基于遗传算法的二维排样优化研究
需积分: 39 29 浏览量
更新于2024-08-10
收藏 2.46MB PDF 举报
"该资源是一篇关于基于遗传算法的二维排样的工学硕士学位论文,主要探讨如何使用遗传算法改进二维排样过程,特别是在51单片机环境下针对ADC0809C程序代码的优化。文章指出,单纯遗传算法可能无法达到最佳的排样效果,因此提出将优化过程加入到遗传算法中,以改善特定子板材的排样效率。"
在遗传算法(Genetic Algorithm, GA)应用于二维排样的流程中,通常包括以下关键步骤:
1. 初始化种群:首先,随机生成一组初始解,这些解代表不同的排样方案,每一种解称为一个个体,一组解构成种群。
2. 适应度函数:定义一个适应度函数来评估每个个体的优劣,通常这个函数会考虑到排样的利用率、空间效率等因素。
3. 选择操作:根据适应度函数的结果,选择一部分优秀个体进行繁殖,通常采用轮盘赌选择法或者锦标赛选择法。
4. 交叉操作(Crossover):选取的个体之间进行基因交换,生成新的个体,以保持种群的多样性。
5. 变异操作(Mutation):对部分个体的基因进行随机改变,防止过早收敛,增加搜索空间的探索。
6. 终止条件:当达到预设的迭代次数或者适应度阈值时,停止算法,选择当前种群中适应度最高的个体作为最优解。
在论文中,作者特别关注了遗传算法的优化过程,指出在51单片机环境下,ADC0809C程序的排样优化需要考虑硬件资源的限制。通过建立树状关系图,可以更直观地表示排样方案,其中每个节点代表一个子板块,节点的占有率(Node Occupancy Rate)是评价排样效率的关键指标。论文中,节点占有率由节点内的零件长度(Length_i)和宽度(Width_i)计算得出。
在原有的单纯遗传算法基础上,作者提出针对子板块进行更精细的优化,通过调整染色体(Chromosome)来改变树状关系图第一层的节点数量和每个节点内的零件数量。这样做是为了克服单纯遗传算法全局优化可能导致的局部最优问题,提高特定子板块的排样效果。
论文还讨论了染色体的变异概率对算法性能的影响,指出尽管可以通过变异调整节点数量,但低变异概率可能导致优化效果不尽如人意。因此,优化遗传算法的关键在于平衡选择、交叉和变异操作的比例,以及合理设计适应度函数和染色体编码方式,以适应二维排样的具体需求。
此外,论文还涉及了知识产权声明和学位论文的授权使用规定,表明了作者对研究成果的权属和论文公开传播的同意。
通过这篇论文,我们可以深入理解遗传算法在二维排样问题中的应用和优化策略,以及如何在有限的硬件资源下实现更有效的排样方案。
2022-05-23 上传
2022-09-24 上传
2011-11-06 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2020-07-12 上传
2024-03-15 上传
2023-07-16 上传
郝ren
- 粉丝: 57
- 资源: 4066
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集