基于遺傳算法的物料切割最優(yōu)化方法研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，在企業(yè)競爭的巨大壓力下，減少企業(yè)成本投入，設(shè)計合理的原材料加工方案是提升企業(yè)價值的重要手段。目前企業(yè)對原材料的處理大多根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)確定加工方案，而設(shè)計方案的不確定性往往造成原料大量浪費(fèi)，企業(yè)成本增多。計算機(jī)算法的研究應(yīng)用為企業(yè)原材料方案設(shè)計提供了一條有效的途徑，減少了企業(yè)在人力上的投入，同時彌補(bǔ)了設(shè)計經(jīng)驗(yàn)的缺陷。
　　本文針對企業(yè)原材料切割方案的計算及優(yōu)化進(jìn)行了研究，重點(diǎn)完成了以下工作：
　?。?）提

2、出企業(yè)生產(chǎn)過程中物料切割的問題及其方案評估方法，將實(shí)際需求轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)公式，分析得出相關(guān)數(shù)學(xué)模型，歸納問題條件，提出具體的解決算法。
　?。?）基于模擬退火算法的物理基礎(chǔ)，建立算法的基本數(shù)學(xué)模型，根據(jù)算法思想提取核心設(shè)計，并詳細(xì)說明相關(guān)參數(shù)的選取原則，以及對算法性能的影響。結(jié)合經(jīng)濟(jì)需求，以切割余料最小為算法搜索目的，通過調(diào)查統(tǒng)計確定實(shí)驗(yàn)過程中參數(shù)的設(shè)定和相關(guān)函數(shù)的設(shè)計，依據(jù)算法思想明確具體操作流程，以原材料重量和需求重量為基礎(chǔ)，設(shè)計

3、算法程序，測試企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際方案，分析模擬退火算法在性能和搜索余料最小方案上的優(yōu)勢與不足。
　?。?）基于遺傳算法的理論思想，建立個體基因和遺傳操作的基本數(shù)學(xué)模型，分析生物遺傳流程，提取算法的核心設(shè)計，并說明其重要性。仔細(xì)分析了算法中的遺傳操作，調(diào)查遺傳算子的選取原則和區(qū)間。結(jié)合生產(chǎn)需求，以需求規(guī)格數(shù)量為目的，設(shè)計遺傳算法種群規(guī)模和目標(biāo)函數(shù)，確定算法的相關(guān)參數(shù)，選取遺傳操作的具體方法。確定遺傳算法的思想流程，將需

4、求數(shù)量和物料規(guī)格作為實(shí)驗(yàn)條件，開發(fā)算法的實(shí)驗(yàn)程序，測試相關(guān)數(shù)據(jù)，對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際方案、實(shí)驗(yàn)產(chǎn)生余料與模擬退火算法實(shí)驗(yàn)所得余料，分析遺傳算法在性能和生產(chǎn)數(shù)量需求上的優(yōu)勢和不足。
　　（4）根據(jù)模擬退火算法和遺傳算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，提出改進(jìn)遺傳算法，結(jié)合兩者的算法優(yōu)勢，以遺傳算法為基礎(chǔ)，融合模擬退火算法在局部搜索上的優(yōu)勢，設(shè)計改進(jìn)算法思想。遺傳算法的并行性為模擬退火算法提供了收斂速度，并針對模擬退火算法中缺乏冗余性提供了更豐富的歷史信息