摘要：矩形优化排样问题是一个在制造业领域生产实践中普遍遇到的问题,采用了一种改进的最低水平线搜索算法求解此类问题.首先分析了原始的最低水平线搜索算法在排样中存在的缺陷,并针对该缺陷为其设计了一个评价函数,排样时对所有未排零件进行评价,选择评价值最高的零件排入当前位置,从而克服了算法在搜索过程中的随机性,优化了算法的搜索方向.实验仿真的结果表明,提出的算法可以得到较好的排样效果,并且其解决问题的规模越大,优化性能越好,适合于求解大规模排样问题.

摘要：提出一种基于遗传算法的非规则墙体上光伏阵列的设计模型.提出适用于非规则墙体上光伏阵列的编解码算法,以及相对应的选择算子、交叉算子、变异算子,利用加权平均的方式对遗传算法中的适应度函数进行定义,实现对光伏阵列的发电量最大化和单位发电成本最小化.最后通过在Matlab环境下仿真,验证了本文算法的有效性.

摘要：矩形件排样是一个平面二维优化布局的问题,由于其众多的约束条件和计算上的复杂性,在短时间内求其最优解相当困难,属于典型的NP完全问题。针对矩形件排样问题,本文采取一种改进的最低水平线搜索算法,通过判断排样中产生的废弃空闲区域的位置关系,对邻接的空闲区域进行有效的合并,并结合分布估计算法求解矩形件排样优化问题。最后,通过模拟实验,采用本文算法求解后矩形板材的利用率为93.75%,充分体现了本文算法的有效性。