| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 优化下料问题综述 | 第8-10页 |
| 1.1.1 优化下料问题分类 | 第8-9页 |
| 1.1.2 矩形件优化下料问题分类 | 第9-10页 |
| 1.2 优化下料问题的研究现状及研究趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 优化下料领域研究趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究目的、意义及内容 | 第12页 |
| 1.3.1 目的、意义 | 第12页 |
| 1.3.2 本文主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 板式家具矩形件下料问题的数学模型及物理模型 | 第13-21页 |
| 2.1 板式家具概述及其下料问题约束限制 | 第13-15页 |
| 2.1.1 板式家具概念、分类及特点 | 第13页 |
| 2.1.2 板式家具下料问题约束限制 | 第13-15页 |
| 2.2 板式家具下料问题的数学模型描述 | 第15-16页 |
| 2.3 板式家具下料问题的物理模型描述 | 第16-17页 |
| 2.4 板式家具下料问题的性质及常见求解方法 | 第17-18页 |
| 2.5 板式家具矩形件排放的定序规则 | 第18-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基本蚁群算法及其改进算法 | 第21-30页 |
| 3.1 蚁群算法的基本原理 | 第21-22页 |
| 3.2 基本蚁群算法模型建立 | 第22-25页 |
| 3.2.1 TSP问题描述及蚂蚁特征 | 第22-23页 |
| 3.2.2 路径选择机制及信息素调节机制 | 第23-24页 |
| 3.2.3 蚂蚁圈算法步骤 | 第24-25页 |
| 3.3 基本蚁群算法的优缺点 | 第25-26页 |
| 3.4 蚁群算法的改进 | 第26-29页 |
| 3.4.1 精华蚂蚁系统 | 第26页 |
| 3.4.2 MAX-MIN蚂蚁系统 | 第26-27页 |
| 3.4.3 蚁群系统 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于遗传蚁群算法矩形件优化下料求解 | 第30-46页 |
| 4.1 遗传算法概述 | 第30-31页 |
| 4.2 遗传算法的优缺点 | 第31-32页 |
| 4.3 遗传算法与蚁群算法的结合GAAC | 第32-33页 |
| 4.4 GAAC算法中遗传算法的设计 | 第33-39页 |
| 4.4.1 贯通原料概念 | 第33-35页 |
| 4.4.2 面向对象的遗传编码方式 | 第35-38页 |
| 4.4.3 初始种群的生成 | 第38-39页 |
| 4.4.4 适应度函数 | 第39页 |
| 4.4.5 GAAC算法中遗传操作 | 第39页 |
| 4.5 GAAC算法中蚁群算法的设计 | 第39-45页 |
| 4.5.1 蚁群算法与遗传算法的衔接 | 第39-41页 |
| 4.5.2 矩形件优化下料问题中蚁群算法的应用 | 第41-42页 |
| 4.5.3 蚁群算法中参数的确定 | 第42-43页 |
| 4.5.4 基于遗传蚁群算法的矩形件优化下料的实现流程 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于遗传蚁群算法的优化下料系统的应用实例 | 第46-53页 |
| 5.1 板式家具优化下料系统的综合概述 | 第46页 |
| 5.1.1 系统总体功能 | 第46页 |
| 5.1.2 系统开发运行环境 | 第46页 |
| 5.2 板式家具优化下料系统的使用说明 | 第46-48页 |
| 5.3 实例分析 | 第48-52页 |
| 5.3.1 实例一 | 第48-50页 |
| 5.3.2 实例二 | 第50-51页 |
| 5.3.3 结果比较 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |