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时间:2019-03-01
《肠衣组装优化问题的算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、万方数据指导教师:陆立强副教授指导小组成员:蔡志杰陆立强教授副教授万方数据摘要Abstract目录第一章引言1.1研究背景和意义...........................1.2实际问题描述............................1.3模型建立.,............................§1.3.1记号和搭配方案模型....................§1.3.2最优组装模型........................1.4模型求解..............................
2、1.5原算法存在的问题及本文改进。....。.....。。..。.,。第二章预备知识2.1线性规划..............................§2.1.1最优基...........................§2.1.2对偶问题..........................§2.1.3整数规划..........................2.2大规模整数规划求解..............,.........§2.2,1预处理...........................§2.2.2算法.....,
3、.......................§2.2.3直接搜索解整数规划....................2.3非线性规划求解...........................第三章3.13。23.33.4算法研究搭配方案算法研究.....优化模型的特点.......抽列近似算法的分析....抽列近似解法的改进....mⅣl123457890O1357;i1L1l1万方数据53.4.1分散取列与集中取列的比较.................17§3.4.2更少取列也能达到最优...................243.5直
4、接搜索算法.............................24§3.5.1局部搜索算法.........................25§3.5,2局部搜索算法一般化...........。.........27§3.5.3局部搜索算法再推广.....................30第四章总结33参考文献致谢3537万方数据摘要本文基于已有的研究,对肠衣组装优化模型中的算法做了进一步研究.首先,本文对搭配方案算法进行了改进.其次,基于优化模型的特点,从最优基和预处理的角度,分析了抽列近似算法,并对抽列近似算法进行改进,提出
5、了分散取列的策略,用数值实例说明了这种策略的优点.然后,运用非线性规划的解法,提出肠衣组装优化模型求解的局部搜索算法,并给出新算法的计算实例.最后,将局部搜索算法一般化,并应用于考虑了经济效应后的多目标肠衣优化模型.关键词:肠衣组装,大规模线性整数规划,分散抽列,非线性规划,多目标规划中图分类号:0221.4.万方数据AbstractBasedontheexistingapproXimationalgorithmforsolVingcasmgassemblyoDtimizationmodel,WedofurtherresearchOnthe
6、algorithminthispaper.啪tofall,accordingtot11echaracteristicsofthemodel,weanalyzetheadvantagesanddisadva肛tagesoftheapproXimatealgorithm.Secondly,weanalYzethemath。ematicalbackgroundofthealgorithmfromtheperspectiveoftheopt皿albaseandpreprocessing.Basedonthat,Weputforwardthestra
7、tegYofextractingthecolumnsoftheconstraintmatrixdispersedlyandthenumericaleXamplestoillustratetheadvantageofthisstrategy.Then,applyingtheideaofnonllnearpro酗ammingmethod,thenewlocalsearchalgorithmforsolvingcasingassemblyoDtimizatioumodelisproposedandwealsogivenumericalexampl
8、esuslng乞11enewalgorithm.Finally,wegeneralizelocalsearchalgorithm,andputtorwardanewmodelco
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