基于遗传算法的二维排样优化：搜索算法与ADC0809C程序改进

本文主要讨论的是基于51单片机的ADC0809C搜索算法的改进版本，针对二维排样的问题，特别运用了遗传算法进行优化。搜索算法的核心在于处理待排零件序列，例如(1, 2, 3, 4)，通过设定一个阈值来控制搜索策略。当最低水平线（表示当前已排好的矩形序列）的长度小于这个阈值时，认为废料长度在可接受范围内，不再进行深入的后向搜索，而是直接更新最低水平线，以此提升算法效率，减少不必要的计算时间。 算法的关键步骤包括： 1. 引入阈值：人为设定一个阈值，作为衡量废料长度的标准，这有助于在性能与效率之间找到平衡。 2. 判断与优化：若最低水平线长度超过阈值，搜索会继续，记录可能适合排入最低水平线的矩形长度，并根据这些矩形与最低水平线长度的接近程度进行优选。 3. 特殊情况处理：在选择过程中，如果有两个矩形的总尺寸（长度或宽度之和）小于最低水平线长度，且它们之间的尺寸差别不大，这些矩形将被合并一起排放，以达到更紧密的排列。 整个过程体现了遗传算法在二维排样问题中的应用，该算法是一种全局优化方法，能够模拟自然选择和遗传机制，适用于解决复杂问题中的最优解搜索。通过这种改进的搜索算法，论文作者旨在解决计算机系统结构中的实际问题，如计算机硬件布局优化，以提高资源利用率和系统性能。 此外，论文还包含了关于学位论文原创性和授权使用的声明，强调了作者对于学术诚信和知识产权的尊重。作者在导师姚念民教授的指导下完成了这项工作，并承诺论文中所有观点、数据和引用均来自个人独立研究，且未侵犯他人权益。论文提交和答辩日期分别为2010年3月，最终由哈尔滨工程大学授予工学硕士学位。