基于遗传算法的木板材优化下料问题研究

摘要

在加工板材时，板材上会有很多的缺陷，这样对加工板材的自动化进程造成了很大的阻碍。所以，随着计算机技术发展，现代技术多用计算机视觉检测技术和图像处理技术去识别和处理板材上的缺陷信息，然后对板材下料进行优化组合时应用优化算法，这样板材下料的全自动化就可以实现了。本文先介绍了遗传算法的基本原理，研究分析了遗传算法在板材下料组合中如何运用，然后通过包络矩形算法对缺陷进行计算处理，将缺陷视为固定零件。最后，在MATLAB/GUI中编程遗传算法程序，实现对木板材下料进行优化组合，并设计出木板材优化下料系统。
　　运行结果表明，本文设计的包络算法和遗传算法能很好的实现带有缺陷的木板材优化下料组合问题，通过遗传算法MATLAB实现，使得板材利用率均达到了90%以上。然而遗传算法本身存在局限性，所以本文对遗传算法进行了改进，提出了板材优化组合自适应的遗传算法。通过遗传算法的板材优化下料不单单是一种优化算法，还是一种通过模仿生物进化机制研究出来的智能搜索算法，在解决优化组合问题上有很强的能力。随着遗传理论的不断发展，利用遗传算法解决板材优化下料问题也会得到更好的发挥。

目录

1绪论

1.2二维优化下料问题的国内外研究现状

1.3本文的研究背景及意义

1.4本文的主要研究内容

2遗传算法的理论基础及应用

2.3遗传算法的几个基本概念

2.4遗传算法的处理方法

2.5本章小结

3有缺陷的木板材下料预处理

3.1原板材的扫描及图像处理

3.2缺陷图像外形提取

3.3最小包络矩形法

3.4本章小结

4遗传算法的设计实现

4.1遗传算法的设计实现

4.2本章小结

5板材优化下料系统设计

5.2系统设计

5.3实例分析

5.4本章小结

结论

参考文献

附录

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

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