小生境遗传算法解决矩形件优化排样的研究

"基于小生境遗传算法的矩形件优化排样* (2009年) - 李明, 黄平捷, 周泽魁" 本文主要探讨了如何利用小生境遗传算法解决矩形件的优化排样问题。在计算机辅助排样领域，优化排样是为了最大化材料利用率，减少浪费，尤其是在制造业中，这个问题至关重要。传统的排样方法往往效率较低，难以应对复杂约束条件下的优化问题。 小生境遗传算法（Niche Genetic Algorithm, NGA）是一种生物进化理论启发的全局优化方法，它通过模拟自然环境中的小生境现象，即不同物种共存的空间区域，来保持种群多样性，避免早熟收敛，从而提高搜索效率。在矩形件优化排样问题中，小生境遗传算法能够有效地探索解空间，寻找最优解决方案。 文章中提出了一种名为“高度调整法”（Height Adjustment Algorithm, HAA）的改进解码策略，这与小生境遗传算法相结合，用于将矩形件的排样问题转换为一个可优化的排列问题。具体来说，首先将矩形件的不同尺寸和位置编码为个体基因，然后利用小生境遗传算法进行种群演化，通过选择、交叉和变异操作进行搜索。在优化过程中，高度调整法帮助将排样序列转化为实际的二维排样图，确保了物理上的可行性。 通过将这种方法应用于已有文献的两个算例，作者验证了该算法的有效性。实验结果显示，结合了高度调整法的小生境遗传算法能够在解决矩形件排样问题时，提供更优的解决方案，提高材料利用率，并且算法的性能表现稳定。 关键词：矩形件、优化排样、高度调整法、遗传算法、小生境。这些关键词揭示了研究的核心内容，涉及的学科包括计算机科学、优化理论以及制造工程。中图分类号指明了论文属于技术领域，特别是自动化技术和机械设计。 这篇论文贡献了一种新的、高效的解决矩形件优化排样的方法，该方法结合了小生境遗传算法的全局优化能力和高度调整法的解码策略，对于提升制造业的生产效率和降低成本具有重要意义。