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二维不规则零件优化排样系统的研究与开发

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-23页
   ·计算机辅助优化排样简介第10-11页
   ·排样问题的分类第11-13页
     ·一维排样问题第11-12页
     ·二维排样问题第12-13页
     ·三维排样问题第13页
   ·排样问题的研究背景和意义第13-14页
   ·排样问题的复杂性理论第14-17页
     ·排样问题难度简介第14-15页
     ·排样问题的计算复杂度第15-16页
     ·规则零件排样和不规则件排样难度分析第16-17页
   ·计算机辅助优化排样问题国内外研究现状及发展趋势第17-21页
     ·国外研究现状第17-20页
     ·国内研究现状第20-21页
     ·排样问题的发展趋势第21页
   ·论文背景及主要研究内容第21-23页
     ·论文背景第21-22页
     ·论文主要研究内容第22-23页
第二章 常用优化算法简介第23-35页
   ·传统的寻优方法第23-25页
     ·处理完整解的算法第24页
     ·处理部分解或不完整解的算法第24-25页
   ·现代优化排样算法第25-33页
     ·禁忌搜索算法第25-27页
     ·模拟退火算法第27-28页
     ·人工神经网络算法第28-30页
     ·蚁群算法第30-31页
     ·遗传算法第31-32页
     ·粒子群算法第32-33页
   ·优化排样技术难点第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 单亲遗传算法及其在二维不规则零件排样中的应用第35-59页
   ·遗传算法描述第35-41页
     ·遗传算法的原理第35-36页
     ·简单遗传算法模型第36-37页
     ·基本遗传算法的特点第37-38页
     ·遗传算法在排样中的应用第38-39页
     ·遗传算法解决二维不规则件排样问题的优越性第39页
     ·遗传算法在解决二维不规则件排样问题中的缺陷和改进第39-41页
   ·单亲遗传算法描述第41-51页
     ·单亲遗传算法概述第41-42页
     ·单亲遗传算法的基本概念第42-45页
     ·单亲遗传算法的实现步骤第45页
     ·单亲遗传算法的图式定理及隐含并行性第45-47页
     ·单亲遗传算法的收敛性第47-51页
   ·单亲遗传算法在二维不规则零件排样问题中的应用第51-58页
     ·染色体编码第51-52页
     ·个体适应度评价第52-53页
     ·初始种群的产生第53页
     ·遗传操作第53-55页
     ·实例分析第55-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 并行单亲遗传算法及其在二维不规则零件排样中的应用第59-79页
   ·引入并行遗传算法的理由第59-61页
     ·遗传算法的并行性第59-61页
     ·并行遗传算法有利解决传统遗传算法的早熟现象第61页
     ·并行遗传算法可以提高运行速度第61页
   ·并行遗传算法的实现方案第61-66页
     ·主从式并行遗传算法第62-63页
     ·细粒度并行遗传算法第63-64页
     ·粗粒度并行遗传算法第64-66页
   ·迁移策略第66-69页
   ·并行遗传算法的性能与参数选取关系第69-70页
       ·遗传代数和群体规模第69-70页
     ·迁移策略第70页
     ·迁移率和迁移间隔第70页
   ·并行单亲遗传算法第70-71页
   ·分布式单亲遗传算法在排样中的应用第71-78页
     ·模型的实现环境第71页
     ·粗粒度模型的建立第71-73页
     ·粗粒度模型的实现方法第73-75页
     ·实例分析第75-78页
   ·本章小结第78-79页
第五章 二维不规则排样系统的研究与开发第79-85页
   ·常见的系统分析方法第79页
   ·软件的开发平台第79-80页
   ·系统整体框架介绍第80-81页
     ·系统的主要功能第80页
     ·系统的功能模块第80-81页
   ·系统简介第81-84页
     ·排样系统界面第81页
     ·零件参数设置第81-82页
     ·板材参数设置第82页
     ·排样参数设置第82-83页
     ·排样结果与统计信息的显示第83-84页
     ·排样结果的保存第84页
   ·本章小结第84-85页
第六章 总结与展望第85-87页
参考文献第87-91页
作者在攻读硕士学位期间的主要研究工作第91-92页
致谢第92页

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