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为了探索更高效的矩形件优化排样方法，提出了一种改进的自适应遗传模拟退火算法。设计了基于矩形件的排样次序及旋转变量的两层染色体编码方法，并采用基于临界多边形的BL定位策略实现矩形件的布局；通过构造启发式
遗传算法的矩形件排列问题的相关论文，简直了，写不满了
利用模拟退火算法，基于最优下线编码方式，对矩形件进行下料处理。
使用goat遗传工具箱完成基于 模拟退火算法 优化的遗传算法。 对goat遗传工具箱，做了详细的注释。 matlab编译环境 使用说明：函数需要调用goat工具箱的相关函数
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
基于小生境遗传算法的矩形件优化排样，对这个问题进行了比较的全面的解释！
该算法是模拟遗传退火算法，有源代码及相关说明
针对无线传感器网络路径优化问题,提出了一种改进的最优保存的遗传模拟退火算法。利用LEACH算法构建初始路由表,使用GASA的高效率搜索,将路由计算和遗传演化计算同时进行,并直至寻找到近似最优路径为止。
遗传算法模型在矩形件排样优化中的应用，赵晓东，米小珍，采用遗传算法对矩形零件在板材上的排样进行优化，以提高板材利用率和降低生产成本。本文建立了优化排样的遗传算法模型，描述了遗
矩形件的排样问题一直都是一个难题，在这里我们将看到新的排样方法的诞生
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