2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、切割與布局問題是一種極具代表性的組合優(yōu)化問題,在求解的復(fù)雜性上屬于典型的NP難問題。布局問題具有很強的實用性,在實際生活、生產(chǎn)中經(jīng)常遇到,它的求解對理論研究和實際應(yīng)用都有著重要的價值,因此布局問題是計算機領(lǐng)域、運籌學(xué)領(lǐng)域和組合數(shù)學(xué)領(lǐng)域中的重要話題。
  對于二維下料布局,目前在學(xué)術(shù)界主要側(cè)重對規(guī)則零件和完全不規(guī)則零件的研究,然而在實際工業(yè)生產(chǎn)中存在一種介于二者之間的直角邊零件,它的輪廓是由直角邊組成,并且任意相連兩邊的夾角都是直角

2、。對于這種零件的布局研究稱為直角邊零件下料問題。本文對直角邊零件下料問題進行深入的研究,目的是尋求最優(yōu)化的下料方案以提高板材利用率。本文的主要內(nèi)容歸納如下:
  首先,總結(jié)歸納了布局問題的分類和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,提出了本課題的研究內(nèi)容。
  然后,通過對直角邊零件下料問題的分析及其常見求解方法的研究,本文提出了利用啟發(fā)式方法對直角邊零件進行下料規(guī)劃的求解方案,即:首先建立用于規(guī)劃直角邊零件下料問題的混合整數(shù)規(guī)劃模型(mixed

3、 integer programming model,簡稱MIP模型),并求出其松弛問題的解;而后將其解建模為最小頂點覆蓋問題(minimum vertex cover problem,簡稱MVC問題);最后使用基因遺傳算法求解MVC問題并將其解還原成為直角邊零件下料問題的解。
  最后本文對上述求解方案給予了實現(xiàn),其過程是:(1)利用C++語言與IBM公司開發(fā)的CPLEX軟件相結(jié)合,生成帶有干涉區(qū)域的排樣方案,將此方案作為初始模

4、型,再通過C++語言將模型轉(zhuǎn)化為MVC問題。(2)利用基因遺傳算法求解MVC問題,根據(jù)變量個數(shù)等已知條件,選取最優(yōu)的種群大小、最大迭代數(shù)、變異率等參數(shù)數(shù)值,利用MATLAB軟件中的遺傳算法工具箱進行優(yōu)化,求得MVC問題的可行解。(3)利用C++語言編寫程序,將求得的MVC問題的可行解還原為下料問題的優(yōu)化排樣方案,利用計算機輔助繪圖軟件輸出求解圖形,從而得到了本文所要求得的直角邊零件下料問題的可行解。
  與以往文獻中純粹基于混合整

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