一刀切_约束下的矩形件优化排样算法比较与整合研究_刘倩

智能优化算法和人工兔优化算法的基本原理，并对两种算法在MATLAB中的应用进行了对比研究。初学者可以通过本文了解这两种算法的具体实现方式和优劣势，为进一步深入研究提供了基础。

基于试探方向的无约束优化问题算法研究，刘建飞，邵虎，随着数学、计算机、金融的领域的飞速发展，最优化数学与我们日常生活密切相关，最优化理论与方法作为一门应用性很强的学科，在�

提出一种动态分级的并行进化算法用于求解约束优化问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群。在进化过程中，将种群个体分为两个子种群，分别用于全局和局部搜索，并根据不同的搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的

能实现不规则图形智能优化排样，测试了一下，排样效果比较好。板材利用率比较高。

对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借

将模糊满意度概念与以无穷范数为优化指标的鲁棒预测控制相结合, 给出了模糊满意度意义下满意控制的 一般算法及适用于一般计算机在线优化的实用算法, 解决了优化过程中各种要求(目标、约束) 的协调、权衡和折

粒子群优化算法是根据乌群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论 粒子群优化算法的基本原理和实现步骤，分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数，对粒子群优化算法 与遗传算法进行

利用混沌算法随机性、规律性和遍历性，将混沌搜索融合到蚁群算法中，用于求解最短QoS路由问题，避免蚁群算法易陷入局部寻优的缺点，提高了混合算法的搜索范围，并且加快了蚁群群体的进化速度，仿真实验表明，该算

在求解约束优化问题时，为了有效处理约束条件，克服文化算法易陷入局部极值点、混沌搜索优化初值敏感、搜索效率低等缺陷，将混沌搜索优化嵌入至文化算法框架，提出一种求解约束优化问题的混沌文化算法。该模型由基于

提出一种基于修改增广Lagrange函数和PSO的混合算法用于求解约束优化问题。将约束优化问题转化为界约束优化问题，混合算法由两层迭代结构组成，在内层迭代中，利用改进PSO算法求解界约束优化问题得到下