【摘 要】
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为提高矩形件排样算法的利用率与时间效率,提出将遗传算法和模拟退火算法融合优化的矩形排样算法。采用带符号的十进制编码,依据矩形件长宽比和面积而生成基因序列用于建立初
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为提高矩形件排样算法的利用率与时间效率,提出将遗传算法和模拟退火算法融合优化的矩形排样算法。采用带符号的十进制编码,依据矩形件长宽比和面积而生成基因序列用于建立初始种群,以随机产生若干排样顺序与排样尺寸不一的个体,并以利用率为适应度函数,修改后的最低水平线搜索算法作为排样策略,保证较优个体得以保留,减少闲置区域的产生。采用10组随机产生的矩形数据将本算法与现有文献提出的GA算法进行对比实验,实验结果显示:该算法有效地提升了排样结果的利用率与时间效率。
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