最优解算法综述

常媛; 张志远; 罗健; 曲径

doi:10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2017.03.20

2017, 9(3): 115-118. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2017.03.20

最优解算法综述

1.	北京建筑大学，北京 100044
2.	中国建筑科学研究院，北京 100013
3.	建研科技股份有限公司，北京 100013

网络出版日期: 2017-06-01

作者简介: 常媛(1992-)，女，汉族，硕士，主要研究方向：结构工程; 张志远(1964-),男,研究员,PKPM产品研发工程师，主要从事建筑领域计算机软件研发工作

Optimal Solution of Algorithms Survey

Chang Yuan ^1,, Zhang Zhi Yuan ^2,, Luo Jian ^1,, Qu Jing ^3,

1.	Beijing university of civil engineering and architecture, Beijing 100044, China
2.	China Academy of Building Research, Beijing 100013, China
3.	CABR Technology Co., Ltd., Beijing 100013, China

Available Online: 2017-06-01

引用本文: 常媛, 张志远, 罗健, 曲径. 最优解算法综述[J]. 土木建筑工程信息技术, 2017, 9(3): 115-118. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2017.03.20

Citation: Chang Yuan, Zhang Zhi Yuan, Luo Jian, Qu Jing. Optimal Solution of Algorithms Survey[J]. Journal of Information Technologyin Civil Engineering and Architecture, 2017, 9(3): 115-118. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2017.03.20

摘要:本文研究了钢筋下料优化的离散组合最优化问题，并对组合优化中常用的遗传算法、模拟退火算法、启发式算法进行了综述，探讨了各自的特点并进行比较。最后根据近几年国内外的文献发现，单独的某个算法找到最优解存在随机性，且得到最优解会花费大量时间。解决这一问题的方法是将几种算法根据具体工况进行组合，组合后的算法的效率更高。

关键词: 钢筋下料, 组合优化, 遗传算法, 模拟退火算法, 启发式算法

Abstract: This paper points out that the optimization of rebar cutting is a complex discrete combinatorial optimization problem, summarizes the Genetic Algorithm, simulates Annealing and Heuristic Algorithm that in broad usage as a method for combinatorial optimization, and discusses the characteristics of each method.Finally, we know that an individual algorithm find the optimal solution randomly and waste a lot of time, according to the literature in recent years.The method to solve the problem is to combine different algorithm in special condition, and this kind of algorithm is more efficient.

Key words: Rebar Cutting, Combinatorial Optimization, Genetic Algorithm, Simulated Annealing, Heuristic Algorithm

[1]	玄光南, 程润伟.遗传算法与工程优化[M].北京:清华大学出版社.2004:41-54.
[2]	彭文利, 陈淑如, 张定华.优化排料算法的研究现状与趋势[J].模具工业.2006, 32(8).
[3]	M Hifi.Dynamic Programming and Hill-Climbing Techniques for Constrained Two-Dimensional Cutting Stock Problems[J].Journal of Combinatorial Optimization. 2004, 8 (1):65-84.doi: 10.1023/B:JOCO.0000021938.49750.91
[4]	肖专文.求解复杂工程优化问题的一种实用方法[J].水利学报.1999, (2):23-27.
[5]	蔡依平. 工程建设项目物流关键问题优化理论与方法研究[D]. 上海: 同济大学. 2007.
[6]	赵文余. 钢材下料问题的多目标智能优化算法研究[D]. 河北: 河北农业大学. 2011.
[7]	徐磊. 基于遗传算法的多目标优化问题的研究与应用[D]. 湖南: 中南大学. 2007.
[8]	JOHN H. HOLLAND.Adaptation In Natural And Artificial Systems[M].Ann Arbor, MI:University of Michigan Press.1992.
[9]	马永杰.遗传算法研究进展[J].计算机应用研究.2012.29(4):1201-1205.
[10]	王银年. 遗传算法的研究与应用——基于3PM交叉算子的退火遗传算法及应用研究[D]. 江苏: 江南大学. 2009.
[11]	葛继科, 邱玉辉等.遗传算法研究综述[J].计算机应用研究.2008, 25(10) : 2911-2916.doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.10.008
[12]	史忠植.高级人工智能第三版[M].北京:科学出版社.2011:367-397.
[13]	Steinbrunn M, Moerkotte G, Kemper A. Heuristic and randomized optimization for the join ordering problem[J].VLDB Journal.1997, 6 (3) :8-17.
[14]	http://www.cnblogs.com/heaad/.
[15]	段国林等.启发式算法及其在工程中的应用[J].机械设计, 2000, 17(6):1-5.
[16]	http://baike.baidu.com/link?url=Lty_Vs1OQMzKs3a6_lE3cNW1tI-itffBy19na2SCR2Gq_v2xRD6zldvF4N62SSkZY2MTcuq3B955CffSaEDSuEzrDhneY8s04Qkjed-7HPFBN4iZh2kTwLgOiqaqp2yw.
[17]	李斌, 贺飞.求解一维下料问题的改进混合遗传算法[N].内蒙古大学学报, 2014, 45(3):245-250.
[18]	信息处理中的组合优化: 装箱问题.
[19]	段国林. 基于智能工程的集成化智能设计系统及其在钟手表设计中的应用[D]. 天津: 天津大学. 1997.
[20]	华中平, 张立.基于线性规划的角钢优化下料算法研究[J].湖北工业大学学报, 2005, 20(5):15-18.
[21]	XShen, YLi, BZheng. General Particle Swarm Optimization Based on Simulated Annealing for Multi-Specification One-dimensional Cutting Stock Problem [J].COMPUTATIONAL INTELLIGENCE & SECURITY, 2007, 4456:67-76.
[22]	TW Leung, CHyung, MDTroutt.Applications of genetic search and simulated annealing to the two-dimensional non-guillotine cutting stock problem [J].Computers & Industrial Engineering, 2001, 40(3):201-214.

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