复杂下料问题的优化模型及求解方法研究
| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第19-31页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-21页 |
| 1.2 下料问题综述 | 第21-28页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第28-29页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第29-31页 |
| 第二章 均匀变截面原材料一维下料问题研究 | 第31-57页 |
| 2.1 问题背景 | 第31-32页 |
| 2.2 下料问题模型 | 第32-34页 |
| 2.3 SHP算法 | 第34-38页 |
| 2.3.1 SHP算法流程 | 第34-36页 |
| 2.3.2 待切产品的选择 | 第36-38页 |
| 2.3.3 局部切割方案生成 | 第38页 |
| 2.4 均匀变截面下料问题的改进SHP算法 | 第38-49页 |
| 2.4.1 长度转换算法 | 第38-41页 |
| 2.4.2 产品位置与长度的关系 | 第41-42页 |
| 2.4.3 钢锭和待切产品的选择 | 第42-44页 |
| 2.4.4 生成局部切割方案 | 第44-45页 |
| 2.4.5 少量产品切割方案 | 第45-46页 |
| 2.4.6 变截面下料问题的SHP算法 | 第46-49页 |
| 2.5 算法复杂度分析和参数确定 | 第49-53页 |
| 2.6 实例 | 第53-56页 |
| 2.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第三章 基于改进智能算法的二维矩形下料问题研究 | 第57-95页 |
| 3.1 问题背景 | 第57-58页 |
| 3.2 问题的描述及数学模型 | 第58-61页 |
| 3.2.1 位置坐标系建立 | 第58-59页 |
| 3.2.2 数学模型 | 第59-61页 |
| 3.3 矩形下料算法的编码与解码 | 第61-68页 |
| 3.3.1 坐标值序列与编码 | 第61-63页 |
| 3.3.2 切割规则和解码 | 第63-68页 |
| 3.4 智能算法及改进 | 第68-82页 |
| 3.4.1 遗传算法流程及改进 | 第68-74页 |
| 3.4.2 禁忌搜索算法及改进 | 第74-78页 |
| 3.4.3 模拟退火算法及改进 | 第78-80页 |
| 3.4.4 粒子群算法及改进 | 第80-81页 |
| 3.4.5 案例分析 | 第81-82页 |
| 3.5 矩形下料的DSS构建 | 第82-94页 |
| 3.5.1 决策支持系统简介 | 第82-83页 |
| 3.5.2 DSS结构 | 第83-85页 |
| 3.5.3 二维下料问题模型库构建 | 第85-86页 |
| 3.5.4 二维下料问题方法库构建 | 第86-87页 |
| 3.5.5 二维下料问题数据库构建 | 第87-88页 |
| 3.5.6 二维下料问题知识库构建 | 第88-89页 |
| 3.5.7 DSS原型系统开发 | 第89-94页 |
| 3.6 本章小结 | 第94-95页 |
| 第四章 物联网环境中的多目标下料问题研究 | 第95-117页 |
| 4.1 问题背景 | 第95-96页 |
| 4.2 物联网环境中的资源分类与编码 | 第96-102页 |
| 4.2.1 资源分类方法 | 第96页 |
| 4.2.2 下料中的资源分类 | 第96-98页 |
| 4.2.3 物联网下料问题中编码 | 第98-102页 |
| 4.3 异域资源之间关系及融合 | 第102-105页 |
| 4.3.1 不同设备和资源信息的采集 | 第102页 |
| 4.3.2 资源之间关系 | 第102-103页 |
| 4.3.3 资源融合 | 第103-104页 |
| 4.3.4 下料生产线上的物联网框架 | 第104-105页 |
| 4.4 物联网环境中的下料问题 | 第105-116页 |
| 4.4.1 问题描述及数学模型 | 第107-109页 |
| 4.4.2 物联网环境中的下料问题算法 | 第109-113页 |
| 4.4.3 案例分析 | 第113-116页 |
| 4.5 本章小结 | 第116-117页 |
| 第五章 结论与展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-126页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第126页 |
