基于捕食搜索策略的遗传算法在矩形件优化排样中的研究

发布时间：2021-11-27 20:03

　　在木材加工业中,会遇到矩形板材的优化切割排样问题,其核心是充分利用板材,使板材利用率达到最高。在基于遗传算法基础上,提出一种基于捕食搜索策略的遗传算法,用以解决前述问题。对编码方式、遗传算子及适应度函数进行设计,并采用改进的最低轮廓线搜索算法对其进行解码以得到最优排布解。仿真试验所用板材规格为1 220 mm×2 440mm,当排样零件总面积与原材料面积相当时,多种型材分割要求下平均板材利用率可达93.425%;当排样零件总面积相比原材料面积较小时,其不同型材零件分配方案的平均板材利用率为83.35%,证明本文算法的科学性,并得出不同型材零件分配总面积应尽量与原板材面积相当的结论。 

【文章来源】：中国农机化学报. 2019,40(02)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 矩形件优化排样的问题描述和数学模型
2 基于捕食搜索策略的遗传算法
    2.1 编码与解码策略
    2.2 遗传操作
    2.3 交叉变异概率
3 捕食搜索—遗传算法在矩形件优化排样问题上的应用
4 试验分析
5 小结


【参考文献】：
期刊论文
[1]库区航道岸坡生态系统监测研究[J]. 齐迹,郭瑞鹃,尹慧敏,杜爽.  中国农机化学报. 2017(06)
[2]基于遗传算法的田间生物环境系统的研究[J]. 朱凤武,杨建姣,齐迹.  中国农机化学报. 2016(12)
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[4]基于遗传算法的棉花成熟度判别研究[J]. 张豪,郭辉,韩长杰,王昱陆.  中国农机化学报. 2016(04)
[5]基于遗传算法低比转速离心泵的优化设计[J]. 廖福,张洪.  中国农机化学报. 2016(02)
[6]基于改进遗传算法的矩形件下料优化方法研究[J]. 刘淑伟,郭顺生,郭钧,杜百岗,李西兴.  机械制造. 2015(12)
[7]遗传算法与蚁群算法的改进融合[J]. 陈亚云,韩文涛,崔鹤平.  中国农机化学报. 2014(04)
[8]基于分组降维规则和遗传算法的人造板材矩形件优化下料方法[J]. 张国梁,侯晓鹏,苗虎,安源,周玉成,姚永和.  林业科学. 2014(06)
[9]基于改进遗传算法的矩形件排样优化算法[J]. 吴忻生,吴超成,刘海明.  制造业自动化. 2013(19)
[10]一种求解矩形排样问题的遗传-离散粒子群优化算法[J]. 黄岚,齐季,谭颖,杨滨.  电子学报. 2012(06)

博士论文
[1]遗传算法与粒子群算法的改进及应用[D]. 张顶学.华中科技大学 2007

硕士论文
[1]矩形件二维剪切下料排样算法研究[D]. 潘卫平.广西大学 2015
[2]“一刀切”约束下的矩形件优化排样算法比较与整合研究[D]. 刘倩.河北工业大学 2012
[3]基于捕食搜索策略的遗传算法的研究及应用[D]. 王萍萍.江南大学 2011
[4]遗传算法在木板材优化下料问题上的研究[D]. 杜时英.辽宁工程技术大学 2006



本文编号：3522957