【布局优化】基于遗传算法GA大木板中切割出较小尺寸的木板附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在木材加工行业中，如何从大尺寸木板中切割出多个小尺寸木板，实现材料利用率最大化，是降低成本、提高经济效益的关键问题。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种模拟自然选择和遗传机制的智能优化算法，为这一布局优化难题提供了有效的解决方案。接下来，我们将深入探讨如何运用遗传算法实现大木板切割小尺寸木板的布局优化。

一、遗传算法概述

遗传算法由美国密歇根大学的约翰・霍兰德（John Holland）于 20 世纪 70 年代提出，它借鉴生物进化过程中的 “适者生存” 原则，通过选择、交叉和变异等遗传操作，对问题的潜在解进行迭代优化，逐步逼近最优解。遗传算法具有全局搜索能力强、对问题依赖性小、易于与其他算法结合等优点，适用于求解复杂的组合优化问题，大木板切割布局优化正是这类问题的典型代表。

二、大木板切割布局优化问题建模

（一）问题描述

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

R = rand(); % in [0,1]

parent1_idx = M;

for i = 1: length(cumsum)

    if R > cumsum(i)

        parent1_idx = i - 1;

        break;

    end

end

parent2_idx = parent1_idx;

while_loop_stop = 0; % to break the while loop in rare cases where we keep getting the same index

while parent2_idx == parent1_idx

    while_loop_stop = while_loop_stop + 1;

    R = rand(); % in [0,1]

    if while_loop_stop > 20

        break;

    end

    for i = 1: length(cumsum)

        if R > cumsum(i)

            parent2_idx = i - 1;

            break;

        end

    end

end

parent1 = temp_population.Chromosomes(parent1_idx);

parent2 = temp_population.Chromosomes(parent2_idx);

end

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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