| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 排样问题的分类 | 第11-12页 |
| 1.3 排样问题的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 基于矢量线段的临界多边形生成算法 | 第17-34页 |
| 2.1 临界多边形的研究背景和意义 | 第17-18页 |
| 2.2 现有的临界多边形求解算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 移动碰撞法 | 第18-20页 |
| 2.2.2 明科夫斯基矢量和法(MinkowskiSums) | 第20-21页 |
| 2.2.3 凹多边形凸化分割法 | 第21-22页 |
| 2.3 基于矢量线段的NFP生成算法 | 第22-33页 |
| 2.3.1 判断角顶点与矢量边的接触情况 | 第23-24页 |
| 2.3.2 生成矢量线段集合 | 第24-25页 |
| 2.3.3 从矢量线段集合中提取NFP | 第25-33页 |
| 2.4 实验结果 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于混合启发式二维不规则排样算法 | 第34-46页 |
| 3.1 二维不规则排样问题与数学模型 | 第34页 |
| 3.2 临界多边形在二维不规则排样中的应用 | 第34-39页 |
| 3.2.1 内靠接矩形概念及其计算方法 | 第35页 |
| 3.2.2 点与多边形的位置关系的判据 | 第35-36页 |
| 3.2.3 利用NFP和IFR提取候选排放点 | 第36-39页 |
| 3.3 基于混合启发式的排样优化算法 | 第39-42页 |
| 3.3.1 TOPOS排样策略 | 第39-40页 |
| 3.3.2 混合启发式策略 | 第40-41页 |
| 3.3.3 基于混合启发式二维不规则排样算法 | 第41-42页 |
| 3.4 实验结果 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于随机键遗传算法的二维不规则排样算法 | 第46-59页 |
| 4.1 标准遗传算法概述 | 第46-48页 |
| 4.2 基于随机键遗传算法的二维不规则排样算法 | 第48-54页 |
| 4.2.1 个体(染色体)的编码和解码 | 第49-51页 |
| 4.2.2 适应度函数 | 第51页 |
| 4.2.3 种群的选择、交叉、变异操作 | 第51-53页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第53-54页 |
| 4.3 实验结果 | 第54-58页 |
| 4.4 算法进化收敛曲线 | 第58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 带缺陷不规则原材料的排样优化算法 | 第59-77页 |
| 5.1 带缺陷不规则原材料的排样问题 | 第59-60页 |
| 5.2 内靠接临界多边形及其计算方法 | 第60-68页 |
| 5.3 基于混合启发式策略的带缺陷不规则原材料排样算法 | 第68-71页 |
| 5.3.1 利用NFP和INFP提取候选排放点 | 第69-71页 |
| 5.3.2 基于混合启发式策略的带缺陷不规则原材料排样算法 | 第71页 |
| 5.4 基于随机键遗传算法的带缺陷不规则原材料排样算法 | 第71-72页 |
| 5.4.1 适应度函数 | 第72页 |
| 5.4.2 个体的编、解码 | 第72页 |
| 5.5 实验结果 | 第72-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附件 | 第85页 |
