势。  相似文献   

16.
在消息传递接口(message passing interface,MPI)的基础上,采用划分蚁群的策略,实现了基于MPI的并行蚁群算法,并对该算法采用旅行商问题进行了实验.实验结果表明,使用并行计算技术,可以很好地提高运行速度.  相似文献   

17.
为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数据分别用基本蚁群算法、梯度下降算法、改进蚁群算法训练模糊系统,改进蚁群算法的收敛效果优于其他两种方法;通过试验得到的测试数据对4种方法所得的模型进行测试,由改进蚁群算法训练模糊系统所得模型的测试效果是最好的。结果表明,若能通过试验得到足量训练数据,用改进蚁群算法训练模糊系统的方法对阀厅连接金具的温升进行建模是可行的。  相似文献   

18.
基于集群的蚁群算法在TSP中的应用研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
围绕TSP问题研究了基本蚁群算法.在此基础上,研究了串行蚁群算法的并行策略,使用C++语言调用MPI接口函数实现了并行蚁群算法.最后,分析研究了影响并行蚁群算法的因素,采用了更高效的信息素更新和变参数机制对并行蚁群算法进行了改进.通过仿真实验分析表明,改进的并行蚁群算法有较广泛的适用性,与基本蚁群算法相比,具有更高的精度和更短的收敛时间.  相似文献   

19.
提出了一种机器人逆运动学问题建模的新方法.利用神经网络逼近机器人逆运动学的输入与输出、利用改进的蚁群算法学习神经网络.针对蚁群算法主要用于离散优化的特点,对基本的蚁群算法进行了改进,采用了全局搜索、局部搜索和确定性搜索,为连续问题的优化提供了一条新的思路.利用改进的蚁群算法学习神经网络,为神经网络提供了一种新的学习算法,使得该方法兼具了蚁群算法与神经网络的优点.应用实例表明了该方法的有效性,提高了机器人逆运动学求解的速度和精度.  相似文献   

20.
针对基本蚁群算法在解决大规模优化问题时易限于局部最优解、收敛速度慢的突出缺陷,本文在阐述基本蚁群算法和云模型理论的基础上,提出了一种利用云模型定性关联规则来有效限制基本蚁群算法陷入局部最优解的方法;随后借助最优解保留、相遇搜索和信息素自适应控制策略以及自然界的小生境思想对基本蚁群算法进行了系列改进,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。同时,为了避免蚁群在搜索过程中易出现停滞现象,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间。仿真实验结果验证了本文所提改进蚁群算法的可行性和有效性。  相似文献   

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