APPLICATION OF INTEGER CODING ACCELERATING GENETIC ALGORITHM IN RECTANGULAR CUTTING STOCK PROBLEM

一个改进基因算法和它的应用程序被介绍解决切的股票问题。把简单基因算法(SGA ) 用于切股票问题是普通的，但是 SGA 的计算的巨大的数量是在实际申请的一个严重问题。基于整数编码和统帅加速基因算法(统帅) “详细说明的 s 走被开发减少计算，和矩形的部分的一种新类型的数量空白布局算法为矩形的切的存货被设计问题。SGA 被采用在给定的进化过程，和个人们作为下一个优化过程的起始的领域被带的这些的变化间隔以内生产个人，因此强烈地缩小寻找的范围并且加速 SGA 的评估过程。为了提高人口的差异并且避免算法，在本地优化结果停滞，个人的固定数字随机被生产并且在每个评估过程代替父母的一样的数字。根据计算实验，这改进 GA 比 SGA 很快很收敛，这被观察，并且能为矩形的切的股票问题在优化的过程得到好结果和高效率的平衡。