[发明专利]基于禁忌搜索平衡性能约束的圆形装填问题的布局方法无效

专利信息
申请号: 201010568105.9 申请日: 2010-12-01
公开(公告)号: CN101984444A 公开(公告)日: 2011-03-09
发明(设计)人: 刘景发;李刚;刘朝霞 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 许方
地址: 210044 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 禁忌 搜索 平衡 性能 约束 圆形 装填 问题 布局 方法
【权利要求书】:

1.一种基于禁忌搜索平衡性能约束的圆形装填问题的布局方法,其特征在于包含以下步骤:

(1)将所有n个圆形待布物Ci和圆形容器C0都为光滑的弹性实体,按照拟物策略和罚函数法,将带平衡性能约束的圆形装填转化为下面的无约束优化:

minimizeU(X)=Σi=0n-1Σj=i+1ndij2+l[(Σi=1nmixi)2+(Σi=1nmiyi)2]]]>

这里是圆形待布物Ci和Cj之间的嵌入深度,是圆形待布物Ci与圆形容器C0之间的嵌入深度;ri和mi分别表示圆形待布物Ci的半径和质量,r0为圆形容器C0的半径;(xi,yi)为圆形待布物Ci的圆心即质心坐标;X=(x1,y1,x2,y2,...,xn,yn)表示布局的一个方案,也就是一个格局;l为惩罚项系数,是一个小的正数;i,j=1,2,3,...,n,i≠j;

(2)随机给出初始布局;

(3)基于当前圆形容器C0,使用禁忌搜索对当前初始布局进行布局的全局优化;

(4)采用二分法对圆形容器的半径r0进行设置,对于新半径的圆形容器,重新执行改进的禁忌搜索算法进行布局的全局优化,此过程重复执行直到满足二分法的结束条件;

(5)输出最优圆形容器的半径r0和最优布局的图形。

2.根据权利要求1所述的基于禁忌搜索平衡性能约束的圆形装填问题的布局方法,其特征在于所述禁忌搜索方法如下:

(3.1)邻域格局的产生:

(3.1.1)挑出当前格局X中势能半径比Ei/ri最大的圆形待布物Ci,其中表示第i个圆形待布物Ci所受到的其他n-1圆形待布物和圆形容器C0施加于它的挤压弹性势能之和;

(3.1.2)将圆形待布物Ci在圆形容器内随机“试做”10个动作得到当前格局X的基于圆形待布物Ci的候选邻域N(X,Ci),再从候选邻域N(X,Ci)中挑选一个最佳候选邻域格局X′;

其中动作为:对于当前格局X=(x1,y1,...,xi,yi,...,xn,yn),称将势能半径比Ei/ri最大的圆形待布物Ci放在圆形容器内的空位点即圆形容器的空白区域内的一点上的手续为一个动作;

“试做”是指Ci只是暂时放置,一旦计算出Ci放在该位置的挤压弹性势能后就将Ci从该位置移走;

邻域格局为:对于当前格局X=(x1,y1,...,xi,yi,...,xn,yn),称X′=(x1,y1,...,x′i,y′i,...,xn,yn)是X的一个邻域格局,这里(x′i,y′i)是第i个圆形待布物Ci做一个动作后得到的新的圆心坐标;

候选邻域定义为:对于当前格局X=(x1,y1,...,xi,yi,...,xn,yn),若Ci是势能半径比最大的圆形待布物,称将Ci在圆形容器内“试做”10个随机动作得到的10个邻域格局为X的基于Ci的候选邻域,记为N(X,Ci);

(3.1.3)对于最佳候选邻域格局X′,调用基于自适应步长的梯度法GM(X′)进行细粒度的布局调整,得到格局X2

其中自适应步长是指在梯度法迭代中,如果新产生的格局的能量值大于前一格局的能量值,则令步长h=h×0.8;如果新产生格局的能量值小于或等于前一格局的能量值,则梯度法按此步长继续迭代;

(3.1.4)重复步骤(3.1.2)至(3.1.4)直到X2被接受或循环次数达到5次;

(3.2)禁忌对象设置:如果圆形待布物Ci被正式做5次动作分别得到5个最佳候选邻域格局,且对于每一候选邻域格局,在运用梯度法后得到的新的格局X2均不被接受,就将Ci设置为禁忌对象;

(3.3)藐视准则:若某禁忌对象对应的格局的能量小于当前最优格局的能量时,则无视其禁忌属性,仍接受该格局为当前格局;

(3.4)当前格局的接受原则:

(3.4.1)若前一格局X中被挑出需要做动作的圆形待布物Ci是禁忌对象,且将其做动作并执行梯度法后得到的格局X2的能量U(X2)小于当前最优格局的能量Uopt时,则将Ci强行解禁,同时修改禁忌表中各对象的任期和当前最优格局,并将X2设置为当前格局;

(3.4.2)如果Ci是禁忌对象,且将其做动作并执行梯度法后得到的格局X2的能量U(X2)不小于Uopt,则不接受X2为当前格局,此时,恢复X为当前格局;

(3.4.3)如果Ci不是禁忌对象,但将Ci做动作并执行梯度法后得到的格局X2的能量U(X2)小于前一格局X的能量U(X),则仍然接受X2为当前格局,同时修改禁忌表中各对象的任期,释放任期为0的对象;若此时该格局X2的能量U(X2)小于当前最优格局的能量Uopt,则进一步将X2更新为当前最优格局;

(3.4.4)如果Ci不是禁忌对象,且将Ci做动作并执行梯度法后得到的格局X2的能量U(X2)不小于前一格局X的能量U(X),则不接受X2为当前格局,此时,恢复X为当前格局;

(3.5)重复步骤(3.1)-(3.5)直到下列条件之一成立时,改进的禁忌搜索方法就结束:(a)算法找到问题minimizeU(X)的全局最优解;(b)迭代步数t>105

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