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新建文件夹.rar_一维下料及二维下料_lingo应用

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简介：
本资源为“新建文件夹.rar”，包含使用Lingo软件解决一维和二维下料问题的相关资料与案例，适用于运筹学、数学建模的学习者。 解决一维下料和二维下料问题可以通过建立目标函数与约束条件，并使用LINGO软件进行求解。

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  • 新建文件夹.rar_一维下料及二维下料_lingo应用
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    本资源为“新建文件夹.rar”，包含使用Lingo软件解决一维和二维下料问题的相关资料与案例，适用于运筹学、数学建模的学习者。 解决一维下料和二维下料问题可以通过建立目标函数与约束条件，并使用LINGO软件进行求解。
     
  • 一维下料代码优化.rar_一维下料_多物料下料优化
    优质
    本资源提供了一种针对一维多物料下料问题的代码优化方案，旨在提高材料利用率和降低生产成本。适合工程师与研究人员参考使用。 多原料、多需求的一维下料问题解决程序采用优化算法，运行速度快。
     
  • C# 一维下料优化源码
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    本项目提供了一套使用C#编写的针对一维下料问题的优化解决方案源代码。通过算法优化原材料利用效率，减少浪费，适用于制造业中的材料切割和裁剪等场景。 C# 一维优化下料源码提供了一个解决方案来处理材料的切割问题，通过算法实现对原材料的有效利用，减少浪费。此代码适用于需要精确控制物料消耗的应用场景，如制造业中的板材、管材等长条形材料的裁剪计划制定。 希望这段描述符合您的需求，并能帮助到有类似项目开发或研究兴趣的人士。如果您在学习过程中遇到任何问题或者想要分享经验，请随时提问或交流。
     
  • 二维下料与二维装箱BL法的Matlab源代码
    优质
    本简介提供了一个基于MATLAB环境下的二维下料及二维装箱问题解决方案的源代码集合。采用创新的BL算法优化材料利用率和提高生产效率，适用于板材、布匹等平面物料的高效裁剪与存储安排。 二维下料MATLAB BL算法的主函数是bl.mat，可以直接运行。
     
  • 一维下料问题中蜂群遗传算法的应用
    优质
    本文探讨了在解决一维下料问题时应用蜂群优化与遗传算法结合的方法，通过模拟自然界中的蜜蜂觅食行为和生物进化理论，提出了一种高效的求解策略。实验结果表明该方法具有良好的搜索性能和优化能力。 针对一维下料优化问题，在考虑企业实际生产情况的基础上，建立了新的模型以应对满足与不满足生产的两种情形，并采用蜂群遗传算法来求解方案。在该方法中，各零件长度的排列构成一个染色体，每个零件的具体长度则作为相应基因的一部分。根据蜂群的行为原理设置了两个种群：第一个用于全局搜索，第二个进行局部搜索优化。实验结果表明，所提出的模型具有一定的实用价值和应用前景。
     
  • 改进自适应遗传算法在一维下料问题中的应用
    优质
    本研究提出了一种改进的自适应遗传算法，旨在有效解决一维下料问题。通过调整算法参数和优化搜索策略，提高了切割材料利用率及计算效率。 采用改进的遗传算法来解决工业应用中的一个一维下料问题。
     
  • AGQ：一维与二维下的自适应高斯正交方法
    优质
    本文介绍了AGQ方法，一种在低维度空间中实现高效数值积分的技术，通过一维和二维情况下的自适应高斯正交策略，显著提升计算精度和效率。 一维和二维中的自适应高斯正交使用了Gauss-Legendre 正交方法，并且每个面板都会被根据需要进行细分直到达到所需的精度。 在执行一维间隔上的AGQ时，可以运行以下命令： ``` make -f makefile_1D.mk .execquadrature1D ``` 驱动程序文件为 `.examplestest1D.cpp`。 对于矩形上二维方式的 AGQ 运行，则需要使用如下指令： ``` make -f makefile_2D.mk .execquadrature2D ``` 相应的驱动程序文件是 `.examplestest2D.cpp`。
     
  • 基于遗传算法解决一维下料问题
    优质
    本研究采用遗传算法优化一维下料问题，旨在提高材料利用率和切割效率，减少浪费，适用于制造业中的原材料裁剪规划。 关于一维下料问题模型的计算可以参考基于一维算法的方法。仅供参考。
     
  • 一维下料问题的论文研究——采用改进的文化算法.pdf
    优质
    本文针对一维下料问题进行了深入探讨，并提出了一种基于文化算法的优化方法。通过引入改进机制，提高了算法求解效率与准确性，为该领域提供了新的解决方案和理论依据。 一维优化下料问题在工程应用中普遍存在，并且是一种组合优化难题，属于NP完全问题范畴。本段落针对此类问题提出了一种基于改进文化算法的解决方案，结合了混沌算法、博弈论以及遗传算法等技术手段来提高求解效率和质量。