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摘要:
针对理论上属于NPC问题的非规则件优化排样问题,论文提出一种基于小生境技术的自适应遗传模拟退火算法与基于内靠接临界多边形最低点的启发式布局算法相结合的方法.考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应的交叉概率和变异概率,通过基于小生境技术的遗传模拟退火算法对非规则件排样的最优顺序和各自的旋转角度进行优化搜索.将非规则件定位在有缺陷原材料和非规则件多边形的内靠接临界多边形最低点以实现个体的解码,同时避开了原材料表面缺陷.排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性.
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文献信息
篇名 缺陷板材非规则件优化排样
来源期刊 图学学报 学科 工学
关键词 非规则件优化排样 小生境技术 遗传模拟退火算法 启发式布局算法 临界多边形
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 图形学与可视化
研究方向 页码范围 31-37
页数 7页 分类号 TP391.7
字数 6094字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 颜云辉 东北大学机械工程与自动化学院 99 812 16.0 23.0
2 董德威 东北大学机械工程与自动化学院 12 110 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
非规则件优化排样
小生境技术
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启发式布局算法
临界多边形
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
图学学报
双月刊
2095-302X
10-1034/T
16开
北京海淀学院路37号中国图学学会学报编辑部
1980
chi
出版文献量(篇)
3336
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7
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