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一個(gè)基于啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)的立體布局進(jìn)化策略

曹先彬 莊鎮(zhèn)泉

曹先彬, 莊鎮(zhèn)泉. 一個(gè)基于啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)的立體布局進(jìn)化策略[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1998, 20(3): 404-408.
引用本文: 曹先彬, 莊鎮(zhèn)泉. 一個(gè)基于啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)的立體布局進(jìn)化策略[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 1998, 20(3): 404-408.
Cao Xianbin, Zhuang Zhenquan. AN EVOLUTION STRATEGY TO THE THREE DIMENTIONAL PACKING PROBLEMS BASED ON HEURISTIC EXPERIENCE[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1998, 20(3): 404-408.
Citation: Cao Xianbin, Zhuang Zhenquan. AN EVOLUTION STRATEGY TO THE THREE DIMENTIONAL PACKING PROBLEMS BASED ON HEURISTIC EXPERIENCE[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1998, 20(3): 404-408.

一個(gè)基于啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)的立體布局進(jìn)化策略

AN EVOLUTION STRATEGY TO THE THREE DIMENTIONAL PACKING PROBLEMS BASED ON HEURISTIC EXPERIENCE

  • 摘要: 目前求解布局問題只能求得近似解,三維布局則更加復(fù)雜。本文提出一種基于啟發(fā)式經(jīng)驗(yàn)、采用遺傳算法求解布局問題的新方法,此方法對(duì)任意維布局問題在求解策略上是一致的。實(shí)驗(yàn)表明,結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和遺傳算法對(duì)解決布局問題具有廣泛的前景。
  • Dowsland K A et al. Packing problems[J].Euro. J. of Operational Research.1992, 56(4):2-14[2]Galletly J. An overview of genetic algorithms[J].Kybernetes.1992, 21(6):26-30[3]Coffman E G et al. Average-case analysis of cutting and packing in two dimensions. Euro. J. of[4]Oprational Research, 1990, 44: 134-144.[5]Chee-kit Looi. Neural networks methods in combinatorial optimization[J].Computers Operations Res.1992, 19(3/4):191-208
  • 加載中
計(jì)量
  • 文章訪問數(shù):  1987
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  • 被引次數(shù): 0
出版歷程
  • 收稿日期:  1997-01-17
  • 修回日期:  1997-09-30
  • 刊出日期:  1998-05-19

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