求解一维下料问题的改进混合遗传算法

针对一维下料问题,设计了一种局部搜索方法,并将其与遗传算法结合构造了新的混合遗传算法.大量实验表明,该算法求解一维下料问题是行之有效的.     

一维下料方案的遗传算法优化

在对一维下料方案数学模型分析的基础上，提出了一种基于遗传算法的求解方法。主要思想是把零件的一个顺序作为一种下料方案，并视作组合优化问题来求解。在求解过程中，给出了应用遗传算法求解关键问题的编码、解码方法、遗传算子及适应离函数的定义，并根据这算法开发出一维下料方案的优化系统。实际应用表明，采用该方法求解一维下料方案，可提高材料的利用率，而且还可以提供多个优化方案。     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

多规格一维下料问题基于满意度模拟退火算法

为了对较大规模的一维下料问题更有效地进行计算,根据坯料的长度和数量将多规格一维下料问题分类为普通下料和批量下料,分别进行求解.对于普通下料问题,将满意度原理引入模拟退火算法,给出了一种基于满意度的模拟退火算法(SDSA)进行求解;对于批量下料问题,由于各坯料的数量较多,采用该算法与序列启发方法相结合的混合算法(SHP&SDSA)进行求解,以进一步提高算法的搜索性能.对普通下料和批量下料的数值仿真结果表明,该算法可提高求解速度和质量,并可获得稳定的工程满意解.     

一维下料优化的一种新算法

针对一维下料优化问题,提出了一种基于启发式多级序列线性优化思想的新算法,即将下料优化问题转化为多级序列线性优化问题求解．每级求解时,在当前可行的下料方式中选择最优的一种进行下料。不断重复此操作。直到所有剩余的坯料数目均减小至零为止．原问题的最优解就是各个序列优化问题所求得的最优下料方式的总合．计算表明,与目前常用的整数线性规划或遗传算法相比较．该算法有结构简明、计算速度快、节材效果好的优点．     

分支定界算法优化一维下料问题

一维下料问题是生产实践中常见的问题,优化下料要求最大限度地节约原材料,提高原材料的利用率.本文提出分支定界算法优化一维下料问题,并用MATLAB编写程序,通过计算机来完成这一复杂的过程.     

一维下料问题数学模型的计算机自动生成与优化计算

介绍了一维下料问题的下料方式,采用计算机自动生成相应的线性规划数学模型,给出了最优下料方案的求解方法。     

一维实用下料问题的一种解法

针对单一原材料的一维下料问题,建立了整数规划模型,然后将模型转化为求解最优下料方式问题;利用lingo进行编程,实现循环调用得到一维下料问题的局部最优解.结果显示,下料方式K=60,利用率为98.711%,同时满足时间约束.     

从线性整数规划谈一维下料问题

一维下料问题是运筹学的一个经典NP-hard问题,在生产中普遍存在．优化下料可以提高原材料的利用率, 是企业增加经济效益的途径之一．从线性整数规划开始讨论了下料问题的各种模型,提出了一些需要改进的问题, 介绍了目前该问题研究的热点．     

多线材一维下料问题的求解策略

本文将线性规划与增强顺序法相结合,求解多线材一维下料问题.采用具有全容量特性的解法,一次生成多个排样方式,按比值法选择新排样方式.实验结果表明:对于文献中报道的一些例题,运用算法可降低线材成本;和商业一维下料CAD系统相比,在下料方案的线材成本相同的前提下,本文算法可大幅度缩短计算时间.     

基于Internet的二维优化下斜方法及其实现技术

二维优化下斜问题是一个NP－复杂性问题,每一种优化软件都是利用近似和启发式处理得到下料结果,不同的优化方法及其优化软件不同的某些数据结构可能效果并不理想,企业又不可能购进大量不同的优化软件来选优。针对以上问题本文提出了一种基于Internet的二维优化下料解决方法,并给出了该方法的具体实现技术。实验表明,该方法将明显提高二维优化下料的总体优化效果。     

对AgraWal单一矩形排样算法的改进与扩展

讨论单一矩形剪切下料排样方式最优设计问题,给出更为贴切的上界,从而改进Agrawal算法．Agrawal以图解方式说明规范多级排样方式中包含最优剪切割方式,现给出这一结论的数学证明．扩展无约束算法用于解决有约束排样问题．     

用遗传算法解决下料问题

“下料问题”在工程技术和工业生产中有着重要和广泛的应用。解决此问题的经典方法需要很大的计算量,为了减少计算量,提出基于块组合的树形表示和一种很好被采用的遗传算法,即在使用树形表示切割方式的同时也结合别的不同的切割方式,并通过组合交叉、变异算子来实现混合切割。最后提出了这种方法的实现形式。     

带剪刃长度约束的矩形件剪切下料优化算法

讨论矩形件二维下料问题,提出一种带剪刃长度约束的下料算法。这种算法将板材划分成四块,每块中排放长度和方向均相同的条带,每根条带中排放同种矩形件。运用递归技术构造四块排样方式的无约束生成算法和有约束生成算法。采用线性规划算法调用无约束生成算法生成第一部分下料方案;采用顺序启发式算法调用有约束生成算法生成第二部分下料方案。组合两部分下料方案形成最终解。数值实验结果表明下料算法有效地解决带剪刃长度约束的下料问题。     

剪切下料问题的几何分析

本文针对剪切下料问题中存在的不足,从裂纹扩展的角度出发,以两个剪刃处产生的裂纹在扩展后必须相遇及保证剪切质量为前提,对剪切下料过程中影响剪切质量的径向间隙、轴向间隙、棒料直径及剪刃和棒料的接触长度进行了综合的几何分析,并以此为基础探讨了适宜的剪切下料方法。本文为径向夹紧剪切下料提供了必要的理论依据,实验证实了理论分析的正确性。     

用切削颤振试验测定无量纲切入系数

本文提出了利用切削颤振试验确定无量纲切入系数Ｃ这一新方法．该方法简单易行、重复性好，所测得的结果更能反映实际切削过程的动态特性．     

定长条材优化下料的实用算法研究

在分析定长条材优化下料数学模型基础上，构造了一个背包列生成近似算法，从工程实践角度给出了此问题的求解方法，并给出了计算实例。     

基于遗传算法的一刀切矩形排料求解

采用遗传算法对一刀切矩形排料问题进行求解,在排料过程中引入了启发式思想。并针对这个具体问题设计了新的交叉算子和变异算子,新的遗传算子更适合求解一刀切矩形排料问题。