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基于智能算法的二维下料问题的研究

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毕业论文范文题目：基于智能算法的二维下料问题的研究，论文范文关键词：基于智能算法的二维下料问题的研究
基于智能算法的二维下料问题的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：下料问题就是将一系列形状各异的小零件在大的原材料上进行合理的几何组合,切割下料,确定下料方案,使得给定原材料的利用率最高,以达到节约材料,提高效益的目的。从数学计算复杂性理论看,优化下料问题是具有很高计算复杂性的NP完全问题,对（本文此处忽略..）于大规模的下料问题,不但人工排样无法做到真正的优化,即使采用计算机也必须开发高效的算法,才能达到较高的材料利用率。根据空间划分,下料问题分为一维、二维、三维,其中二维下料的应用最为广泛,目前研究最多的是矩形件的下料,并且与各种智（略..）能算法相结合,进一步对算法进行优化,已经提出了许多成熟的算法。针对矩形下料问题,本文研究的问题是在宽度确定、长度无限的矩形板材上切割出所需的三角形,使所消耗的板材长度尽可能小。本文利用图形扫描转换技术把三角形转化为零件的离散化几（此处忽略..）何表达,从而避免利用最小包络矩形排样的低利用率和三角形判交的复杂性,接着将基于这种扫描技术的启发式扫描算法作为底层算法,粒子群优化算法作为顶层算法,用底层算法接受顶层算法传递过来的优化参数,为下料的高效处理奠定基础。通过对三角形（略..）的优化下料进行仿真,实验结果证明本文提出的启发式粒子群优化算法具有较强的全局搜索能力,与将三角形拟合成最小包络矩形后进行下料相比,材料的利用率得到很大的提高。总之,启发式粒子群优化算法是一种高效、快速、准确的智能算法。

以上为本篇毕业论文范文基于智能算法的二维下料问题的研究的介绍部分。

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