管路布局规划优化算法与系统开发

前言

1绪论

2管路敷设问题描述与数学模型

3常规两端点管路布局规划

4多端点分支管路及管网布局规划

5多管敷设顺序及成束敷设规划

6多目标管路布局的NSGA－Ⅱ规划

7基于Siemens NX/GRIP的敷设系统开发 2100433B

本书对管路布局规划问题进行了系统分析与总结，围绕管路敷设问题描述与数学模型、常规两端点管路布局规划、多端点分支管路及管网布局规划、多管敷设顺序及成束敷设规划、管路多目标布局规划等问题进行了系统探讨，重点介绍了若干管路排布算法，并简要讨论了管路敷设CAD系统的二次开发方法。

《工程优化:原理、算法与实施》主要内容包括线性规划、非线性规划、几何规划、动态规划、整数规划、随机规划以及准则算法、智能算法等多种优化方法的原理，算法实施及收敛性讨论。最后介绍如何应用商业软件中的优化模块实施工程优化设计 。

简介

进化算法是一种智能的全局优化方法，它对函数本身性质要求非常低，往往只要求目标函数值是可以计算的，不要求它具有连续性、可微性及其它解析性质，同时它又是基于群体进化的算法，因此可采用进化算法解决约束优化问题。用进化算法解决约束优化问题的关键在于如何进行有效的约束处理，即如何有效均衡在可行区域与不可行区域的搜索。

常见的用于求解约束优化问题的进化算法有罚函数法、遗传算法、进化策略、进化规划、蚁群算法和粒子群算法等。

与传统方法相比的优势

(1) 在一般情况下，进化算法能否收敛到全局最优解与初始群体无关，而传统优化方法则依赖于初始解；

(2) 进化算法具有全局搜索能力，而很多传统优化方法往往会陷入局部最优；

(3) 进化算法的适用范围广，能有效地解决不同类型的问题，而传统优化方法在设计时往往就只能解诀某一类型的问题。

存在的不足

(1) 进化算法中的参数，如群体规模、进化代数、重组概率、变异概率等，往往需要根据经验设定，且在一定程度上与问题相关；

(2) 进化算法的收敛问题，进化算法求解实际问题时的收敛性判定缺乏理论指导。 2100433B

《货物装载布局模型与算法》将货物重量在容器中的均衡分布作为装载优化布局的前提，以装载空间与能力大化为优化目标，建立平衡装载布局问题的数学模型，设计相应的布局方法。重点探讨一车多件货物平衡装载、多车多件货物平衡装载、带轴重约束平衡装载、带集重约束平衡装载和多阶段带时间约束装载布局问题。