基于启发式算法对木板切割方案的优化模型设计

针对尺寸固定的木板的切割下料、利用率最优和求总利润最大求最优解等问题,可以通过建立整数规划、最大利润等模型,幵基于启发式算法中的GA遗传模型算法和蚁群算法,综合使用MATLAB、LINGO等软件编程进行求解。在原有数据的基础上,最终的模型结果显示了单块木板利用率最高的设计方案以及利用率最高所需要的板块数。基于前两者的结论进而利用蚁群算法寻求仸务确定条件下木板切割全局最优解以及依赖木板成本构建出最大利润模型。     

矩形排列的优化算法

研究了矩形排列的问题，提出了一种矩形排列问题的新方法。并在此基础上建立了实现该方法相应的优化算法。     

求解矩形件优化排料蚁群算法

介绍了一种使用蚁群算法求解矩形件优化排料问题的新方法。矩形件优化排料问题可以用与或树来描述，这样有关的优化问题就变成寻找一棵面积比率最大的二叉树，用蚁群算法实现这种树搜索，是把一定数量的蚂蚁分布在与或树的根节点，蚂蚁间通过使用信息素相互交流，完成从与或树到二叉树的选择，从而得到矩形件优化排料问题的优化解。     

圆板切割寻优模型

建立了两种不同情况下的切割寻优模型。模型Ⅰ主要用"相切排列法"通过"方形排列"及"三角形排列"两种情形建立了在一块固定尺寸钢板上切割一种规格小圆板的组合计算模型;模型Ⅱ在模型Ⅰ的基础上讨论了在一块固定尺寸钢板上切割多种规格小圆板的问题,在相应的假设下,通过把圆板看作以其直径为边长的正方形,利用"矩形相切法",建立了一个以钢板使用面积为目标的线性规划模型,进一步可以计算相应地面积利用率。     

区域物流系统的优化模型

对区域经济物流中的物资调运、仓库合理布局、产品产量和库容确定等问题进行优化分析和研究,提出一种整合的区域物流系统优化模型,应用混合整数规划方法对模型求解将模型运用到农业生产的案例中,且通过计算实例验证了该算法的正确性,该模型能解决区域经济实际物流中的一些实际问题．     

二次网络规划基解的一个优化方向及算法

二次网络规划是现实经济管理活动中常见规划问题之一,它的求解一直是组合优化理论中在探索的问题,由于该类问题是NP－问题,故其解没有多项式算法,加之整数的离散性,该问题的求解变得较为复杂,目前虽有一些启发式算法,但其算法的复杂性偏高,本文的探讨在于降低这种复杂性,给出了二次网络规划基解的一个新的优化方向,并获得了二次网络规划的一个新的启发式算法。     

尾坯连铸切割优化模型的研究

根据连铸钢坯的切割工艺参数、切割损失和用户要求,运用迭代算法、多目标优化等方法,可建立迭代切割组合模型、在线切割和二次离线切割模型以及按计划长度优化模型,并得到不同用户要求下尾坯连铸切割的不同最优方案。该最优切割方案不仅适用于钢坯切割,同样适用于其他材料的切割。     

Ant-Q算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题,该优化问题可用与或树描述,即把矩形件优化排料问题变换为寻找一棵面积比率最大的二叉树问题.使用Ant-Q算法能够有效实现这种树搜索,从而求得矩形件优化排料问题的优化解.     

从线性整数规划谈一维下料问题

一维下料问题是运筹学的一个经典NP-hard问题,在生产中普遍存在．优化下料可以提高原材料的利用率, 是企业增加经济效益的途径之一．从线性整数规划开始讨论了下料问题的各种模型,提出了一些需要改进的问题, 介绍了目前该问题研究的热点．     

型材优化下料的混合遗传算法

在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,建立了该类问题的求解算法模型,对求解过程进行了分析,并给出了一个钢结构项目的下料算例。实际使用表明,该方法的效果是令人满意的。     

地下物流多级节点选址的双层规划模型

地下物流系统逐渐成为缓解城市交通问题的新思路,其中地下物流节点选址是其中的关键问题。利用分级配送的原则,首先基于聚类算法依据货物需求情况对城市进行区域划分。然后,在保证地上交通畅通的情况下,构建了基于双层规划的多级地下物流节点选址优化模型,并利用模拟退火-贪心算法求解一级、二级物流节点位置及各节点间可运输的最大货运量。最后,通过分析算例,验证了该地下物流多级节点选址模型的正确性和实用性。     

一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法

为了提高提取植物叶片最小外接矩形的计算效率与精确度,提出一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法.该算法首先使用Canny算子提取叶片轮廓,然后使用基于平面扫描法的Graham算法构造叶片轮廓凸包,最后提取叶片最小外接矩形.仿真实验结果表明:在Flavia植物叶片数据库中进行测试,该算法优于旋转法、顶点链码法.     

基于改进遗传算法的二级分销网络优化模型及求解

在分销中心选址中考虑设施成本、运输成本、库存成本等要素,以分销中心服务水平为约束条件,提出了随机需求下一个供应商、多个分销中心、多个分销商的二级分销网络的优化模型。采用改进的遗传算法来求解模型,建立了一种精简的编码方式,有效降低了染色体的存储空间。构造了一种随进化代数动态调整的非线性适应度函数,遗传算子采用进化(μ λ)选择,混合杂交和混合变异方式,从而有效地避免算法的早熟现象,提高了算法的运行效率。最后数值模拟的结果验证了在随机需求下二级分销网络的优化模型的正确性和算法的有效性。     

整数规划割平面法解题新探

该文提出了在使用Ｇｏｍｏｒｙ割平面法解整数规划时，可通过作比较，选出切割条件较强的一个割平面方程或同时取几个割平面方程的方法．可以减少切割次数和计算量．     

基于基因群体的一维优化下料

针对一维优化下料问题,将基于群体的编码方法与遗传算法相结合,设计了一种适用于一维优化下料问题的编码方法,修改了经典遗传算子的操作方法,提出了降序最佳置换方法(BRD).引入最佳配合(BF)、优先配合降序(FFD)局部搜索算法,建立了求解一维优化下料问题的复合遗传算法.应用结果显示,本文方法的效果是令人满意的.     

一类无约束非线性整数规划的区间算法

讨论目标函数为Lipschitz连续函数的无约束整数规划的数值算法.通过构造目标函数的区间扩张和无解区域删除检验原则,建立了求解无约束非线性整数规划的区间算法,并进行了数值实验.理论证明和数值实验均表明算法是可靠和有效的.     

一种基于递归技术的一维下料算法

用递归技术进行排样,并将排样方式与线性规划相结合,提出一种基于递归技术的一维下料算法.该算法通过约束一个排样方式中所含毛坯种数,达到减少开堆数的目的,利用上界技术来减少计算时间.该算法可以大幅缩短计算时间,在材料利用率基本不下降的情况下,可以明显减少最大开堆数.