模拟退火的SAW木工开料优化排版C#代码

以下是一个简单的模拟退火算法的SAW木工开料优化排版的C#代码：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace SAWWoodcuttingOptimization
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int[] board = { 10, 12, 14, 16 }; // 定义木板尺寸
            int[] wood = { 2, 3, 4 }; // 定义木材尺寸

            // 初始化随机解
            int[] solution = new int[wood.Length];
            Random rand = new Random();
            for (int i = 0; i < solution.Length; i++)
            {
                solution[i] = rand.Next(0, board.Length);
            }

            // 初始化温度和退火系数
            double temperature = 100.0;
            double coolingRate = 0.03;

            // 迭代直到温度降到0
            while (temperature > 0.1)
            {
                // 随机生成相邻解
                int[] neighbor = new int[solution.Length];
                Array.Copy(solution, neighbor, solution.Length);
                int index = rand.Next(0, neighbor.Length);
                neighbor[index] = rand.Next(0, board.Length);

                // 计算当前解和相邻解的代价函数值
                int currentCost = CostFunction(solution, board, wood);
                int neighborCost = CostFunction(neighbor, board, wood);

                // 如果相邻解更优，则接受它
                if (neighborCost < currentCost)
                {
                    solution = neighbor;
                }
                // 否则以一定概率接受它
                else
                {
                    double acceptanceProbability = Math.Exp(-(neighborCost - currentCost) / temperature);
                    if (rand.NextDouble() < acceptanceProbability)
                    {
                        solution = neighbor;
                    }
                }

                // 降低温度
                temperature *= 1 - coolingRate;
            }

            // 输出最终结果
            Console.WriteLine("Optimal Solution:");
            for (int i = 0; i < solution.Length; i++)
            {
                Console.WriteLine("Wood {0} on Board {1}", i + 1, solution[i] + 1);
            }
            Console.WriteLine("Total Cost: {0}", CostFunction(solution, board, wood));

            Console.ReadKey();
        }

        // 计算代价函数值
        static int CostFunction(int[] solution, int[] board, int[] wood)
        {
            int[] boardLengths = new int[board.Length];
            for (int i = 0; i < solution.Length; i++)
            {
                boardLengths[solution[i]] += wood[i];
            }
            int totalCost = 0;
            for (int i = 0; i < board.Length; i++)
            {
                totalCost += Math.Abs(board[i] - boardLengths[i]);
            }
            return totalCost;
        }
    }
}

在这个示例中，我们假设有4种长度为10、12、14和16的木板，和3种长度为2、3和4的木材需要切割。我们的目标是将这些木材排列在木板上，使得每个木板的浪费最小。我们使用模拟退火算法来寻找最优解。

首先，我们随机初始化一个解。然后，我们以一定的温度开始迭代，生成相邻解并计算它们的代价函数值。如果相邻解更优，则接受它。否则，以一定概率接受它。在每次迭代中，我们都会降低温度，直到温度降到0.1为止。最终，我们输出最优解和代价函数值。

在代价函数中，我们将每个木板上的木材长度相加，然后计算与木板长度的差值的绝对值之和。这个值就是我们的代价函数值。