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优化排样技术在包装印刷中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
以优化排样的理论方法研究为基础,主要是针对不规则形状进行排样优化.通过对现有的几种常见的主流算法分析比较、选定出一种适用于包装纸盒排板的优化排样方法,并在此基础之上提出了改进方案,以得到最有效的算法.根据提出的算法思路,利用计算机编程语言开发出包装纸盒排版排样优化的系统程序,将这种算法得以实现. 相似文献
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基于现有的优化排样算法,模拟鸡蛋孵化过程,设计一种孵化算法来解决排样问题。算法是对实际生活中存在现象的抽象和改进。将寻找最优解整个过程划分为占位,孵化,挤兑,抢占,复活,五个阶段,探索状态下排布决策的适应性,从而得到排样件在排样时的最优次序和最大可容纳的样本数目。 相似文献
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针对木工板手工排样效率低和材料利用率低问题,提出木工板“一刀切”排样优化算法.在剩余矩形填充算法中添加启发式分块原则,改进的剩余矩形填充算法满足“一刀切”工艺要求.采用遗传算法对矩形件进行排样优化,以提高木工板利用率,降低企业生产成本.为提高算法的优化精度,使用基于指数变换的非线性动态适应度函数,引入精英保护策略,应用部分填充交叉(partially matched crossover)算子.结合剩余矩形填充“一刀切”算法对遗传种群进行解码计算原料利用率,并作为适应度函数值,进行迭代搜索最优解.排样实例表明木工板“一刀切”排样优化算法能够很好地解决多品种大规模木工板排样问题. 相似文献
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矩形优化排样问题是一个在制造业领域生产实践中普遍遇到的问题,采用了一种改进的最低水平线搜索算法求解此类问题.首先分析了原始的最低水平线搜索算法在排样中存在的缺陷,并针对该缺陷为其设计了一个评价函数,排样时对所有未排零件进行评价,选择评价值最高的零件排入当前位置,从而克服了算法在搜索过程中的随机性,优化了算法的搜索方向.实验仿真的结果表明,提出的算法可以得到较好的排样效果,并且其解决问题的规模越大,优化性能越好,适合于求解大规模排样问题. 相似文献
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针对遗传算法解决TSP问题的特点,构造出遗传算法需要的初始种群.运用相同算法对改进前后的两种种群进行实验,得出改进方法具有增强遗传算法效率的作用. 相似文献
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基于FPGA,对高阶FIR滤波器两种算法--"基于查找表(LUT)的分布式算法"和"改进的分布式算法"的功能及结构差异进行类比."改进的分布式算法"是对"基于LUT分布式算法"在减少存储器技术上的改进.对于一个高阶滤波器来说,"改进的分布式算法"比"基于LUT的分布式算法",需要更少的存储器和系统资源.减少存储器使用的递归反复技术极大地增加了在FPGA平台上可实现的滤波器阶数的最大值."改进的分布式算法"不仅节省了使用的电子器件数量,而且还平衡了FPGA硬件资源中逻辑单元(LE)和存储器的使用.从FPGA的执行结果可以确定,"改进的分布式算法"可以实现一个1024抽头的FIR滤波器,且比"基于LUT的分布式算法"节省更多系统资源. 相似文献
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针对理论上属于NPC问题的非规则件优化排样问题,论文提出一种基于小生境技术的自适应遗传模拟退火算法与基于内靠接临界多边形最低点的启发式布局算法相结合的方法。考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应的交叉概率和变异概率,通过基于小生境技术的遗传模拟退火算法对非规则件排样的最优顺序和各自的旋转角度进行优化搜索。将非规则件定位在有缺陷原材料和非规则件多边形的内靠接临界多边形最低点以实现个体的解码,同时避开了原材料表面缺陷。排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性。 相似文献
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基于遗传算法和最速下降法的非线性动态系统辨识的混合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过定义最速下降算子,选择算子,混合数据结构以及适应度函数,得到非线性动态系统非线性参数的加权最小二乘辨识混合计算智能算法,该算法结合了遗传算法和最速下降法两者的长处,既有效快收敛性,又有以较大概率求得全局解。数值计算表明该方法显著优于遗传算法和最速下降法。 相似文献
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一种结合CDD模型和Criminisi算法的图像修复算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对既含有大块缺失信息又含有划痕的图像,结合CDD模型和Criminisi算法的优点,提出一种新的修复算法.算法先采用可以强化细节的自适应直方图均衡化操作来扩大图像的动态范围,后利用形态学算子分离出待修复图像中的划痕区域与大块区域,接着用CDD模型对划痕进行修复,再用改进优先级的Criminisi算法进行后续修复,最后把修复后的图像对应于缺失区域的像素填补到待修复图像的区域中.实验结果表明,改进后的算法克服了现有算法可能存在的偏差延续问题,使图像修复的结果更加符合人们的视觉效果. 相似文献