基于NFP的启发式算法解决带平衡约束圆形Packing问题

本文主要探讨了一种针对特殊类别已知全部最优解的带平衡约束的二维圆形Packing问题的求解策略。研究者陈旺、陈羽、史彦军和滕弘飞针对这类问题，提出了一个基于不适合多边形(NFP)的确定性启发式算法，称为FixedHeuristic Algorithm (FHA)。FHA的核心思想是结合定序定位法，通过将待放置的圆按照半径递减的方式进行排序，然后逐一尝试将它们放入圆容器中。在每次迭代中，FHA利用“不适合多边形法”来确定每个圆的最佳位置，即寻找一个不会与其他圆重叠的区域。这种方法确保了在满足平衡约束的前提下，尽可能地优化圆的布局。 FHA的优势在于其算法简单明了，计算效率较高，且能够保证求解的质量。与传统的Packing问题求解方法相比，它避免了全局搜索的复杂性和NP-hard的困难，特别是对于大规模问题。文章提到，当前的解决策略主要分为启发式法、演化算法以及两者的混合方法，而FHA作为一种启发式算法，能够在保证求解效率的同时，针对平衡约束提供有效的解决方案。 黄文奇等人在2006年对带性能约束的二维圆形Packing问题的研究也采用了启发式方法，这表明这类问题的求解通常倾向于借助于智能的启发式策略。FHA的提出进一步丰富了这一领域的研究，为带平衡约束的圆形Packing问题提供了一个新的、实用的求解途径。 本文的关键词包括平衡约束、圆形Packing、启发式算法以及不适合多边形(NFP)，这些关键词揭示了研究的核心内容和方法论。中图分类号TP301.6则表明了该研究属于计算机科学与信息技术的范畴，具体落在计算机图形学和优化算法的交叉部分。 这项研究为带平衡约束的圆形Packing问题提供了一种高效的求解工具，有助于提高此类实际问题的求解效率，并可能为其他类似问题的优化提供有价值的参考。