基于遗传算法的矩形件排样问题研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 排样问题研究意义 | 第10页 |
| 1.2 排样问题分类 | 第10-12页 |
| 1.3 排样问题研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文创新之处 | 第13-14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 基于遗传算法的矩形件排样算法构成 | 第15-25页 |
| 2.1 基本遗传算法 | 第15-21页 |
| 2.1.1 基本遗传算法简介 | 第15页 |
| 2.1.2 基本遗传算法实现技术 | 第15-18页 |
| 2.1.3 基本遗传算法流程 | 第18页 |
| 2.1.4 基本遗传算法优缺点 | 第18-19页 |
| 2.1.5 遗传算法作为矩形件定序算法 | 第19-21页 |
| 2.2 矩形件定位算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 BL算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 下台阶算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 最低水平线算法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 分级进化模式遗传算法 | 第25-38页 |
| 3.1 分级进化模式遗传算法的基本思想 | 第25-27页 |
| 3.1.1 分级进化模式的提出 | 第25页 |
| 3.1.2 分级进化模式对SGA的改进 | 第25-26页 |
| 3.1.3 分级操作步骤 | 第26-27页 |
| 3.2 应用于矩形件排样问题 | 第27-34页 |
| 3.2.1 矩形件排样问题描述及数学模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基因编码 | 第28-29页 |
| 3.2.3 初始种群 | 第29-31页 |
| 3.2.4 适应度函数 | 第31页 |
| 3.2.5 分级操作 | 第31页 |
| 3.2.6 选择操作 | 第31页 |
| 3.2.7 交叉操作 | 第31-33页 |
| 3.2.8 变异操作 | 第33-34页 |
| 3.2.9 算法流程 | 第34页 |
| 3.3 实验案例与分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 分级进化模式自适应遗传算法 | 第38-48页 |
| 4.1 自适应遗传算法 | 第38-39页 |
| 4.2 分级进化模式自适应遗传算法的基本思想 | 第39-41页 |
| 4.2.1 动态遗传算子规则 | 第39页 |
| 4.2.2 动态遗传算子设计 | 第39-41页 |
| 4.3 应用于矩形件排样问题 | 第41-42页 |
| 4.3.1 算法设计 | 第41页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第41-42页 |
| 4.4 实验案例与分析 | 第42-47页 |
| 4.4.1 实验一 | 第43-44页 |
| 4.4.2 实验二 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |
