遗传算法在木板材优化下料问题上的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·计算机辅助优化下料简介 | 第9-11页 |
| ·板材优化下料问题 | 第11-13页 |
| ·二维下料问题一般分为以下三类 | 第11-12页 |
| ·矩形件下料问题及其分类 | 第12-13页 |
| ·优化下料问题国内外的研究 | 第13-14页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 2 遗传算法理论基础 | 第15-32页 |
| ·基本遗传算法 | 第15-25页 |
| ·遗传算法的特点 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的几个基本概念 | 第18-20页 |
| ·遗传操作 | 第20-24页 |
| ·适应度函数 | 第24页 |
| ·遗传算法的数学基础 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的敛散性 | 第25-32页 |
| ·基本定义 | 第26页 |
| ·敛散性分析 | 第26-32页 |
| 3 基于遗传算法的板材下料 | 第32-41页 |
| ·传统组合优化解决的方法 | 第32-33页 |
| ·遗传算法在组合优化中的应用 | 第33-34页 |
| ·用遗传算法解决板材下料问题 | 第34-41页 |
| ·木板材优化下料问题的数学描述 | 第34-35页 |
| ·算法的设计 | 第35-39页 |
| ·参数设置 | 第39页 |
| ·程序主体流程图 | 第39-41页 |
| 4 改进的遗传算法在板材下料中的应用 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·组合优化问题中遗传算法的局限性 | 第41-42页 |
| ·遗传算法的主要特点 | 第41页 |
| ·遗传算法在解决优化问题中存在的主要缺点 | 第41-42页 |
| ·混合遗传算法的思想 | 第42-48页 |
| ·混合遗传算法的基本构成原则 | 第43页 |
| ·贪婪算法 | 第43-44页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第44-48页 |
| ·基于混合遗传算法的板材优化下料 | 第48-51页 |
| ·将遗传算法与贪婪算法混合流程 | 第48页 |
| ·遗传算法与禁忌搜索算法混合 | 第48-51页 |
| 5 板式家具大规模优化下料系统设计与实现 | 第51-61页 |
| ·板式家具优化下料系统简介 | 第51-52页 |
| ·板式家具加工工艺及对下料的要求 | 第51-52页 |
| ·设计实现 | 第52-57页 |
| ·分析模式 | 第52-53页 |
| ·设计模式 | 第53-57页 |
| ·实例分析 | 第57-61页 |
| 6 结论和展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
