基于遺傳算法的不同形狀物體布局求解方法研究.pdf

1、布局求解是尋找多個較小物體在給定的約束條件下合理地放入特定的較大空間中，得到良好的擺放方案。布局問題屬于空間優(yōu)化問題，理論上屬于NP完全問題。由于涉及到物體及剩余空間形態(tài)的描述，直接利用數學中的優(yōu)化方法解決比較困難，而且物體布局由于自身形狀的復雜性，很難求得精確解。因此，布局問題研究的重點在于如何盡快找到該問題滿意解。合理的布局可以提高布局空間的利用率，降低運輸、管理成本，提高企業(yè)的利潤有著極其重要的理論和現實意義。本文工作的重點是對不

2、同形狀物體布局求解方法進行研究，該方法對物流運輸的貨物裝載以及生產工作車間部件的存放等空間資源的優(yōu)化利用等問題有著重要的指導意義。 本文首先對布局問題的國內外研究現狀與研究方法進行了綜述與分析，以及遺傳算法的實現技術進行了分析。在此基礎上．重點研究了利用遺傳算法對不同形狀物體的布局方法進行求解。通過Java語言開發(fā)一仿真系統，對于給定的不同形狀物體的布局進行求解和計算機仿真，最后對系統運行的結果進行分析，結果表明，本文提出的方法

3、是有效的、正確的，而且具有較高的求解精度。 遺傳算法是基于自然選擇和基因遺傳原理進行優(yōu)化求解。本文敘述了遺傳算法的理論基礎，性能分析和實現技術以及遺傳算法的約束條件。對不同形狀物體的布局求解采用了多參數符號混合編碼方法，同時提出了在選擇中采用了子-父代混合排序選擇策略，在遺傳過程中群體中的最優(yōu)個體總是遺傳到下一代中，這樣保證了算法能收斂于最優(yōu)解。在交叉和變異算子運算中，保持了群體的多樣性，這樣求解過程克服了早熟現象的發(fā)生。通過實