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プレカット材料取り合わせのための新しい交叉操作による遺伝的アルゴリズム

机译:一种用于预切物料分类的交叉遗传算法

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摘要

So far, there are many researches on Bin Packing Problem (BPP). Cutting Stock Problem for timber precutting (CSP) is one of the kind of BPP. There are some solving methods such as Integer Programming method, First Fit method and Best Fit method as for this. There are a few papers in which Genetic Algorithm (GA) is applied to BPP. This is because building model is difficult and generating effective individuals of next generation by crossover is also difficult. In this paper, an application of GA to CSP is examined. CSP contains mother materials consisted by plural lengths, which is different from general BPP. Therefore we devise doubled structure of gene. Reflecting dynamic change to crossover operation based on the result of combination, new model is built. Convergence process is improved largely by this newly proposed method.%プレカット材料取り合わせとは,いくつかの種類の長さrnの木材から住宅建築で要求される長さの部材製品を切り出rnす問題(Cutting Stock Problem: CSP)で,一次元のビンパッrnキング問題(Bin Packing Problem: BPP)として考えることrnができる。但し,通常BPPではビンの容量は一定とされるrnが,プレカットの場合は数種類の長さの材料を対象とする。
机译:到目前为止,关于装箱问题(BPP)的研究很多。木材预切割(CSP)的切料问题是BPP的一种。为此,存在一些求解方法,例如整数编程方法,第一拟合方法和最佳拟合方法。有几篇论文将遗传算法(GA)应用于BPP。这是因为建立模型很困难,并且通过交叉产生下一代有效的个体也很困难。本文研究了GA在CSP中的应用。 CSP包含由多种长度组成的母材料,这与常规BPP不同。因此,我们设计了基因的双重结构。基于组合的结果,将动态变化反映到交叉操作上,构建了新模型。通过这种新提出的方法,可以大大改善收敛过程。 :CSP)で,一次元のビンパッrnキング问题(装箱问题:BPP)として考えることrnができる。但し,通常BPPではビンの容量は一定とされるrnが,プレカットの场合は数种类の长さの材料を対象とする。

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