基于蜂群遗传算法的有生能力限制的一维下料问题研究

摘要

一维下料问题是经典NP-Hard问题，是在原材料维数为一维的情况下，将其加工成长度不同的零件。对于小规模的一维下料问题，通常采用整数规划，动态规划等传统运筹学方法加以解决；而对于大规模一维下料问题，其复杂程度较高，需要使用启发式算法和智能算法进行求解。但是大部分关于一维下料问题的研究都是建立在实际生产情况稳定的基础上，而很少有文献考虑企业面临生产力不足的状况，这时企业如果按照既定的生产计划执行而不调整生产路线就会出现无法按时完成任务的情况，造成无法避免过多的损失或者出现盈利下降的问题。所以，本文针对这种具有生产能力限制的问题加以研究，将企业可能会在实际中碰到的限制因素考虑进问题的模型中，结果也表明了该模型具有一定的理论价值和实际意义
　　文中首先简要概述了一维下料问题的背景和研究现状，给出了文章的整体结构框架；随后介绍了有生产能力的一维下料问题并建立了相应的数学模型：根据所给的模型设计了适合有生产能力限制的一维下料问题的蜂群遗传算法，最后给出了该算法的仿真结果。

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第一章 绪论

1.1 问题背景

1.2 一维下料问题国内外研究现状

1.3 论文内容及框架

1.3.1 论文内容安排

1.4.1 论文框架结构

第二章 有生产能力限制的一维下料问题描述及建模

2.1 一维下料问题基本模型

2.2 有生产能力限制的一维下料问题

2.3 数学模型

2.4 本章小结

第三章 改进蜂群遗传算法及其应用

3.1 一维下料问题基本求解方法和其存在的问题

3.2 蜂群遗传算法

3.2.1 基本遗传算法

3.2.2 蜂群遗传算法

3.3 改进的蜂群遗传算法及其应用

3.3.1 编码方式

3.3.2 适应度函数

3.3.3 遗传算子设计

3.3.4 蜂后寻优过程、自适应交叉率和变异率

3.3.5 算法思想

3.4 本章小结

第四章 仿真实验

4.1 一般下料问题的求解

4.2 有生产力约束的下料问题

第五章 结束语

5.1 工作总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文