导读:本文包含了排料算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:矩形优化排料,蚁群算法,非等值初始量蚁群算法,改进的最低水平线法
排料算法论文文献综述
张娜,赵罘[1]（2019）在《基于非等值初始量蚁群算法的矩形优化排料》一文中研究指出为提高矩形排料的板材利用率并节约求解时间,提出了非等值初始量蚁群算法,并应用于矩形优化排料问题。在蚁群算法初始信息素量赋值过程中引入矩形面积和长宽比因素以增大各矩形初始信息素的差别,加快算法收敛速度;同时对传统蚁群算法的信息素更新规则作适当改变,以便于信息素快速更新,缩短求解时间。采用改进的最低水平线法作为排料方法,能充分利用已产生的闲置区域,减少板材浪费。对比实验的结果表明,与传统蚁群算法和其他几种典型算法相比,本文算法能进一步提高板材利用率,且求解时间较短。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
孙丽萍,李佳琪,张希萌,何睿[2]（2019）在《基于PSO-SA算法的优化排料研究》一文中研究指出现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-SA优化算法,对板式办公家具木质材料的优化排料方式进行建模。PSO-SA将PSO算法的优点与SA算法的优点运用在算法的实现中,并将两种算法进行有效结合,使之达到最良好的优化效果。尽量避免和减少其余料的产生和浪费,达到利用率最高的目的。同时提高辅助材料的价值和可用性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年01期）
梁勇强,卢建宁[3]（2018）在《求解规格密集型一维排料问题的启发式遗传算法》一文中研究指出为了提高规格密集型一维排料问题的遗传算法效果,本文提出一种新的启发式遗传算法.首先引进一种多规格最小化解码方法,该方法总是尽量按最小的规格生成排料方式;接着引进两个启发式微调操作,改善各个排料方式的质量;最后进行了算法实验比较,算法实验比较表明,本文算法的最优化解质量优于传统的启发式算法.(本文来源于《玉林师范学院学报》期刊2018年05期）
马玥珺,张湘玉[4]（2018）在《基于QPSO算法优化跳汰机排料系统的分数阶PID控制》一文中研究指出针对传统PID控制在复杂跳汰机排料系统中控制精度不高、响应速度慢、参数调整不够精确等问题,提出了一种基于QPSO算法优化的分数阶PI~λD~μ控制器(QPSO-FOPID).该控制器利用分数阶微积分理论,将传统PID控制由整数阶次推广到复数阶次,并增加了两个参数的自由度.同时利用量子粒子群算法对分数阶PI~λD~μ控制器参数进行寻优,解决参数调整不精确的问题.以某矿井跳汰机排料系统为例,建立跳汰机排料系统控制的Simulink仿真模型.仿真结果表明,该方法不仅能够实现分数阶PI~λD~μ控制参数的在线优化,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,还具有良好的动、静态性能,无超调现象,控制精度高.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2018年05期）
汪朋朋,施群,谢云斌,谢家骏,潘炳伟[5]（2018）在《基于最小重力势能原理与遗传算法的服装排料算法》一文中研究指出高效自动排料算法中布料利用率的提升对于企业具有重要的经济价值。但排料问题属于NP完全问题,难以在有限时间内找到问题的最优解。研究提出基于最小重力势能原理的排料算法,并将遗传算法应用到排料优化问题中,最终进行排料算法的对比验证。基于最小重力势能原理及遗传算法的排料算法优化减小了每次排料过程中的计算量,可在有限的时间内得到近似最优解。结果表明,所提出的自动排料算法在提高利用率方面具有较高的实用价值。(本文来源于《现代纺织技术》期刊2018年03期）
彭敢[6]（2016）在《基于背包算法与Delphi的智能角钢排料系统的设计与开发》一文中研究指出我国目前对角钢排料系统的研究较少,目前的角钢排料系统主要以人工安排为主。利用Delphi软件对智能角钢排料系统进行创新设计,应用运筹学中的背包算法,通过计算机实现自动排料。结合工厂实际生产开发一种满足实际操作的智能角钢排料系统,它不仅能够提高原材料的利用率,而且能够保证其计算速度。经过大量的实际运作,有效地降低了原材料的损耗,减少了繁琐的手工重复劳动。(本文来源于《技术与市场》期刊2016年06期）
徐云云,江玉清[7]（2015）在《面向服装排料的自动衣片多边形提取算法研究与应用》一文中研究指出服装排料是将衣片在满足一定约束下,将衣片尽量紧凑地排放在布料上。衣片多边形是排料算法的基本输入对象,工业上通常从PLT文件中获得衣片多边形信息。PLT文件是一个面向打印机的绘图文件,常在服装排料中得到应用,但它仅包含打印机的动作信息,没有衣片信息。因此提出一种面向服装排料的自动衣片多边形算法研究,根据PLT文件构造图G=(V,E),对图中的环进行提取过滤,得到衣片的边缘边框,最后寻找衣片的附加信息。通过上述方法最终实现了衣片及其附加信息的提取。(本文来源于《现代电子技术》期刊2015年16期）
吕师[8]（2015）在《不规则多边形排料算法的研究与应用》一文中研究指出不规则多边形排料问题是研究将多样的待排物体合理排放在大区域内的方法。研究排料的目的是最大化原材料利用率、提高经济效益。排料问题存在于诸多工业生产领域。由于排料问题是典型的NP完全问题,一直备受学术界和工业界关注。本文对排料算法的两个关键步骤——待排多边形定位算法和排料顺序两个方面进行了深入研究。论文主要工作如下：(1)快速扫描区间定位算法：扫描区间定位算法具有稳定、易于实现等优点,但存在速度慢的不足。本文算法首先通过基于最大跨度比较法实现待排多边形的快速定位；并进一步改变平移矩阵表示法,将定位问题转换为一维线性排序问题,进一步提高效率。(2)最大双向契合度启发式规则：针对BL、BLF定位算法采用的“最下、最左”启发式规则会导致不合理排料结果的问题,提出“最大双向契合度启发式规则”,该启发式规则综合评价待排多边形在水平、垂直两个方向的契合度。论文给出“最大双向契合度”的计算方法和基于该启发式规则的定位算法。(3)分组和遗传算法相结合的排料顺序算法：针对直接将待排多边形作为遗传算法基因确定排料顺序容易导致解的随机性和不可预见性的问题,本文提出分组和遗传算法相结合的排料顺序算法,依据排料经验规则中先大后小的原则,将大、小多边形分组,然后将具有结合性的多边形分组,并将组作为遗传算法的基因确定排料顺序。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2015-03-01）
王振杰[9]（2015）在《面向数码印花的二维排料算法研究与应用》一文中研究指出近年来,随着数码印花行业的蓬勃发展,数码印花中的排料问题正变得越来越重要。一方面,在排样效果上的提升将会在布料使用上带来显着的经济效益,极大地减少布料的浪费；另一方面,当前数码印花中排料大多由熟练工人来完成,人工手动操作费时费力,降低了工厂的生产效率,因此,亟需一套排料体系来实现自动化排料。传统的二维排料算法大多考虑的是一般化的排料问题,不能将其直接应用于数码印花场景中。而专门讨论数码印花场景下的排料问题的研究文献又非常少。数码印花场景中存在一些特殊要求,如裁片不可旋转,矩形件和不规则件分类排料等。本文讨论了数码印花场景下的两类排料问题,矩形件排料和不规则件排料,分别提出了对应的解决方案：在矩形件排料方面,提出了改进的基于最低水平线的搜索算法；在不规则件排料方面,针对GRASP启发式算法和二元交换算法,分别进行改进,以适应数码印花场景的要求。此外,结合数码印花工厂生产的实际,本文设计了一套自动化排样流程以解决实际中订单产生到排料结果产生的自动化问题,实现了无人工干预即可产生排料结果,根据订单流量自动选择合适的算法,对于数码印花工厂来说具有很大的参考意义。本文用实验证明了所提出的算法的有效性和优越性。(本文来源于《浙江大学》期刊2015-01-05）
胡加宰,史伟民,杨亮亮[10]（2014）在《二维不规则样片自动排料算法的优化研究》一文中研究指出为了实现工业生产中多种类二维不规则样片排料过程的自动化和版面的高效率利用,提出了一种新算法,即将矩形法和基于面积集的动态规划法相结合来解决样片的优化排料。在排版前的预处理中,计算出每种样片的单独排版最优角度和样片方正度,并且产生包络矩形组,通过面积比较决定矩形组是否可用。正式排版过程中,先从矩形组中选出面积最大的矩形件作为第一个样片排版,该行剩余空间的排版则运用动态规划法,从矩形组中挑选出不同的矩形组合进行模拟排版,并记录面积,待矩形组合模拟排版完毕后,从面积集中选出面积最小的作为该行剩余空间的排版方式。若矩形组已排版完毕,则运用动态规划法排版单个样片,根据样片的方正度和排版占据面积最小这两个因素确定单个样片的排版。(本文来源于《现代纺织技术》期刊2014年05期）
排料算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-SA优化算法,对板式办公家具木质材料的优化排料方式进行建模。PSO-SA将PSO算法的优点与SA算法的优点运用在算法的实现中,并将两种算法进行有效结合,使之达到最良好的优化效果。尽量避免和减少其余料的产生和浪费,达到利用率最高的目的。同时提高辅助材料的价值和可用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
排料算法论文参考文献
[1].张娜,赵罘.基于非等值初始量蚁群算法的矩形优化排料[J].北京化工大学学报(自然科学版).2019
[2].孙丽萍,李佳琪,张希萌,何睿.基于PSO-SA算法的优化排料研究[J].计算机应用与软件.2019
[3].梁勇强,卢建宁.求解规格密集型一维排料问题的启发式遗传算法[J].玉林师范学院学报.2018
[4].马玥珺,张湘玉.基于QPSO算法优化跳汰机排料系统的分数阶PID控制[J].沈阳工业大学学报.2018
[5].汪朋朋,施群,谢云斌,谢家骏,潘炳伟.基于最小重力势能原理与遗传算法的服装排料算法[J].现代纺织技术.2018
[6].彭敢.基于背包算法与Delphi的智能角钢排料系统的设计与开发[J].技术与市场.2016
[7].徐云云,江玉清.面向服装排料的自动衣片多边形提取算法研究与应用[J].现代电子技术.2015
[8].吕师.不规则多边形排料算法的研究与应用[D].合肥工业大学.2015
[9].王振杰.面向数码印花的二维排料算法研究与应用[D].浙江大学.2015
[10].胡加宰,史伟民,杨亮亮.二维不规则样片自动排料算法的优化研究[J].现代纺织技术.2014
标签：矩形优化排料; 蚁群算法; 非等值初始量蚁群算法; 改进的最低水平线法;