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rectangle_place.rar_矩形排样_matlab_排样问题_matlab矩形排样

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简介：
本资源提供基于MATLAB解决矩形排样的算法和代码。适用于研究与优化材料切割、布局规划等问题，旨在提高空间利用率和减少浪费。 本程序采用剩余矩形排样法对矩形件进行排样设计，使用MATLAB软件编写完成。该程序可以根据用户的输入方案，在宽度为15的板材上安排给定的25块矩形件，并生成相应的排样图。

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  • rectangle_place.rar_矩形排样_matlab_排样问题_matlab矩形排样
    优质
    本资源提供基于MATLAB解决矩形排样的算法和代码。适用于研究与优化材料切割、布局规划等问题，旨在提高空间利用率和减少浪费。 本程序采用剩余矩形排样法对矩形件进行排样设计，使用MATLAB软件编写完成。该程序可以根据用户的输入方案，在宽度为15的板材上安排给定的25块矩形件，并生成相应的排样图。
     
  • RectTest_矩形排样_skin4z9_排样_
    优质
    RectTest_矩形排样_skin4z9_排样_是一款专注于矩形物品高效排列优化的应用程序或软件工具。它能够帮助用户实现空间利用率的最大化，适用于仓储、包装设计等多个领域，旨在通过智能算法提供最优的布局方案，简化复杂的设计与规划过程。 TypeSet类用于在界面中显示矩形排样结果，在VS2008环境中运行。
     
  • 矩形排样C++, 排样优化
    优质
    本项目专注于利用C++进行矩形排样及优化研究，旨在开发高效算法以解决材料加工中的下料问题，减少废料，提高资源利用率。 矩形排样在实际应用中有广泛的应用，目标是使下料过程中的切割损失最小化，从而提高原材料的利用率。对矩形排样的实际问题进行求解非常重要。这段描述参考了GitHub上的一个项目代码示例。重写后的内容如下： 矩形排样技术有着广泛应用，目的是减少材料在裁剪过程中产生的浪费，以达到最大化利用原材料的效果。因此，在实践中解决与矩形排样相关的问题显得尤为重要。
     
  • GA_shirtgru_矩形件排样_矩形排样算法_遗传算法矩形
    优质
    本项目采用遗传算法解决矩形件排样问题，旨在优化材料利用率，减少生产浪费。通过模拟自然选择过程，迭代生成最优布局方案，适用于多种工业制造场景。 在Java编程环境中使用遗传算法生成矩形件排样图。
     
  • tuxing.rar_排样_矩形排样算法_排样算法_C#
    优质
    tuxing.rar包含了一个用于实现矩形物品高效排列的C#程序代码。该资源专注于开发和优化矩形排样算法，以提高空间利用率并减少材料浪费。适合需要解决布局规划问题的开发者参考使用。 矩形排样的简单算法对玻璃和下料行业特别有用。
     
  • GA_shirtgru_矩形件排样_矩形排样算法_遗传算法矩形.zip
    优质
    本资源提供了一种基于遗传算法解决矩形件排样的优化方案，适用于多种工业布局和包装设计问题。包含源代码及示例数据，有助于理解和实现高效的矩形排样算法。 GA_shirtgru_矩形排样_矩形件排样_矩形排样算法_遗传算法矩形.zip
     
  • yc.rar_矩形排样遗传算法_C++实现_矩形排样_矩形排样算法_遗传算法应用
    优质
    本项目提供了C++编写的矩形排样遗传算法（GA）实现，旨在解决矩形物品在二维空间内的高效排列问题。通过模拟自然选择和进化过程优化布局方案。 关于矩形件排样问题的遗传算法求解的一份详细资料。
     
  • 矩形排样优化的C++示例
    优质
    本项目提供了一系列基于C++编写的算法示例，专注于解决矩形排样问题，并进行优化以提高空间利用率和减少浪费。 优化排样问题的近似算法在矩形排样的C++实现中是一个重要的研究方向。这类算法旨在解决如何高效地将多个不同尺寸的矩形放置在一个更大的区域内，以最小化浪费的空间或最大化空间利用率的问题。通过使用不同的启发式策略和数学模型，可以设计出适合特定应用场景的有效解决方案。这些方法在制造业、包装业以及计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
     
  • 矩形件下料排样优化的遗传算法_排样优化算法_排样遗传算法_排样_排样算法_二维切割.zip
    优质
    本资源提供了一种针对矩形件下料排样的遗传算法，旨在优化材料利用率。包含源代码和文档说明，适用于二维切割问题的研究与应用。 矩形件下料优化排样的遗传算法探讨了如何通过改进的遗传算法来实现二维切割问题中的材料利用率最大化。该研究关注于提高复杂形状零件在板材上的排列效率，以减少浪费并提升生产效益。文件中包含的相关技术包括但不限于排样优化算法和二维切割策略等核心内容。
     
  • 利用遗传算法解决矩形件排样问题
    优质
    本研究运用遗传算法创新性地解决了矩形件排样优化问题，旨在提高材料利用率和生产效率，为制造业提供新的技术解决方案。 基于对常用矩形件优化排样算法的分析，本段落提出了一种新的改进算法，在该算法中引入了旋转策略并改进了向后搜索方案。通过将此新方法与遗传算法结合使用，可以有效解决矩形件排样的问题。实验结果表明，这种组合方法能够实现更佳的排样效果。