一維線材切割問題,是一個沒有最優(yōu)解的NP(Nondeterministic Polynomially,非確定性多項式)問題,只能通過得出的近似最優(yōu)解進行切割,以達到降低工業(yè)生產(chǎn)成本的目的,因此研究這一問題在理論和實際上都具有一定的意義。所謂一維即不考慮材料的形狀等因素,根據(jù)材料的長度,切割出所需的零件。而一維線材切割可分為定長原材料和不定長原材料的切割,本文主要是對不定長原材料的切割進行深入的研究,通過遺傳算法和蟻群算法的融合來實現(xiàn)。用蟻群算法的反饋機制求出算法的最優(yōu)解,但是在蟻群算法初期,初始條件(包括信息素,轉(zhuǎn)移概率等)的設(shè)置,需要花費較多的時間嘗試各種與最優(yōu)解相差甚遠的無關(guān)解;而遺傳算法可以全局性的快速迭代,兩者互補:先通過遺傳算法篩選出優(yōu)勢解,轉(zhuǎn)化為蟻群算法中信息素的初始積累,再用蟻群算法對遺傳算法的優(yōu)勢解進行調(diào)整求最優(yōu)解,也就是切割排樣的近似最優(yōu)解,這樣就有效地避免蟻群算法對其他較差解大量嘗試性的搜索。本文的主要工作如下:首先,介紹了遺傳算法和蟻群算法的基本原理和流程,以及這兩個算法在一維線材切割方面的研究。其次,本文使用遺傳蟻群算法的融合對不定長一維線材的切割進行實驗設(shè)計。...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
    1.3 論文主要研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 遺傳算法、蟻群算法的介紹
    2.1 遺傳算法
        2.1.1 背景介紹
        2.1.2 基本原理
        2.1.3 主要步驟和流程圖
    2.2 蟻群算法
        2.2.1 背景介紹
        2.2.2 基本原理
        2.2.3 主要步驟和流程圖
        2.2.4 蟻群算法的一些改進
    2.3 本章小結(jié)
第3章 遺傳算法、蟻群算法對一維線材的切割研究
    3.1 遺傳算法在一維線材切割的研究
        3.1.1 問題的建模
        3.1.2 編碼
        3.1.3 解碼
        3.1.4 適應度函數(shù)
        3.1.5 遺傳算子
        3.1.6 與其他算法結(jié)合
    3.2 蟻群算法在一維線材切割的研究
        3.2.1 對定長原材料的切割
        3.2.2 對不定長原材料的切割
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于遺傳蟻群算法對不定長一維線材切割的研究
    4.1 問題的建模
    4.2 算法設(shè)計
    4.3 遺傳算法部分的設(shè)計
    4.4 遺傳算法對信息素的轉(zhuǎn)換
    4.5 蟻群算法部分
    4.6 遺傳算法和蟻群算法的融合時機
    4.7 參數(shù)的分析
    4.8 復雜度分析
    4.9 本章小結(jié)
第5章 實驗與分析
    5.1 實驗準備
    5.2 實驗仿真和對比
        5.2.1 遺傳算法對不定長一維線材的切割實驗
        5.2.2 蟻群算法對不定長一維線材的切割實驗
        5.2.3 遺傳蟻群算法對不定長一維線材的切割實驗
        5.2.4 三種切割實驗的總結(jié)
    5.3 參數(shù)的對實驗的影響
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻



本文編號：3751775