本文在分析矩形件优化排样问题特点的基础上,建立了该问题的数学模型,描述了 一些常见的优化算法和排样算法。在一定的约束条件下,应用遗传算法方法对矩形件排样问题进行优化求解,对算例的求解结果进行比较与分析
蚂蚁算法在矩形件优化排样中的应用 主要是解决优化排样的问题 应运了蚁群算法
分析了排样问题的研究现状,对中外学者在矩形件优化排样方面提出的多种算法进行了认真的比较,在矩形件排放算法-“基于最低水平线的搜索算法”基础上,提出了一种改进算法:“基于最低水平线的空闲区域可再利用搜索
对矩形和任意多边形排样问题的探讨,对矩形排样进行实际问题的求解
矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最小,使得原材料的利用率最高.在矩形件排放算法——“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优化排样算法,改进算法能够
对排样优化算法的研究资料,对于需要矩形排样算法的朋友非常有用。基于改进免疫遗传算法的矩形件排样
讲述矩形件优化排样的一般算法并通过比较它们的优缺点提出了启发式的排样算法。对于研究排样算法有一定的参考价值
求解二次规划的粒子群优化算法,李响,曹德欣,二次规划是一类基本而又重要的非线性规划问题. 粒子群是一种通过群体中个体间的相互作用寻找复杂空间中最优区域的一种算法,本文讨
粒子群优化算法粒子群优化(PSO)算法是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法。每个粒子代表问题的一个潜在解,通过在搜索空间中不断迭代更新位置和速度,以找到全局最优解。算法流程初始化: 随机生
带时间窗车辆调度问题属于离散NP-hard组合优化问题,传统的粒子群算法在离散域上表现了一定的劣性,对此提出了一种基于粒子碰撞的离散PSO算法来求解该问题。受物体相互碰撞之后物体的速度和位置会发生改变
