基于遗传算法的排样方法及装置.pdf
哲妍****彩妍
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基于遗传算法的排样方法及装置.pdf
本公开涉及计算机技术领域,提供了一种基于遗传算法的排样方法及装置。该方法包括:基于标准件信息和排样件信息,确定基因编码方式;基于基因编码方式,生成初始种群,初始种群包括多个基因编码,基因编码包括标准段编码和排样段编码,对应标准件和排样件的排样方案;获取每个基因编码的适应度;基于适应度,确定优势基因编码;对优势基因编码进行双点位交叉操作和双点位变异操作,生成下一代基因编码,以构成优势种群;若满足预设终止条件,则确定优势种群中优势基因编码对应的排样方案为目标排样方案。本公开提高了种群迭代速率,不仅可以快速获得
基于遗传算法的优化排样研究.docx
基于遗传算法的优化排样研究遗传算法是一种通过模拟自然选择和遗传机制进行优化的算法。在排样问题中,遗传算法可以被用来优化材料的使用,减少浪费,并且最小化总成本。本文将介绍基于遗传算法的优化排样研究。排样问题排样问题通常用于解决材料的最佳切割方法,以最小化材料的浪费。在自然界中,生物通过优化物种的适应性来确保繁殖下一代。在排样问题中,我们可以通过优化切割方式来最大程度地利用材料,以降低成本并提高效率。优化排样问题的方法优化排样问题的方法包括贪心算法、回溯算法和遗传算法。贪心算法优化结果可能不是最优的,回溯算法
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一种基于改进遗传算法的生产排产方法和装置.pdf
本申请涉及一种基于改进遗传算法的生产排产方法和装置,其中,该生产排产方法包括:种群初始化;其中,种群包括多个个体,并且多个个体中每个个体均是按照原材料的牌号和/或原材料的颜色对订单进行分类后获得的;计算每个个体的适应度值;利用轮盘赌选择方法,从种群中选择出适应度大的个体进入下一代种群;对下一代种群进行交叉操作和变异操作;判断是否满足停止条件;若不满足停止条件,则返回种群初始化的步骤,若满足停止条件,则输出排产方案。借助于上述技术方案,本申请不仅可减少人工排产所带来的误差及提高生产效率,还可实现对大规模订单