矩形布局问题的全局搜索关键技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61862027
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    38.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The problem of rectangular layout is not only a hot topic in the field of computer science and combinatorial optimization, but also an urgent problem to solve the cutting and filling of rectangular plate in industry as well. Based on the previous research, in view of the lack of research on the canyon landforms in a pattern and the shortcoming of the widely used local preferred method whose search is only on the surface of the pattern, this project explores a dynamic beam search algorithm with ability of entering the interior of the pattern by creating and alternately calling the rule vectors to. Based on the algorithms, in accordance with the connection between any two nodes on a space tree and their common ancestor, we study a global search strategy for internal search in depth pattern after constructing long term historical data chain by taking advantage of on path relinking technology.Finally, based on the associative mechanism of the global search strategy and double tabu strategy, we pursue a new hybrid global search method to enhance the search within the pattern by merging dynamic beam search, path relinking and tabu search technology. .This project is not only a new attempt for solving the problem of rectangular layout, but also a new idea of the global search on the solution space tree. The results can provide both a theoretical basis for solving the high dimensional rectangular layout problem and plate cutting scheme for our provincial furniture manufacturing enterprises.
矩形布局问题是计算机科学和组合优化领域的研究热点问题,也是工业上矩形板材切割与填装亟需解决的难题。本项目在前期研究的基础上,针对当前对格局中峡谷地貌缺少研究以及广泛使用的局部择优方法只在格局表面进行搜索的不足,通过创建并交替调用规则向量,研究可以进入格局内部搜索的动态集束搜索算法。在此算法的基础上,根据解空间树上任意两个节点与其公共祖先的连接关系,利用路径重连技术构建解的长期历史数据链,研究可深入格局内部搜索的全局搜索策略。最后,基于这种全局搜索策略和双层禁忌策略的联合使用机制,研究融合动态集束搜索、路径重连技术和禁忌搜索技术的新型混合式全局搜索方法以增强对格局内部的搜索,提升算法优化性能。.本项目既是对当前求解矩形布局问题的一种新尝试,也是基于解空间树的全局搜索的一个新思路,其结果可以为求解高维矩形布局问题提供理论依据,并为我省家具制造企业提供板材切割方案支持。

结项摘要

本项目研究典型的NP-难问题——矩形切个问题,本项研究具有很深的应用背景,例如玻璃切割、钢材切割、产品包装、文本排版以及物品摆放等等。高效求解算法可以提高生产效率、降低成本,还可以启发设计求解相关难问题的高效算法。本项目主要研究内容主要涵盖以下三个部分,项目成果包括在国内外期刊上发表论文14篇(SCI收录4篇,EI收录9篇),获PAAP 2019 最佳论文奖。获1项发明专利和3项软件著作权。.其一,提出基于动态规划的集束搜索算法:在构造离散集的做法时,将切割位置的右边界与上边界扩展到最大;仅在不带缺陷的子板上做标准切割,在带缺陷的子板上做去标准化处理;考虑缺陷区域的边界位置,设计拟人策略,在距离缺陷左右边界外和上下边界外的一个单位处进行子问题分解。算法将问题分解为多个局部矩形切割问题。在第一阶段切出毛坯,用集束搜索法求解每个区域,定义以边距为指标的动作选择规则,并对其进行了逐一操作,求解局部最优解,从而达到全局最优目标。.其二,提出结合剪枝策略的高效递归算法:同时以板材左(下)边界和板材包含的缺陷右(上)边界为起点,组合货物的宽高构造切割点离散集,推广了Herz定理的结论;重新定义了纯净板的下界,它仅由纯净板与货物尺寸的比例关系来确定;为缺陷板定义一种下界,并结合离散集的组合性,提出剪枝策略。.其三,研究萤火虫算法的基本特性以及对它的基础改进策略:通过动态步长模型调整萤火虫算法在演化过程中的搜索状态——调节吸引力参数,保持萤火虫群体在搜索过程中的空间多样性;设计具有alpha和beta的比例调整策略,提出一种基于距离控制的自适应步长策略;提出一种基于欧氏度量和维数变异的萤火虫算法,它的EM策略使萤火虫向最近的邻居学习,当萤火虫比它的邻居更好时,它会向种群中最好的个体学习。除了上述内容之外,本项目在安全方案中NP难题的高效求解等方面进行了相关研究,取得一定的研究成果。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(5)
专利数量(1)
A dynamic firefly algorithm based on two-way guidance and dimensional mutation
基于双向引导和维度变异的动态萤火虫算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Int. J. Bio-Inspired Computation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jing Wang;Yanfeng Ji;Linfeng Wei;Hui Chen;William Wei Song
  • 通讯作者:
    William Wei Song
An Improved Heuristic-Dynamic Programming Algorithm for Rectangular Cutting Problem
矩形切割问题的改进启发式动态规划算法
  • DOI:
    10.2298/csis200125017y
  • 发表时间:
    2019-12
  • 期刊:
    Computer Science and Information Systems
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Yin Aihua;Chen Chong;Hu Dongping;Huang Jianghai;Yang Fan
  • 通讯作者:
    Yang Fan
Group-guided artificial bee colony algorithm with elastic adjustment strategy
具有弹性调整策略的群体引导人工蜂群算法
  • DOI:
    10.1002/cpe.7560
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Concurrency and Computation: Practice and Experience
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jing Wang;Haoxiang Jie;Yue Jiang
  • 通讯作者:
    Yue Jiang
求解一刀切式二维矩形Strip Packing问题的混合搜索算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭超;王磊;尹爱华
  • 通讯作者:
    尹爱华
A Novel Firefly Algorithm for Portfolio Optimization Problem
一种解决投资组合优化问题的新型萤火虫算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IAENG International Journal of Applied Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Jing
  • 通讯作者:
    Wang Jing

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其他文献

求解二维矩形带Packing问题的拟人算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Combinatorial Optimization
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    王磊;尹爱华
  • 通讯作者:
    尹爱华
对负超几何分布的近似
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    International Journal of Wireless and Mobile Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡冬萍;尹爱华
  • 通讯作者:
    尹爱华
因子分析法在妇幼保健人力资源质量评价中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国卫生事业管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯占春;王旭辉;王少辉;尹爱华
  • 通讯作者:
    尹爱华
应用aCGH技术建立胚胎植入前遗传学筛查
  • DOI:
    10.13470/j.cnki.cjpd.2016.03.004
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国产前诊断杂志(电子版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄伟伟;卢建;董云巧;陈创奇;杨曦;尹爱华
  • 通讯作者:
    尹爱华
广东省妇幼卫生资源区域配置现状分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    医学与社会
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张小庄;叶宁;谭光明;尹爱华
  • 通讯作者:
    尹爱华

其他文献

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尹爱华的其他基金

柔性作业车间调度问题的高效混合算法研究
  • 批准号:
    61262011
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    45.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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