【摘 要】
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针对一维下料优化问题,提出了基于蜂群遗传算法的优化求解方案。具体做法是,以实数表示的各零件长度的一个排列作为一个染色体,其中每个零件的长度作为基因;根据自然界蜂群生
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针对一维下料优化问题,提出了基于蜂群遗传算法的优化求解方案。具体做法是,以实数表示的各零件长度的一个排列作为一个染色体,其中每个零件的长度作为基因;根据自然界蜂群生物学原理设置了两个种群,一个种群主要用于全局搜索,另一个种群主要用于局部搜索;采用最优个体交叉策略;遗传算子包括联赛选择算子,顺序交叉算子,2-交换变异算子和抑制算子。仿真实验结果表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了一维下料问题。
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