一维下料的基于贪心策略的多目标自适应粒子群算法优化

摘要：

针对一维下料问题,提出一种基于贪心策略的多目标自适应粒子群算法,在余料率最低和下料方式数量最少两个目标上进行优化.通过将贪心策略应用于粒子群算法,把一维下料问题分割成多个子问题,对每个子问题依次求全局最优解,有效缩小单次处理问题的规模,由所有子问题的最优解取得原问题的近似最优解.为解决种群过早收敛而因此陷入局部最优,设计一种自适应策略.此外,考虑到切换下料方式会产生一定成本,通过最大化当前下料方式使用次数优化下料方式数量.仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,取得的下料方案利用率高且下料方式数量较少,具备较好的实用性,并能够为企业带来显著的经济效益.

关键词：一维下料、粒子群算法、算法优化、贪心策略、自适应策略、仿真实验

所属期刊栏目：43

分类号：TN911-34;TP391.9

资助基金：江西省重点研发计划项目;江西省教育厅科学技术研究重点项目;江西省住房和城乡建设厅科技项目

在线出版日期：2020-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：86-89,93