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混合遗传算法在装箱问题中的应用研究

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毕业论文范文题目：混合遗传算法在装箱问题中的应用研究，论文范文关键词：混合遗传算法在装箱问题中的应用研究
混合遗传算法在装箱问题中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：三维装箱问题是寻找多个较小物体合理地放入较大物体(如集装箱)中的布局问题,属于有多种约束的空间资源优化问题。布局的优化可提高集装箱的空间利用率,降低运输成本,从而提高企业的利润。该问题的研究成果可以推广到飞机、轮船的货舱装载,乃至计算机的内存分配等空间资源优化利用问题。装箱问题在理论上属于NP完全问（文章此处忽略..）题,由于涉及到物体及剩余空间形状的描述,直接利用数学中的优化方法比较困难。而且装箱问题由于自身的复杂性,很难求得精确解。在很多情况下,精确求解也是不必要的。因此研究的重点一般在于如何尽快的找到满意解。本文首先对装箱问题的种类、研究现状以及国内外研究方法进行了综述和分析。重点放在研究遗传算法在装箱（文章此处忽略..）问题中应用,提出了在遗传算法中融入启发式策略的方法,加快了算法的收敛速度,提高了车辆的空间利用率。并且采用Delphi语言开发了家电行业的智能化配车系统,用于解决任意尺寸的三维物体的装载,最后对系统的部分运行结果进行了分析。遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法。它的核心问题是寻找（本文此处忽略..）求解优化问题的效率与稳定性之间的有机协调性,既所谓的鲁棒性(Robustness)。它尤其适合于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题。本论文综述了遗传算法的基本原理、设计方法和基本步骤,分析了遗传算法的控制参数在进化过程中的作用,以及遗传算法的收敛性和优化程度。本文采用基于顺序表示数字符号编码（略..）方式,而且在编码中引入了启发式策略,同时提出了与装箱问题相适应的交叉策略与变异策略。最后,在解码过程中再次引入了启发式策略,使启发式策略和遗传算法有机的结合在一起。结果表明应用该方法很好地改善了问题的解。最后,对全文进行了系统总结,并对本文研究内容今后的发展特征和主要关注点进行了探讨。

以上为本篇毕业论文范文混合遗传算法在装箱问题中的应用研究的介绍部分。

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