2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、二維排樣問題是希爾伯特提出的23道數(shù)學(xué)難題之一,它屬于 NP 完全問題,也是復(fù)雜的非線性約束優(yōu)化問題,至今在理論上尚未找到答案。然而排樣問題廣泛存在于諸如板金下料、服裝裁剪、報(bào)刊排版、大規(guī)模集成電路設(shè)計(jì)等領(lǐng)域,雖然各行業(yè)排樣模型和約束條件不同,但共同目標(biāo)是生成合理的材料分割排樣方案,即求解NP完全問題的全局最優(yōu)解,這對提高材料的利用率、降低產(chǎn)業(yè)成本有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值。人們利用計(jì)算機(jī)輔助排樣(CAN)手段對該問題進(jìn)行了大量探索,求解方

2、法從最初的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法到現(xiàn)代的啟發(fā)式方法,但各種啟發(fā)式算法有其各自的局限性。因此,探索排樣問題的高效優(yōu)化算法具有重要的研究和應(yīng)用價(jià)值。 研究中,首先利用圖形掃描轉(zhuǎn)換技術(shù)把二維不規(guī)則零件多邊形轉(zhuǎn)化為樣片的離散化幾何表達(dá),使排樣脫離多邊形幾何零件的復(fù)雜性,從而避免零件多邊形判交的復(fù)雜性和最小包絡(luò)矩排樣的低利用率。接著把基于圖形掃描轉(zhuǎn)換技術(shù)的啟發(fā)式底左搜索(HBLS)算法作為底層算法,用它來接收上層優(yōu)化算法傳遞過來的零件排樣的優(yōu)化參數(shù)

3、,為優(yōu)化排樣的高效處理奠定基礎(chǔ)。 然后,本文重點(diǎn)研究了兩個(gè)改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法,把它們作為上層優(yōu)化排樣算法。一種是量子行為的粒子群優(yōu)化算法(QPSO),另一種為最大速度收縮策略的粒子群優(yōu)化算法(MVCS-PSO)。通過對二維不規(guī)則零件的優(yōu)化排樣進(jìn)行仿真,結(jié)果表明:這兩種算法具有良好的非線性和動(dòng)態(tài)搜索性能,在收斂性能和時(shí)間復(fù)雜度上都優(yōu)于模擬退火遺傳算法(SAGA);QPSO算法的在穩(wěn)定性和時(shí)間復(fù)雜度上優(yōu)于MVCS-PSO算法,而其

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