张子成
- 作品数：6 被引量：52H指数：4
- 供职机构：南京财经大学信息工程学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信一般工业技术机械工程更多>>
- 基于矩形拼接的“一刀切”矩形排样优化设计被引量：3
- 2018年
- 首先,通过矩形拼接增加矩形件的多样性,使得剩余矩形匹配算法中可选择的矩形数目增加;其次,引入面积匹配度、高边匹配度和宽边匹配度作为评价剩余矩形匹配算法中选择矩形的标准,并采用三叉树结构计算出原料利用率最高的排样方案;最后,通过实验对比证明本文算法可提高原料利用率,很好地解决了不同规模的矩形排样问题。
- 张子成
- 关键词：矩形排样一刀切匹配度
- 基于模拟退火的贯通约束不规则排样被引量：4
- 2016年
- 针对带贯通性约束的不规则凸多边形的排样问题,提出了一种分阶段构造算法。为了控制每个阶段新生成的组合图形的形状,构造过程引入变动的形状权重,算法运行早期采用较小权重使图形组合具有较高出材率,而在后期采用较大的权重得到类似矩形的复合。基于模拟退火思想引入温度参数控制权重的变化率,在早期和后期形状权重变化率较小而在中期变化率较大。采用ESICUP标准测试数据分别对常数散列、线性散列和温控散列进行对比,结果表明温控散列函数能有效提高排样效率和排样出材率。
- 韩伟张子成
- 关键词：模拟退火
- 求解旅行商问题的离散型贝壳漫步优化算法被引量：5
- 2016年
- 提出基于离散型贝壳漫步优化算法(DMWO)的旅行商问题(TSP)求解算法.在DMWO的计算框架下构造TSP相应的评估函数及个体差异度量算子.针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径问题,采用简单的2-opt算子进行局部调整,增强算法在求解TSP时的局部搜索能力.实验中采用多组不同规模的标准TSPLIB数据,对比同样采用2-opt算子的萤火虫优化算法和蚁群优化算法,DMWO在稳定性、解的准确性及所需的迭代次数等方面具有更好的性能.
- 韩伟张子成
- 基于模拟退火的布谷鸟算法在组合优化问题中的应用
- 优化问题可分为二大类，一类为连续函数的优化的问题，另一类为离散变量的优化问题即组合优化问题。本文的研究对象为旅行商问题和车间作业调度问题，均属于离散变量的优化问题。布谷鸟算法作为近年来一种新型的启发式群智能优化算法，其参...
- 张子成
- 关键词：任务调度组合优化模拟退火
- 基于模拟退火的自适应离散型布谷鸟算法求解旅行商问题被引量：28
- 2018年
- 提出了一种基于模拟退火的自适应离散型布谷鸟算法求解旅行商问题.该算法在布谷鸟搜索算法原理的基础上,构造了旅行商问题的路径求解策略.由于算法的局限性,随着算法的调整和迭代次数的增加,容易破坏已形成的路径,从而使得算法通用性不强.针对这一局限性,本文提出了一种自适应局部调整算子和全局随机扰动策略.采用简单的2-opt算子作为局部优化算子加快算法收敛速度,引入模拟退火机制防止算法陷入局部最优.采用标准TSPLIB多组数据进行测试,并与有代表性的优化算法进行结果比较.实验结果证明了该算法在精度和稳定性方面的优势.
- 张子成韩伟毛波
- 关键词：旅行商问题
- 求解TSP问题的自适应离散型布谷鸟算法被引量：14
- 2017年
- 对于求解的TSP问题,提出了一种自适应离散型布谷鸟算法(Adaptive Discrete Cuckoo Search,ADCS)。在基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)的搜索原理下构造TSP问题的路径求解策略。针对离散型算法整体调整容易破坏已形成的较优路径和随着算法迭代数目增加导致种群多样性下降这两个缺陷,设计了一种针对路径的自适应型局部调整算子和全局随机扰动策略,采用了简单的2-opt优化算子作为局部优化算子以加快算法的收敛速度。最后采用多组不同规模的标准TSPLIB数据与其他的优化算法进行对比实验,结果表明ADCS算法在求解精度和稳定性方面具有优势。
- 张子成韩伟
- 关键词：TSP问题
