基于遗传算法的冲裁件优化排样
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·优化排样问题概述 | 第10-11页 |
| ·优化排样问题的研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·优化排样问题的研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文研究重点及章节安排 | 第16-18页 |
| ·本文研究重点 | 第16页 |
| ·本文章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 优化排样的基本方法 | 第18-32页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·优化排样基本方法分类 | 第19-25页 |
| ·数学优化法 | 第20-21页 |
| ·人机交互法 | 第21页 |
| ·人工智能法 | 第21-22页 |
| ·启发式算法 | 第22页 |
| ·几何计算算法 | 第22页 |
| ·几何表达算法 | 第22-25页 |
| ·优化排样常用算法 | 第25-29页 |
| ·线性规划法 | 第25-26页 |
| ·分枝定界法 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络算法 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法 | 第28-29页 |
| ·模拟退火算法 | 第29页 |
| ·优化排样的技术难点 | 第29-30页 |
| ·优化排样的发展趋势 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于遗传的碰撞算法 | 第32-55页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·遗传算法 | 第32-42页 |
| ·遗传算法的原理 | 第33-35页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第36-39页 |
| ·遗传算法的性能 | 第39-41页 |
| ·遗传算法的特点和不足 | 第41-42页 |
| ·碰撞算法 | 第42-46页 |
| ·自动碰撞技术 | 第42-44页 |
| ·确定碰撞距离算法 | 第44-46页 |
| ·基于遗传的碰撞算法 | 第46-54页 |
| ·染色体编码 | 第47-49页 |
| ·初始化种群 | 第49页 |
| ·个体适应度评价 | 第49-50页 |
| ·选择运算 | 第50页 |
| ·交叉运算 | 第50-52页 |
| ·变异运算 | 第52-53页 |
| ·终止条件 | 第53页 |
| ·算法流程图 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 冲裁件优化排样软件的开发 | 第55-68页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·零件的表示 | 第55-57页 |
| ·零件的预处理 | 第55页 |
| ·零件的信息描述和数据结构 | 第55-57页 |
| ·优化算法相关数据结构 | 第57-63页 |
| ·染色体编码 | 第57-58页 |
| ·选择算子 | 第58-59页 |
| ·交叉算子 | 第59-61页 |
| ·变异算子 | 第61-62页 |
| ·解码算法 | 第62-63页 |
| ·排样系统设计 | 第63-65页 |
| ·系统的总体流程 | 第63页 |
| ·排样系统的框架 | 第63-64页 |
| ·系统开发平台和工具 | 第64-65页 |
| ·算法的优点和缺点 | 第65-66页 |
| ·应用实例 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·工作总结 | 第68页 |
| ·研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文情况 | 第74页 |
