基于遺傳算法解無重復(fù)規(guī)格一維下料問題.pdf

1、一維下料問題在建筑、電力、水利等工程實(shí)踐領(lǐng)域獲得了越來越廣泛的應(yīng)用。尋找一種最優(yōu)的下料方案，可以節(jié)省原材料，降低生產(chǎn)成本，從而為企業(yè)帶來直接的經(jīng)濟(jì)效益。一維下料問題的研究不僅具有工程應(yīng)用價(jià)值，同時(shí)對于設(shè)計(jì)自動化也具有重要意義。 一維下料問題本身具有NP-完全的性質(zhì)，為滿足諸多的限制條件，找到原材料數(shù)量長度、零件毛坯數(shù)量長度之間的最佳對應(yīng)關(guān)系，問題的解集十分龐大。當(dāng)前對于一維下料問題的研究大多是針對有限數(shù)量的毛胚規(guī)格長度重復(fù)的下料

2、問題，而對于毛胚規(guī)格長度基本不重復(fù)的一維下料問題研究較少。 遺傳算法作為一種隨機(jī)搜索優(yōu)化技術(shù)，是解決組合優(yōu)化類復(fù)雜的問題有效方法。通過對無重復(fù)規(guī)格一維下料問題的系統(tǒng)研究，改進(jìn)了基于遺傳算法求解該問題的算法：設(shè)計(jì)出針對該問題的可行解的編碼方式，對初始種群的產(chǎn)生提出了可行高效的隨機(jī)排列后重組算法及最大長度優(yōu)先排列重組算法；為了保證遺傳算法的運(yùn)行效率又要保證獲得全局最優(yōu)解，根據(jù)算法進(jìn)程在雜交算子中由多點(diǎn)雜交逐級降為一點(diǎn)雜交，在變異算法