改进的遗传算法优化二维不规则图形排样

• 作者: 包梦华 卢齐飞 唐平 张光富
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 排样 遗传算法 二进制与十进制的混合编码 相似度 矢量图形
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 1409-1414
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.7
• 字数: 5421字
• 语种: 中文

摘要

针对大规模零件和不规则石材下料优化排样问题,提出了改进的遗传算法优化排样方法.采取二进制与十进制混合编码的策略,既克服了单独使用二进制编码时,编码串太长且操作不方便的不足,又解决了十进制编码中相近的编码方案获得的材料利用率却相去甚远的问题；通过计算矢量图形的相似度,从而对图形群体进行分类,降低了遗传算法的时间复杂度.实验结果表明,该优化排样算法在时间复杂度和空间占有率上均优于传统的遗传算法优化排样.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐平	广东工业大学自动化学院	54	420	11.0	18.0
2	卢齐飞	广东工业大学自动化学院	2	26	2.0	2.0
3	张光富	广东工业大学自动化学院	3	29	3.0	3.0
4	包梦华	广东工业大学自动化学院	2	26	2.0	2.0