基于粒子群算法的服装矩形样片模型研究

针对服装排料中如何将样片在指定的面料内进行合理的排列,使面料利用率达到最大的问题,在服装样片矩形化的基础上,建立混合组合方式下的服装最优排料的数学模型,并将粒子群算法与实际服装排料经验相结合,设计了整体排料最优求解算法.通过实例证明了服装排料数学模型的有效性.     

多种群蚁群算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题。将多种群蚁群算法应用到矩形件优化排料问题求解中,优化试验结果表明可获得比基本蚁群算法更好的效果,为矩形件优化排料这类NP完全问题提供了新的思路和方法。     

求解矩形件优化排料蚁群算法

介绍了一种使用蚁群算法求解矩形件优化排料问题的新方法。矩形件优化排料问题可以用与或树来描述，这样有关的优化问题就变成寻找一棵面积比率最大的二叉树，用蚁群算法实现这种树搜索，是把一定数量的蚂蚁分布在与或树的根节点，蚂蚁间通过使用信息素相互交流，完成从与或树到二叉树的选择，从而得到矩形件优化排料问题的优化解。     

Ant-Q算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题,该优化问题可用与或树描述,即把矩形件优化排料问题变换为寻找一棵面积比率最大的二叉树问题.使用Ant-Q算法能够有效实现这种树搜索,从而求得矩形件优化排料问题的优化解.     

一种矩形件优化排样综合算法

提出了应用于矩形件优化排样中的关键算法：条料生成算法与填充算法．把二者融合在一起，提出了一种适用于矩形件优化排样的最小残料算法．该算法依据残料大小决定条料，并对空白矩形进行有效填充，可快速得到排样结果．将其与模拟退火算法相结合，能够跳出局部搜索，最终可获得近似总体最优的排样结果．     

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.     

改进邻域搜索算法的矩形件排样优化研究

针对矩形件排样问题,给出精确的数学优化模型,提出一种改进邻域搜索算法的求解方法.为了克服一般邻域搜索算法易陷入局部最优解和搜索效率低的缺点,挖掘矩形件排样的问题特征,提出反悔算子、距离受限邻域算子、以"满足容忍度"接受劣解等3种新的改进策略.以矩形件排放顺序为编码,利用"最下左填充算法"进行解码,优化矩形件排样方案.对...     

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.     

基于非等值初始量蚁群算法的矩形优化排料

为提高矩形排料的板材利用率并节约求解时间,提出了非等值初始量蚁群算法,并应用于矩形优化排料问题。在蚁群算法初始信息素量赋值过程中引入矩形面积和长宽比因素以增大各矩形初始信息素的差别,加快算法收敛速度;同时对传统蚁群算法的信息素更新规则作适当改变,以便于信息素快速更新,缩短求解时间。采用改进的最低水平线法作为排料方法,能充分利用已产生的闲置区域,减少板材浪费。对比实验的结果表明,与传统蚁群算法和其他几种典型算法相比,本文算法能进一步提高板材利用率,且求解时间较短。     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解     

矩形波导管均匀高斯光束的初步理论研究

波导管均匀光束能量分布是一种经济实用、方便可行的方法,在激光LIGA(德文缩写:深度X射线光刻、电铸成模、微塑铸)、激光微成型等新兴领域有着重要的应用,然而关于波导管均匀准分子、固体激光光斑能量分布的理论研究还没有成熟可靠的方法.本文提出了一种基于经典光线传播的均匀光斑能量的简单模型,探讨了一维高斯光束经矩形波导管后的能量分布均匀性问题,得到了波导管均匀光斑能量的表达式,阐明了经矩形波导管后光斑横截面能量分布与透镜、波导管尺寸以及输出截面的关系,为实验中波导管的加工、实验设计提供了理论依据和指导.     

高层建筑自动喷水计算

给出自动喷水系统设计中管道的计算方法,指出按矩形面积的保护方法计算,比较符合高层建筑中火灾蔓延的实际,同时达到喷头均匀开启和控制喷头间距的目的,并介绍了喷头的选用与布置.     

本征函数法应用于矩形区域上稳定场问题

文章结合叠加原理，应用本征函数法研究矩形区域上稳定场问题．这种方法综合了传统方法的优点，扩大了应用范围，改善了特解法的不足．本征函数法成为求解稳定场问题的普遍方法．     

不规则区域等值线的绘制

本文以矩形网格化法为基础.提出了一种在不规则区域内利用计算机绘制等值线图的新方法,解决了各种矿山地质等值线图的绘制问题.     

论矩形物体布局的启发式近似计算问题

针对待布局矩形物体在布局空间中可行位置，给出了其可行域的定义，并据此对待布局物体的摆放规则进行了讨论，提出了一种基于空间分解的启发式算法，实例计算表明了该算法是有效的。     

无限大区域内四管冻结的稳态温度场解析解

采用势函数叠加理论推导了4根冻结管以任意形式排列冻结时的稳态温度场解析解,得出了4根冻结管以等间距直线、矩形和菱形等排列时的稳态温度场特定解,并用热学数值模拟方法对解析解进行验证.结果表明,解析解的计算结果与数值模拟结果较吻合.
     

椭圆型方程的Legendre三角单元谱元法

采用最近发展的一种三角形到四边形的映射,对复杂区域上椭圆型方程的混合边界问题,建立三角单元的Legendre谱元法,应用于若干不规则区域问题的计算.通过数值算例验证该方法的有效性.     

二维不规则贯通排样的模拟退火算法

提出一种获得不规则零件的最佳包络矩形的方法,根据矩形件的启发式算法,设计模拟退火智能算法将最佳包络矩形排样.模拟退火算法是全局优化概率的搜索算法,可以在优化排样中将排样次序优化,再利用最低水平线算法将不规则多边形排样.结果显示:同一排样问题,初始温度、冷却参数以及终止温度有一组最佳组合值,使得问题解的质量较高.该算法在排样效果和时间效率上更为优秀.     

基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的矩形件排样问题,提出了基于排挤机制的小生境技术结合遗传算法的新思路,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对大规模矩形件排样问题进行了实例比较分析,实例表明：在大规模矩形件排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的运用具有较好的全局寻优表现和收敛速度,算法有效、可行.     

不定周长轮电缆测长仪

利用随轮运动的光栏宽度及光拦的挡光时间测量轮子的角速度,间接计算缆线长度,解决了电缆测长仪中对轮周长标定的困难和轮与缆线间打滑的问题。光栏的宽度可准确标定,挡光时间由单片机测量。