一类矩形切割的优化模型

研究了工业中常遇到的先将原料板切割成加工拼板后，再将拼板切割成单元板的一类矩形板材切割问题，此类问题归结为二维排布的双层优化，针对单元板在拼板上和拼板在原料板上的4种不同排布情形，建立了统一的非线性整数规划模型，根据问题的特点，给出了该模型的一个化双层优化为单层优化的求解算法，实际应用中，该算法能在数秒钟内按工艺要求给出最优切割方案，与传统方法相比，料板利用率常可提高5％～10％．     

基于VNABC的多规格板材二维下料问题

针对二维下料问题板材单一的特点，研究了多规格板材二维下料问题。板材规格多样、毛坯规格多样且数量庞大，是NP(Non-deterministic Polynomial)完全问题。针对该问题的特点，将下料过程设计成规整和非规整两个阶段。规整阶段完成每种矩形毛坯的主体下料任务之后，如仍有毛坯剩余，则进入非规整阶段采用BL算法（Bottom Left Algorithm）下料剩余毛坯。根据模型特点，提出变邻域人工蜂群算法（VNABC），设计两种解码策略STD和SLD，并改进了VNABC算法的操作算子。最后，采用响应面分析法对VNABC算法进行参数标定。通过仿真实验将VNABC算法与遗传算法（GA）、改进粒子群优化算法（NUS）、模拟退火算法（SA）、人工蜂群算法（ABC）进行了对比分析，实验结果验证了VNABC解决多规格板材二维下料问题的优越性。     

三维布尔运算的降维算法

实体间的交、并、差布尔运算是三雏实体造型中一种非常重要的造型方法.在时经典布尔算法进行分析的基础上,提出降维算法,该算法通过平面切割,把三雏实体问题转化为二雏平面问题,避免了求交的盲目性,提高了运算速度.     

LZCE算法:竞争进化的Lempel-Ziv算法

给出一组在ＬＺ算法基础上改进而来的具有竞争进化功能的字典算法：ＬＺＣＥ（Ｌｅｍ ｐｅｌ－ＺｉｖＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗ ｉｔｈ Ｃｏｍ ｐｅｔｉｔｉｖｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）．在算法构成上，根据图像压缩应用的特点，将ＬＺ算法（Ｖ－Ｆ编码）和Ｈｕｆｆｍ ａｎ 编码（Ｆ－Ｖ 编码）相结合，实现了基于先验知识的统计编码与基于学习的ＬＺ算法的相互竞争，构造出可综合利用局域相关性、广域相关性和先验统计知识的竞争进化的字典算法；在二维相关性利用上，经ＤＣＴ域引入ＬＺＣＥ算法，较好地解决了一维ＬＺ算法难以利用二维相关性这一问题．实验结果表明，对于相同的ＰＳＮＲ，该方法可将ＪＰＥＧ 码率降低２０％ 左右     

布朗曲面的生成算法及其在计算机上的实现

在一维布朗运动生成算法的基础上，构成一种二维生成算法，并在计算机上得到实现，在构造二维生成算法时，充分利用一维生成算法，将二维生成算法分解成多个一维生成算法，这样极大地减少了运算量和存储量，有利于计算机实现，因此该方法具有普遍意义。     

一种二维实空间上构造框架的算法及其实现

针对二维实空间上具体框架的构造方法问题,提出一种二维实空间上构造具体框架和紧框架的算法.通过编程实现该算法,得到了在满足一定条件下,利用该算法可以构造不同需求下的二维实空间的具体框架和紧框架的结论.     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．     

基于TCAM的二维前缀报文分类算法

报文分类已成为保障网络应用的服务质量及安全性的重要手段，而二维的前缀报文分类则是其中最为常用的．通过对规则冲突的分析，提出了一个基于三态内容可寻址存储器(TCAM)的二维前缀报文分类算法，该算法借助TCAM的并行查找能力，在一个指令周期内找到前缀的最长匹配，采用内存映像及相关数据结构消除了规则之间的冲突，实现了快速的二维前缀分类查找．与其他二维分类算法相比，该算法具有最小的查找时间复杂度和较小的内存空间复杂度．     

大型二维装箱问题及其禁忌算法研究

对大型二维装箱问题进行描述,提出求解该问题的禁忌算法.算法基于自然数编码,设计了货物的摆放规则和序列生成方式,采用二种邻域,根据邻域的不同,构造了两种禁忌表.算法采用惩罚函‘数处理空间利用率约束.介绍算法的原理,给出了具有代表性算例试验结果并且进行了分析.试验结果表明了提出的禁忌算法对优化大型二维装箱问题的有效性.     

板金加工数控切割路径的优化计算

根据图论理论，对零件切割路径问题，在普利姆算法的基础上提出了一种有效的路径优化算法．该算法可自动确定切割加工的最短路径，有效缩短切割头的空行程时间，提高辅助加工的效率．     

基于遗传算法的一刀切矩形排料求解

采用遗传算法对一刀切矩形排料问题进行求解,在排料过程中引入了启发式思想。并针对这个具体问题设计了新的交叉算子和变异算子,新的遗传算子更适合求解一刀切矩形排料问题。     

一维下料方案的遗传算法优化

在对一维下料方案数学模型分析的基础上，提出了一种基于遗传算法的求解方法。主要思想是把零件的一个顺序作为一种下料方案，并视作组合优化问题来求解。在求解过程中，给出了应用遗传算法求解关键问题的编码、解码方法、遗传算子及适应离函数的定义，并根据这算法开发出一维下料方案的优化系统。实际应用表明，采用该方法求解一维下料方案，可提高材料的利用率，而且还可以提供多个优化方案。     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

计算机辅助板材排料系统的研究

分析了板材排料问题的实质，提出了一种板材排料的算法，并在此基础上开发出计算机辅助板材排料系统的软件。结果表明，该系统软件能很好地解决板材排料中矩形件板材的利用率、排料速度和加工工艺等有关问题。     

带剪刃长度约束的矩形件剪切下料优化算法

讨论矩形件二维下料问题,提出一种带剪刃长度约束的下料算法。这种算法将板材划分成四块,每块中排放长度和方向均相同的条带,每根条带中排放同种矩形件。运用递归技术构造四块排样方式的无约束生成算法和有约束生成算法。采用线性规划算法调用无约束生成算法生成第一部分下料方案;采用顺序启发式算法调用有约束生成算法生成第二部分下料方案。组合两部分下料方案形成最终解。数值实验结果表明下料算法有效地解决带剪刃长度约束的下料问题。     

型材优化下料问题的变换算法

根据旅行商问题（TSP）的邻域搜索算法的思想，提出了型材下料问题的一种优化算法．该算法避免了求解大量下料方式及求解大规模整数规划的复杂问题．最后给出了一个实际例子，表明该方法是可行的．     

基于基因群体的一维优化下料

针对一维优化下料问题,将基于群体的编码方法与遗传算法相结合,设计了一种适用于一维优化下料问题的编码方法,修改了经典遗传算子的操作方法,提出了降序最佳置换方法(BRD).引入最佳配合(BF)、优先配合降序(FFD)局部搜索算法,建立了求解一维优化下料问题的复合遗传算法.应用结果显示,本文方法的效果是令人满意的.     

下料问题中两种启发式算法的比较研究

给出单一矩形原材料单一规格圆形零件下料问题的两种启发式算法,并比较不同的条件下两种算法的优劣.     

用遗传算法解决下料问题

“下料问题”在工程技术和工业生产中有着重要和广泛的应用。解决此问题的经典方法需要很大的计算量,为了减少计算量,提出基于块组合的树形表示和一种很好被采用的遗传算法,即在使用树形表示切割方式的同时也结合别的不同的切割方式,并通过组合交叉、变异算子来实现混合切割。最后提出了这种方法的实现形式。     

退火遗传算法及其在一维切割问题上的应用

针对标准遗传算法在解决优化问题中存在的问题,提出了改进标准遗传算法的退火遗传算法,并把该算法应用于一维最优切割问题上。通过与标准遗传算法求解一维切割问题的比较,验证了退火遗传算法的有效性。