6,015 research outputs found
Modified genetic algorithm as a new approach for solving the problem of 3d packaging
In this paper, we proposed one of the options for developing a new evolutionary
heuristic approach for solving the three-dimensional packing problem called BPP (Bin packing
problem), as applied to the variation of this problem with a single container and a set of boxes
of various dimensions, called the SKP (Single knapsack problem), and The comparison of 11
basic evolutionary heuristic approaches to solving the problem of three-dimensional packing of
BPP (Bin packing problem) variations SKP (Single knapsack problem) with the developed new
evolutionary heuristic approach to solving BPP using modi cited genetic algorithm (MGA). By
performing correlation and statistical analysis using 10 randomly created sets of input data for
solving BPP, the effectiveness of MGAs was proved in comparison with 11 basic evolutionary
algorithms for solving BPP. Thus, it was confirmed that MGA and similar algorithms can be
effectively used to solve such logistic NP-difficult problems
Аналіз генетичних алгоритмів розв’язання задачі двовимірної ортогональної упаковки прямокутних об’єктів у напівнескінченну смугу
Досліджено клас генетичних алгоритмів вирішення задачі двовимірної ортогональної упаковки прямокутних об’єктів у напівнескінченну смугу фіксованої ширини. Наведено результати теоретичного аналізу складності реалізації декодерів MERA та BLF; запропоновані власні реалізації цих декодерів з низкою евристичних оптимізацій. Запропоновано реалізацію генетичного алгоритму розв’язання задачі упаковки для окремих випадків (із забороною поворотів об’єктів та з поворотами на 90 °). Описано результати тестових випробувань розробленого алгоритму за різних конфігурацій основних параметрів з використанням загальновідомих тестових наборів. Наведено результати порівняння отриманого алгоритму з іншими відомими алгоритмами.Исследован класс генетических алгоритмов решения задачи двухмерной ортогональной упаковки прямоугольных объектов в полубесконечную полосу фиксированной ширины. Приведены результаты теоретического анализа сложности реализации декодеров MERA и BLF; предложены собственные реализации этих декодеров с рядом эвристических оптимизаций. Предложена реализация генетического алгоритма решения задачи упаковки для отдельных случаев (с запретом поворотов объектов и с поворотами на 90°). Описаны результаты тестирования разработанного алгоритма при разных конфигурациях основных параметров с использованием общеизвестных тестовых наборов. Приведены результаты сравнения полученного алгоритма с другими известными алгоритмами.A class of genetic algorithms for solving the 2D Strip Packing Problem is investigated. The theoretical analysis of the complexity of implementing decoders MERA and BLF is done. Original implementations of these MERA and BLF decoders enhanced with a number of heuristic optimizations are proposed. Genetic algorithm for solving the 2D Strip Packing Problem for special cases (allowed/forbidden objects rotation by 90°) with the use of MERA/BLF decoders is proposed. Extensive computational experiments with well-known instances are performed to analyze different configurations of basic parameters of proposed genetic algorithm. The comparison of the obtained algorithm with other known algorithms is given
2D multi-objective placement algorithm for free-form components
This article presents a generic method to solve 2D multi-objective placement
problem for free-form components. The proposed method is a relaxed placement
technique combined with an hybrid algorithm based on a genetic algorithm and a
separation algorithm. The genetic algorithm is used as a global optimizer and
is in charge of efficiently exploring the search space. The separation
algorithm is used to legalize solutions proposed by the global optimizer, so
that placement constraints are satisfied. A test case illustrates the
application of the proposed method. Extensions for solving the 3D problem are
given at the end of the article.Comment: ASME 2009 International Design Engineering Technical Conferences &
Computers and Information in Engineering Conference, San Diego : United
States (2009
On complexity of optimized crossover for binary representations
We consider the computational complexity of producing the best possible
offspring in a crossover, given two solutions of the parents. The crossover
operators are studied on the class of Boolean linear programming problems,
where the Boolean vector of variables is used as the solution representation.
By means of efficient reductions of the optimized gene transmitting crossover
problems (OGTC) we show the polynomial solvability of the OGTC for the maximum
weight set packing problem, the minimum weight set partition problem and for
one of the versions of the simple plant location problem. We study a connection
between the OGTC for linear Boolean programming problem and the maximum weight
independent set problem on 2-colorable hypergraph and prove the NP-hardness of
several special cases of the OGTC problem in Boolean linear programming.Comment: Dagstuhl Seminar 06061 "Theory of Evolutionary Algorithms", 200
- …