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文檔簡介
1、布局問題源于現(xiàn)代生產(chǎn)和生活的許多領域并表現(xiàn)為多種形式,由于布局問題是應用背景較強的離散組合最優(yōu)化問題,屬于NP完全問題,而NP完全問題的解決,只能依賴于各種應用廣泛的局部尋優(yōu)的啟發(fā)式算法.沿著這一優(yōu)化問題解決的路經(jīng),在研究分析現(xiàn)有布局啟發(fā)式算法的基礎上,通過大量布局實驗并不斷地總結(jié),提出了基于目標和空間正交分解的布局啟發(fā)式算法,解決布局過程中的非一刀切布局問題.算法可概括為,"在布局過程中,構造最合適的物體,放入最適合的位置,達到最基本
2、的布局目標".論文的主要內(nèi)容如下:首先分析了布局問題中的空間分解方式,論述了滿足非一刀切要求的布局空間正交分解的過程,說明了組成剩余布局空間的第一和空間、第二和空間的正交分解的方法和步驟.其后論述了實現(xiàn)算法的各種策略,包括差空間(第一差空間、第二差空間)策略、群組策略、回溯策略、收斂空間策略等,并詳細闡述了群組的定義、方式、約束及算法等;各種布局策略的綜合運用,使布局能按空間正交分解的方式持續(xù)進行.通過對多階段布局過程及局部最優(yōu)解與全局
3、解之間關系的分析,提出了解決布局問題的目標策略.布局之前確定布局目標,布局過程中使在一定約束下的每一個局部最優(yōu)解達到布局目標,從而得到全局好的解,也保證了布局算法的可靠性和穩(wěn)定性.針對基于傳統(tǒng)定序規(guī)則的布局啟發(fā)式算法,提出了布局過程的階段性原理,分析了布局余量產(chǎn)生的方式及特點,并將這些原理與特點用于布局算法的設計之中.介紹多模式生成法以及在基于空間正交分解的布局啟發(fā)式算法中的應用,以滿足一定約束條件的布局問題的需要或解決大規(guī)模的布局問題
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