矩形优化排样
主要研究矩形零件的排样方法，遗传算法的用途在此处体现的淋漓尽致本文算子的选择是有效的为进一步验证算法,对零件数量从16~97的不同算例进行试验,每类有3个例子,其最优排放图均已知,各个算例的基本试验数据(零件数量,板材尺寸)和本文试验最好结果见表2,表2算例2的基本试验数据及本文试验结果Tab 2 Dimension of second exampleand best result given by this paper问题零件最优高度原最优板材所得最低高度()SA+文算法结果(b)SA+最低水平线算法结果种类数量mm尺寸/mmmm2020×2020图1算例1的排放图40×15Fig 1 Layout of first example2860×3032表1本文算法与最低水平线算法排样结果对比C4496060×6064Tab. 1 Difference between our algorithm and7360×90the lowest outline algorithm9712080×120129最小高度最小高度最大高度平均高度运行时间图2给出了部分算例的最好排放结果。 Hopper算法/mm出现频次/mm/mm/ms8. Turton对以上规模不同的矩形件采用BL、BLFSA+最低水平线481/5053.716算法进行排放,允许零件旋转90°,GA、NE、SA、HCSA+本文方法483/505 I48.6等算法搜索排放顺序。文中指出采用BLF排放效果优于BL算法10%~30%,采用SA+BLF算法所得4.2算例2结果最优,见表3。(a)C11(b)C41(c)C61图2算例2采用本文算法所得的排放图ig 2 Best layout of second example with our algorithm表3各类别实例的相对距离百分比1表4各实例运行时间对比表Tab3 Relative distance of best solution toTab 4 Average elapsed time foroptimum height for six cases%six cases with different algorithm问题种类BIBLF SA+BLF本文算法问题A+BLFSA+本文算法174种类ms162.824126.7C41816132120C657.5注:1)表中值表示所得最好结果U与最优值lO)pt差值的白分比C61528189447(U-Op:)/lOpt。宇航材料工艺2007年第4期17对比表2、表3知,本文算法和文献[6]中采用图3表明:矩形排放耗时10ms,经人机交互调BLF解码的综合算法结果相近,并且在零件数量较整后材料利用率为86.4%,比人工排样提高约11少(如n=16)时能获得最优解,与埋论分析一致;由8%。表4知,本文算法的运行时间大大少于BLF算法,这5结论是因为在排放R;时只需搜索当前轮廓线段,比BLF实际算例表明最低轮廓线搜索算法能有效地进算法(搜索所有空域区域)搜索空间减少,因此效率明行矩形件排放,与模拟退火算法相结合,能在较短时显提高。由于文献[6的运行环境是:处理器奔腾间内获得与BLF算法相近的排放结果,并且在零件200MHκ,RAM65M, Windows nt4.0;而本文运行数量较少时能获得最优解,是解决大规模矩形件排放环境为:CPU2.8GHz,RAM512M,其速度大约是问题的有效方法200MHz处理器的15倍,因此表4所给BLF混合算参考文献法的运行时间做了相应处理。可见采用轮廓搜索法1张丽萍,张春丽,蒋寿伟.皮料优化排样的有效方法与BLF算法可获得相近的排放效果,但前者效率明软件学报,2005;16(2):316~323显高于后者。文献[7采用启发式递归(HR)算法对2曹炬,周济,余俊.矩形件排样优化的背包算法.中国以上算例进行求解,大大提高了运行效率,但在零件机械工程,1994;5(2):11~12数量较多时其速度也明显低于本文算法。因此最低3曹炬.二维异形切割件优化排样的拟合算法.中国机轮廓搜索法可用于求解大规模矩形件的排样问题。械工程,2000;11(4):438~4414.3应用举例1 Jakobs S On genetic algorithms for the packing of针对不规则复合材料铺层,采用矩形包络法求出 polygons,Eur. of oper,Res.,1996881):165-181其包络矩形,然后采用上述算法进行排放。图3是飞5贾志欣.面向发电设备制造的下料优化排样原理与关机坐舱罩顶棚的铺层展开数据采用以上策略获得的键技术,四川大学博士学位论文,2002排放图。6 Hopper E, Turton B C H. An empirical investigationof meta-heuristic and heuristic algorithms for a 2D packingproblem. EurJ of Oper Res, 2001; 128(1): 34577 Zhang Defu, Kang Yan, Deng Ansheng. A new heuristicrecursive algorithm for the strip rectangular packing problemComputers &. Operations Research, 2006; 33(8): 2209-2 217图3复合材料铺层排放实例(编辑李洪泉)ig. 3 Layout for composites plys18宇航材料工艺2007年第4期矩形件优化排样的研究旧万数据WANFANG DATA文献链接作者:邓冬梅,厝米水,安鲁陵,王桂宾, Deng Dongmei, Zhou laishui, An Luling,Wang guibin作者单位:南京航空航天大学机电学院,南京,210016刊名宇航材料工艺sTc|PKU英文刊名:AEROSPACe mATERIALS technology年,卷(期):2007,37(4)被引用次数4次惨考文献(条)1.张丽萍.张春丽.蒋寿伟皮料优化排样的有效方法[期刊论文]软件学报2005(02)2.曹炬.周济.余俊矩形件排样优化的背包算法[期刊论文]中国机械工程1994(02)3.曹炬二维异形切割件优化排样的拟合算法「期刊论文]中国机械工程2000(044.Jakobs S On geretic algorithms for the packing of polygons 1996 (05.贾志欣面向发电设备制造的下料优化排样原理与关键技术[学位论文]20026. Hopper E Turton B C H An empirical investigation of meta-heuristic and heuristic algorithms for a 2Dpacking problem 2001(01)7. Zhang Defu. Kang Yan. Deng Ansheng A new heuristic recursive algorithm for the strip rectangularpacking problem 2006 (08)相似文献(1条)1.学位论文邓冬梅复合材料铺层排样抆术硏究与开发2007复合材料因其比强度高、比模量大、材料的刚度和强度可设汁等一系列优点,在航空航天领域得到广泛应用,但高昂的价咯成了复合材料应用的最大壁垒。国外的硏究和应用成果表明数字化技术是降低复合材料构件制造成本、提高构件性能的有效途径。目前国内主要还以手工没计和手工制造为主、自动化程度不高,不仅浪费人力、物力,而且产品质量难以保证,因此有必要对复合材料数字化技术进行研究。优化排样是复合材料构件数字化生产过程中的重要环节。本文在研宄各种排样算法的基础上,提岀丁新的矩形件排样算法、优化算法以及不规则样片的排样算法,并与复合材料铺层排样的特点相结合开发了复合材料铺层排样软仁。主要研究内容和创新点如下矩形件排样不仅适用于矩形样片的排放,也是不规则样片排咩的基础。本文在建立矩形件排样数学模型的基础上,介绍了各种常见的定序列矩形件排样算法并分析其特点,提出了一种新的启发式排样算法——最低轮廓线搜索算法。该算法满足“最下最左”条件,克服了其他排样算法对某些排栏图不能给出排列的缺点,实验结果表明该算法排样效果好于最低水平线算法和最下最左(BL)算法。利用该算法实现了大量不同规格图纸的集中出图,省时省力,节约氏张2050%。矩形件排样问题具有图形运算和组合优化两方面的特性,单纯的排样算法只能解决图形运算问题,样片的排放顺序对排样结果同样重要。针对较小规模(一般少于100个图形)的矩形件排样问题,本文提岀了模拟退火与最低轮廓线搜索算法相结合的综合优化算法。对于十多个图形的排样,该算法可短时间内求得最优舾:对于近百个图形的排样,在排样效果相当旳情冮下,该亥算法比其基于模拟退火的综合优化算法效率提髙百以饣。针对大规模矩形件排样问题本文提出了蚁群笪法与最低轸廓线搜索算法相结合旳综合优化算法,该算法比模拟退火与最低轮廓线算法相结合的综合优化算法效率提高十倍以上。不规则图形排栏是所有排样研究中的热点和难点。本文将不规则样片简化成多边形进行排样,提出了两种不同的解法方法:一是基于矩形的排样方法,二是直接对多边形进行排样。基于矩形求解不规则样片排样时,将图形运算、矩形件排样算法及交互调整相结合,提出了基于矩形的多边形综合排样算法。通过各种优化组合策略,对单一样片和多种样片进行组合求其最小包络矩形,从而将不规则形状样片排样转化为矩形件排样进行求解。直接冄放多边形时,重点研究两个多边形的临界多边形(NFP)的求解。首先对基于倾斜图法的NFP求解法进行了改进和优化,完善了凹、凸两多边形NFP的求解,然后提出了适用于任意两多边形N求解的边界绕行法,该方法比基于倾斜图的求解方法适用范围广,计算简单、效率高。根据复合材料构件数宇化生产的主要过程,分析总结了复合材料铺层排样的特点,并将伉化排样算法与复合材料铺层排样的特点相结合,设计丌发了复合材料构件铺层排栏软件系统。引证文献(3条)1.卢远志杨建新.文桂林.周兵.钟志华基于排样思想的工程图坐标尺寸防干涉方法[期刊论文]中南大学学报(自然科学版)2010(2)2.张伟.安鲁陵.邵挠眀.郑盈一种矩形件分层排样算法[期刊论文]宇航材料工艺2010(1)3.陈婷.许超钣金零件排样技术及其发展[期刊论文]锻压装备与制造技术2008(4)本文链接http://d.wanfangdata.comcn/periodicAlyhclgy200704005.aspx授权使用:广东工业大学图书馆( gdgydxtsg),授权号:4flc88c5-bfdd-4dec-8ebf-9ec501113fe6下载时间:2011年4月14日
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粒子滤波算法及其应用
本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术，针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法，包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法、流形粒子滤波算法等，并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域，最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题，给出了基于DSP和FPCA的粒子滤波算法实现方法。内容简介本书系统介绍粒子滤波算法的基本原理和关键技术,针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化、计算量大的缺点介绍了多种改进的粒子滤波算法,包括基于重要性密度函数选择的粒子滤波算法、基于重采样技术的粒子滤波算法、基于智能优化思想的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法流形粒子滤波算法等,并将粒子滤波算法应用于机动目标跟踪、语音增强、传感器故障诊断、人脸跟踪等领域最后探讨了粒子滤波算法的硬件实现问题,给出了基于DsP和FPGA的粒子滤波算法实现方法。本书可供高等院校电子信息、自动化、计算机应用、应用数学等有关专业高年级本科生和研究生,以及从事控制科学与工程、信号与信息处理领域的工程技术人员和研究人员参考阅读。图书在版编目(CIP)数据粒子滤波算法及其应用/朱志宇著.一北京:科学出版社,2010.6ISBN978-7-03-027611-7I.①粒…Ⅱ.①朱…Ⅲ.①非线性控制系统Ⅳ,①O231.2中国版本图书馆CIP数据核字(2010)第08821号责任編辑:孙芳王志欣/责任校对:陈玉责任印制;赵博/封面设计:耕者设计工作室學☆出版北京东黄城根北街|6号邮攻编码:100717http://www.sciencep400酉卹剩厂印刷科学出版社发行各地新华书店经销2010年6月第版开本;B5(720×10002010年6月第一次印刷印张:163/4印数:1-3000字数:324000定价:48.00元(如有印装质量问题,我社负责调换)前言粒子滤波又称序贯蒙特卡罗方法,是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯估计的统计滤波方法,它依据大数定理,采用蒙特卡罗方法来求解贝叶斯估计中的积分运算。粒子滤波算法首先依据系统状态向量的经验条件分布在状态空间产生组随机样本的集合,然后根据观测量不断地调整粒子的权重和位置,通过调整后粒子的信息修正最初的经验条件分布。当样本容量很大时,这种蒙特卡罗描述就近似于状态变量真实的后验概率密度函数。粒子滤波适用于任何能用状态空间模型表示的非高斯背景的非线性随机系统,它完全突破了传统的 Kalman滤波理论框架,对系统的过程噪声和量测噪声没有任何限制,可适用于任何非线性系统,精度可以逼近最优估计,是一种很有效的非线性滤波技术,可广泛应用于数字通信、金融领域数据分析、统计学、图像处理、计算机视觉、自适应估计、语音信号处理、机器学习等方面。粒子滤波算法是现代信号与信息处理学科和统计模拟理论之间的交叉学科,其研究有着重要的理论意义和现实价值,随着计算机性能的迅速提高,这方法日益受到人们的关注。近年来,从解决粒子退化和粒子多样性丧失、提高算法实时性和鲁棒性、降低计算复杂度等角度考虑,国内外学者广泛开展了粒子滤波研究。本书系统总结了近年来粒子滤波的研究成果,针对粒子滤波算法的缺点提出了若干种改进算法,包括基于微分流形的粒子滤波算法、基于人工鱼群的粒子滤波算法、基于神经网络的粒子滤波算法、自适应粒子滤波算法等;广泛探讨了粒子滤波算法的各种应用,给出了粒子滤波算法的硬件实现方法在本书编撰过程中,作者研读了大量文献,参考融合了国内外专家、学者们在相关领域的硏究成果,在此,对他们表示衷心谢意!王建华教授、姜长生教授、张冰教授对本书的编写工作提供了很多宝贵意见,杨官校、李冀、皇丰辉、刘炜、薄超等同学编制了书中的仿真程序,赵成、苏岭东、姜威威等同学绘制了书中的部分图表。在此,向参与和关心本书编写工作的各位同事和同学表示真诚的感谢本书的出版得到了江苏省高校自然科学基金(项目编号:06KJB510030)和中国船舶行业预研基金(项目编号:3.1.5)的资助。由于作者学术水平有限,书中难免存在不妥之处,殷切期望广大读者批评指正。作者2010年3月目录前言第一篇粒子滤波算法第1章绪论1粒子滤波的发展和应用……··d·············.41.2粒子滤波的缺点和现有的解决方法4第2章 Kalman滤波理论2.1标准 Kalman滤波算法R-y滤波器102.3EKF滤波算法24 MVEKF算法142.5UKF算法D春看曲。·鲁b·····。音·看自。··非自b。非…………15第3章从贝叶斯理论到粒子滤波…193.1动态空间模型3.2贝叶斯估计理论203.3蒙特卡罗积分………·.·日···↓..··":·.·“.···香。·。着非●自·223.4序贯蒙特卡罗信号处理2435粒子滤波27第4章基于重要密度函数选择的改进粒子滤波算法334.1GHPF…………………………………………………334.2 EKPF354.3 UPF374.4 IMMPF算法…………384.5二阶中心差分粒子滤波…………404.6基于 Stiefel流形的粒子滤波器研究434.7混合退火粒子滤波器研究45IV粒子滤波算法及其应用第5章基于重采样技术的改进粒子滤波算法最自自自485.1重要性重采样粒子滤波器………485.2基于MCMC的粒子滤波……495、3AVPF……………525.4 RPF∴…545.5核K-粒子滤波算法(KPF)5.6基于权值选择的粒子滤波算法…575.7线性优化重采样粒子滤波算法5.8基于 Stiefel流形和权值优选的粒子滤波器( SM-WSPF)研究605.9基于 Stiefel流形和线性优化重采样的粒子滤波器( SM-LOCR-PF)研究615.10其他常用的重采样方法621仿真分析第6章基于智能优化思想的粒子滤波算法6.1GPF算法…………………736.2 PSO-PF算法p·普·日···曹·。昏鲁··甲啊·。··中日中··串自自·事6.3 AFSA-PF算法6.4AIPF算法鲁音·鲁甲··鲁曹·自·即………906.5仿真分析97第7章基于神经网络的粒子滤波算法……1027.1基于神经网络的重要性权值调整粒子滤波( NNWA-PF)算法…1027.2基于神经网络的重要性样本调整粒子滤波( NNISA-PF)算法1057.3仿真分析……109第8章APF算法音·自·普自自自非●·P,自自··自··非鲁自单最自自音自自自·4非鲁备自音。非·鲁音。··音鲁1148.1似然分布自适应调整1148.2样本数APF8.3改进APF…1188.4APF的仿真分析…119第9章其他粒子滤波算法1269.1免重采样粒子滤波1269.2MPF……………………………………………………132目录9.3分布式粒子滤波134第二篇粒子滤波算法的应用第10章粒子滤波算法在机动目标跟踪中的应用……1390.1基于贝叶斯理论的目标跟踪技术…………………13910.2机动目标的运动模型……14010.3多目标跟踪中的联合概率数据关联方法14210.4非线性、非高斯条件(闪烁噪声)下的机动目标跟踪14510.5基于粒子滤波和JPDA的多目标跟踪数据关联算法10.6仿真实验…150第11章粒子滤波应用于语音信号增强………16111.1语音增强技术………………………………………16111.2TVAR模型11.3基于GPF的语音增强算法11.4语音信号增强仿真实验…I68第12章粒子滤波应用于传感器故障诊断e早看值·看…………17212.1故障诊断的方法…17212.2传感器故障诊断的基本原理…17412.3应用粒子滤波进行故障诊断鲁番“·.····.;·4···17712.4仿真实例分析180第13章粒子滤波算法在人脸跟踪中的应用19013.1人脸跟踪介绍…………………19013.2跟踪算法相关理论基础·19313.3基于直方图的坞值偏移人脸跟踪算法·19613.4基于直方图的粒子滤波人脸跟踪算法20113.5基于椭圆拟合的人脸跟踪算法…20613.6基于流形的人脸跟踪算法p音直最看·鲁鲁··息·翟·唱备售暴4鲁售聊鲁20713.7人脸跟踪仿真…………鲁电210第14章粒子滤波在倒立摆控制系统中的应用21614.1引言21614.2倒立摆控制系统模型216粒子滤波算法及其应用14.3基于神经网络的倒立摆控制系统研究∴21914.4粒子滤波优化神经网络倒立摆控制仿真…22第15章基于DSP实现的粒子滤波算法……22515.1FBPF算法鲁t·息鲁鲁∴22515.2基于硬件实现的改进FBPF算法…22715.3实现改进FBPF算法的DSP···→·········:·..··.·;····..·········22815.4改进FBPF算法DSP实现的软件环境…23015.5改进FBPF算法的软件仿真与DSP实现…23115.6基于改进FBPF算法的GPS导航系统设计237第16章基于FPGA的粒子滤波算法实现∴24116.1基于FPGA的改进FBPF算法的总体设计∴…241l16.2FPGA简介…24216.3改进FBPF算法的软件仿真与FPGA实现245参考文献…:a4a....············.··.··········253第一箭粒子滤波算法
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