论文摘要
一维下料问题在建筑、电力、水利等工程实践领域获得了越来越广泛的应用。寻找一种最优的下料方案,可以节省原材料,降低生产成本,从而为企业带来直接的经济效益。一维下料问题的研究不仅具有工程应用价值,同时对于设计自动化也具有重要意义。一维下料问题本身具有NP-完全的性质,为满足诸多的限制条件,找到原材料数量长度、零件毛坯数量长度之间的最佳对应关系,问题的解集十分庞大。当前对于一维下料问题的研究大多是针对有限数量的毛胚规格长度重复的下料问题,而对于毛胚规格长度基本不重复的一维下料问题研究较少。遗传算法作为一种随机搜索优化技术,是解决组合优化类复杂的问题有效方法。通过对无重复规格一维下料问题的系统研究,改进了基于遗传算法求解该问题的算法:设计出针对该问题的可行解的编码方式,对初始种群的产生提出了可行高效的随机排列后重组算法及最大长度优先排列重组算法;为了保证遗传算法的运行效率又要保证获得全局最优解,根据算法进程在杂交算子中由多点杂交逐级降为一点杂交,在变异算法中由多点变异逐级降为一点变异;根据解的适应度函数值采用轮盘赌方法产生下一代种群,最优保存策略来保持种群中的优良个体;系统地构造了解一维无重复规格下料问题的遗传算法框架。通过实验数据测试,结果表明新算法能有效地求解一维无重复规格的下料问题,是解决该问题的可行算法。
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