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1. 密集型多轮廓裁片的刀具空行程路径寻优

李迅陈明

计算机应用 2014, 34 (1): 281-285. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0281

摘要（561）

PDF （805KB）（420）

服装行业中缩短刀具裁剪空行程对于高效裁剪布料具有重要意义。结合服装裁片排列具有轮廓形状复杂、分布密集的特点,将问题转化成广义旅行商问题。基于最大最小蚁群(MMAS)算法提出了一种新的用于裁片刀具空行程路径寻优的算法——密集多轮廓蚁群算法,该算法包括4步:1)用MMAS算法确定初步裁片顺序;2)由裁片顺序寻找各裁片入刀节点;3)将各裁片的入刀节点再次用MMAS进行顺序优化重组得到初步裁剪路径;4)反复迭代第2)步和第3)步以求得最优路径。实验验证了所提算法的有效性,对比现有的扫描算法以及双信息素蚁群(NACS)算法其结果分别提升了60.15%和22.44%,该算法在刀具空行程优化上具有明显优势。

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2. 改进的人工蜂群算法性能

胡珂李迅波王振林

计算机应用 2011, 31 (04): 1107-1110. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01107

摘要（2234）

PDF （516KB）（893）

为克服人工蜂群算法容易陷入局部最优解的缺点，提出一种新的改进型人工蜂群算法。首先，利用数学中的外推技巧定义了新的位置更新公式，由此构造出一种具有引导趋势的蜂群算法；其次，为了克服算法在进化后期位置相似度高、更新速度慢的缺陷，将微调机制引入算法中，讨论摄动因子范围，由此提高算法在可行区域内的局部搜索能力。最后通过3个基准函数仿真测试，结果表明：与常规算法相较，改进后在搜索性能和精度方面均有明显提高。