融合蚁群算法和遗传算法的矩形件排样问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·排样问题研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| ·排样问题的分类 | 第11-12页 |
| ·排样问题的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14-16页 |
| 2 矩形件排样问题的数学模型及排放算法的改进研究 | 第16-28页 |
| ·矩形件排样问题的数学模型 | 第16-17页 |
| ·矩形件排样问题的描述 | 第16页 |
| ·数学模型 | 第16-17页 |
| ·矩形件排样的定序规则 | 第17-18页 |
| ·矩形件排样给定排放顺序的排放算法 | 第18-27页 |
| ·BL算法 | 第18-19页 |
| ·下台阶算法 | 第19-20页 |
| ·最低水平线算法 | 第20-22页 |
| ·基于最低水平线的搜索算法 | 第22-24页 |
| ·本文提出的改进排放算法 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于遗传算法的矩形件排样 | 第28-40页 |
| ·遗传算法概述 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第30-32页 |
| ·编码 | 第31页 |
| ·种群的初始化 | 第31页 |
| ·适应度函数 | 第31页 |
| ·遗传算子 | 第31-32页 |
| ·终止条件 | 第32页 |
| ·矩形件排样问题的遗传算法设计 | 第32-37页 |
| ·编码方法 | 第33页 |
| ·解码方法 | 第33页 |
| ·初始种群的产生 | 第33-34页 |
| ·适应度函数 | 第34-35页 |
| ·交叉算子 | 第35-36页 |
| ·变异算子 | 第36页 |
| ·选择算子 | 第36页 |
| ·应用遗传算法求解矩形件排样问题的具体步骤 | 第36-37页 |
| ·算例分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 蚁群算法 | 第40-52页 |
| ·群智能 | 第40页 |
| ·蚁群算法概述 | 第40-42页 |
| ·蚁群觅食的特性 | 第41页 |
| ·人工蚂蚁与真实蚂蚁的异同 | 第41-42页 |
| ·基本蚁群算法的原理 | 第42-44页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第44-47页 |
| ·基本蚁群算法的具体实现 | 第47-49页 |
| ·基本蚁群算法的特点 | 第49页 |
| ·改进的蚁群算法模型 | 第49-51页 |
| ·蚁群系统 | 第49-51页 |
| ·最大最小蚂蚁系统 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 融合蚁群算法和遗传算法的矩形件排样 | 第52-61页 |
| ·蚁群算法和遗传算法融合的可行性 | 第52-53页 |
| ·蚁群算法和遗传算法的融合 | 第53-54页 |
| ·矩形件排样的融合算法设计 | 第54-56页 |
| ·矩形件排样的遗传算法设计 | 第54页 |
| ·矩形件排样的蚁群算法设计 | 第54-56页 |
| ·遗传算法与蚁群算法的衔接 | 第56页 |
| ·求解矩形件排样的融合算法具体实现 | 第56-58页 |
| ·算例分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 个人简历及在学期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
