NGSA算法在不规则零件优化排样中的应用研究
基于遗传模拟退火算法的不规则多边形排样_陈勇
Abstract A heurist ic approach to packing multiple shaped parts in an irregular sheet w ithout orientation limitation is presented.T he algorit hm also provides a new way to represent the sheet and part geomet ry , that the irregulari ty of shape does not af fect t he computational complexi ty of problem. T he proposed approach automatically looks for the best sequence of t he shaped parts and each part' s optimum ro tation by t he genetic simulated annealing algori thm , and com pletes packing by the heuristic algori thm wit h the bott om-lef t-condit ion.T he algorithm is discussed in det ail. Key words nesting ; heuristic algorithm ; genetic sim ulated annealing alg orit hm 能力.但应用实践表明 , 在遗传算法的应用中也有
这样 , 排样件可以看作是由一系列水平线段区 间组成. 如图 1 所示.
a 若干扫描线与多边形的相交区间
2 基于 BL 策略的启发式排样算法
NGS测序技术与分析
农业与环境基因组学应用
农业育种
利用NGS技术对农作物进行基因组测序 ，有助于快速鉴定优良性状基因，加速 育种进程和提高农作物的产量与品质。
VS
生态与环境监测
通过NGS技术对环境微生物群落进行检 测和分析，有助于了解环境变化和生态系 统的稳定性，为环境保护和可持续发展提 供科学依据。
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将处理后的DNA或RNA进行片段化、 质量评估、去噪、比 对等处理，最终得到可用于分析的高 质量测序数据。
测序数据产
数据格式
NGS测序数据通常以FASTQ格式 输出，这是一种存储序列数据的 标准格式，包含原始读段信息和 质量评分等信息。
测序过程
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质量控制
测序过程中可能产生随机误差， 如碱基识别错误、测序深度不均 一等。
通过设置合理的质量控制标准， 如序列质量评分、测序深度等， 可以有效控制误差的传播。
高通量数据分析的优化策略
01
02
03
算法优化
针对NGS数据分析算法进 行优化，提高计算效率和 准确性，减少计算资源消 耗。
并行处理
计算资源
大规模的NGS数据需要高性能的计算资源进行快速 处理和分析，对硬件设备提出更高的要求。
数据整合与标准化
不同实验室和平台产生的NGS数据存在差异 ，需要进行数据整合和标准化，以确保分析 结果的可靠性和可比性。
测序 入随机或系统误差，如PCR扩增 偏倚、制备试剂的污染等。表观遗传学
NGS可应用于DNA甲基化可用于疾病诊断、药物研发和个性化医疗等方面。
02 NGS测序技术原理
测序平台与试剂
测序平台
NGS测序技术依赖于高通量测序 平台，如Illumina、PacBio、 Nanopore等，这些平台能够同 时对大量DNA或RNA序列进行测 序。
基于改进遗传算法的不规则图形排样
(1. 上海医疗器械高等专科学校图文信息中心，上海 200093；2. 上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 200093)
摘 要：针对大规模零件和布料优化排样问题，研究遗传算法在智能排样中的应用及其在智能优化排样中的优缺点。以传统遗传算法优化 排样为基础，提出一种改进的基于遗传算法的优化排样算法，利用图形间的相似度对图形群体进行分类，降低遗传算法的时间复杂度。实 验结果证明，该方法在时间复杂度上优于传统的遗传算法优化排样，适用于大规模的图形排样系统。 关键词：排样；遗传算法；智能排样；相似度；时间复杂度
(6)演化迭代。使用步骤(2)~步骤(5)进行反复演化，得到 最优解。 3.3 重要算法
碰撞算法：当新多边形按一定的顺序加入到已排好的多 边形集合中时，新多边形在 4 个约束条件的前提下，按照向 左向下移动的原则与已排好的多边形紧贴。
贪心旋转算法：由于新多边形的不规则性，因此摆放时 不同的旋转角度得出的适应度角度不相同。根据贪心算法 对每个角度进行试探式摆放，取最优适应度的旋转角度进行 排放。
用 1, 2, …, m 直接编码。每种排样顺序对应一种字符串{P1, P2, …, Pn}，其中，Pi 代表第 i 个图形的位置。这样便能唯一 地表示每种图形的排列顺序。
3.2 遗传算法操作
遗传算法操作[4]主要包括 6 个步骤。
(1)初始父代的生成。现有 M 个不规则的图形进行混合顺
序排样。随机生成 N 组不同的染色体(排列顺序)，在[0°, 360°]
4 改进的遗传算法优化排样策略
由上述遗传算法的步骤可以看出：随着种群规模的增大， 算法的复杂度也相应呈指数增大。虽然可以在某种程度上趋 向于算法的最优解，但是要消耗上百上万年的时间，不符合 要求。在这个基础上提出了一种可以简化计算的方法。首先 计算各个图形之间的相似度，将相似度超过预定阈值的图形 进行合并归为一类，并编上相同的编码。这样可以大大简化 遗传算法的操作过程。预定阈值由使用者自己设定。该方法 的流程如图 3 所示。
NGS高通量基因测序技术原理及应用案例
NGS高通量基因测序技术原理及应用案例随着科技的迅猛发展，高通量基因测序技术（Next-Generation Sequencing, NGS）在基因研究领域中扮演着举足轻重的角色。
该技术的出现极大地促进了基因研究的进展，为我们揭示了生命的奥秘。
本文将介绍NGS高通量基因测序技术的原理，并通过应用案例来展示其在不同领域中的重要性和广泛应用。
NGS高通量基因测序技术原理NGS高通量基因测序技术通过在DNA或RNA序列中逐个测定碱基的顺序，从而获得完整的基因组或转录组信息。
它与传统的Sanger测序技术相比，具有高通量、高准确性、高灵敏性和较低成本等优势。
其基本原理可以分为样本制备、测序和数据分析三个步骤。
首先，样本制备是整个测序过程中的关键步骤。
传统的基因测序需要使用大量的DNA或RNA样本，而NGS技术则能够通过PCR扩增或纯化等方法，从少量的样本中获取足够的DNA或RNA。
样本制备的目标是将DNA或RNA片段连接到测序芯片上的适配器，以便在测序过程中进行DNA或RNA的扩增和固定。
接下来是测序过程，NGS技术采用并行测序原理，即通过分割DNA或RNA样本为许多小片段，然后同时生成多个序列。
常见的测序方法有Illumina、Ion Torrent和PacBio等。
其中，Illumina技术是目前应用最广泛的高通量测序技术。
它利用DNA或RNA的片段在特定的适配器上进行扩增，并在测序芯片上进行固定。
然后，测序仪器会逐个测定每个适配器上的碱基，并生成对应的测序图谱。
最后是数据分析。
测序过程中生成的测序图谱需要通过计算机算法进行处理和解读，以获得原始DNA或RNA序列的信息。
数据分析的步骤包括数据过滤、比对、变异检测和注释等。
通过这些步骤，我们可以获得基因组或转录组的重要信息，如基因表达水平、突变检测、表观遗传学修饰和基因功能等。
NGS高通量基因测序技术应用案例NGS高通量基因测序技术在许多领域中都有广泛的应用，并取得了令人瞩目的成果。
本科毕业设计：NGSA-II改进
第
1.1
优化是一种用于在多种决策当中选出最好决策的方法，它被广泛地应用在工业、农业、交通、国防等许多领域，对于合理利用资源、提高系统性能、降低能源消耗以及经济效益的增长均有非常显著的作用[1]。一般来说，对实际工程领域中问题的分析和优化设计通常基于确定性的系统参数和优化模型，并且借助传统的确定性优化方法[2]来进行求解。然而，在大多数实际工程中，不可避免地存在着与材料性质、温度变化、工程边界、噪音影响、测量偏差等有关的误差或不确定性，这些误差或不确定性虽然在大多数情况下都比较小，但耦合在一起可能使整个工程系统产生较大的误差或偏差。
其次，在多目标确定数优化问题中，不可能存在一个使每个目标都达到最优的解，所以多目标优化问题的解往往是一个非劣解的集合——Pareto解集。在存在多个Pateto解集的情况下，如果没有更多的说明，很难决定哪个解更重要，因此，找到尽可能多的Pateto最优解至关重要。本文采用的带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGS-II)是一种多目标遗传算法，该算法求得的Pareto最优解分布均匀，收敛性和鲁棒性好，对多目标优化问题具有良好的优化效果。
Finally, the paper presents the final result of multi-objective interval number optimization through the MATLAB simulation program.And using
multi-objective interval numberfunctions debug the key parameters.(such as constraints possible degree level, multi-objective weights, regularization factor, etc.) .According to the different values about the parameters in the simulation results, analyze and explain optimal parameter settings that how to impcet on the final results.
NGS测序数据处理算法优化快速比较
NGS测序数据处理算法优化快速比较近年来，高通量测序（Next Generation Sequencing，NGS）技术的广泛应用在生物学、医学以及农业领域等取得了重大突破。
然而，NGS技术对于数据处理算法的要求非常高，因为产生的测序数据规模巨大，对存储空间和运算能力提出了巨大的挑战。
因此，优化NGS测序数据处理算法以提高比对速度和准确性成为了当前研究的热点之一。
NGS测序数据处理算法的优化主要包括以下几个方面：索引算法优化、比对算法优化、并行计算和硬件加速。
这些优化措施旨在降低处理时间和资源消耗，从而提高数据处理效率。
首先，索引算法优化是提高NGS测序数据处理效率的重要手段之一。
索引算法通过构建索引数据结构来快速查找比对位置，减少了搜索的时间复杂度。
目前，常用的索引算法包括散列索引、后缀数组、FM索引等。
这些算法在存储空间和查找速度上各有优劣，研究人员需要根据具体的应用场景选择合适的索引算法。
其次，比对算法优化也是提高NGS测序数据处理效率的关键因素。
比对算法的目标是将测序数据与参考基因组进行对比，找出最佳的比对结果。
常见的比对算法包括哈希表、贪婪算法和动态规划等。
其中，贪婪算法在速度上表现出色，但准确性相对较低；动态规划算法具有较高的准确性，但速度较慢。
现在，研究人员通常采用改进的比对算法，如BWA-MEM、Bowtie2和STAR等，以在速度和准确性之间达到平衡。
第三，采用并行计算技术可以进一步提高NGS测序数据处理的效率。
并行计算是将计算任务分成多个子任务，然后同时处理，以提高计算速度。
目前，常用的并行计算方式有多线程和分布式计算。
多线程是在单个计算机上利用多个处理器或核心同时执行不同子任务；分布式计算则是将任务分配到多台计算机上，通过网络通信协同工作。
这些并行计算技术的应用有助于充分利用计算资源提高处理速度。
最后，硬件加速是一种新兴的NGS测序数据处理优化技术。
传统的计算机架构在处理大规模测序数据时往往效率低下，而硬件加速技术则利用专用的硬件设备来加速数据处理过程。
应用于贴片机贴装顺序优化的遗传算法的比较和改进
mutation operator，and its programming thought is simple，but it's easy to result in a local optimum，premature convergence，
etc. A more suitable genetic algorithm was found through the comparison of sequence optimization results of genetic algorithm，
machine. The traditional methods to complete the link are genetic algorithm，ant colony algorithm，SS （umbrella cloth search
method） and so on. Genetic algorithm （GA） is used more frequently. It contains the selection operator，crossover operator and
1
遗传算法的基本原理
20 世纪 50—60 年代，一些科学家独立开展了旨在
可以成为工程问题优化工具的进化系统的研究。80 年
收稿日期：2013⁃11⁃26
代以后，经过相关领域专家学者的交流和共同努力，遗
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0
引
传算法（GA）解决。但是，由于贴片机的发展，它的结
言
构已经变得更为复杂，其头数已多达 12 头，甚至更多，
随着电子产品装配技术日新月异的发展，表面组装
解 决 贴 装 顺 序 优 化 问 题 的 方 法 近 年 来 主 要 有：遗 传 算
基于NGSA算法的不规则件优化排样系统的研究的开题报告
基于NGSA算法的不规则件优化排样系统的研究的开题报告1. 研究背景及意义不规则件优化排样是在现代制造业中广泛使用的技术，它可以大幅度提高生产效率和降低生产成本，是现代智能制造的重要组成部分。
传统的排样算法由于没有考虑到物料的不规则形状，往往会出现较大的浪费和低效率的问题。
因此，利用先进的智能优化算法对不规则件进行排样，能够得到更为省材、快速的优化排样方案，有助于提高制造业的效益。
NGSA（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）算法是目前流行的多目标优化算法之一，能够高效地解决多目标优化问题。
因此，在不规则件的优化排样中，采用NGSA算法能够得到更好的结果，提高排样效率。
2. 研究内容及方法本研究将基于NGSA算法，建立不规则件优化排样系统，并利用该系统对不规则件进行优化排样。
具体研究内容包括：（1）建立不规则件优化排样系统：采用Java语言，结合Spring、Mybatis等技术建立优化排样系统，实现对不规则件的材料优化、利用率优化、效率优化等。
（2）设计NGSA算法的适应度函数：为了使NGSA算法能够适应不规则件优化排样场景，需要设计适应度函数，包括利用率适应度、材料适应度、时间适应度等。
（3）优化排样实验：以不同形状、尺寸的不规则件为研究对象，将其输入优化排样系统，通过NGSA算法得到优化排样方案，并与传统算法进行比较分析。
3. 预期成果及意义预期成果：建立不规则件优化排样系统并采用NGSA算法进行优化排样，得到高效、省材的优化排样方案。
通过与传统算法比较分析，证明NGSA算法在不规则件优化排样中的优越性。
意义：本研究采用先进的NGSA算法对不规则件的优化排样进行研究，对推动现代智能制造、优化生产效率和降低生产成本具有重要的意义。
同时，本研究可为相关领域的研究提供优化排样的思路和方法。
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第32卷第1期Vol 132 No 11锻 压 技 术 FORGING &S TAMPING TECHNOLOGY2007年2月Feb.2007板料成形N GSA 算法在不规则零件优化排样中的应用研究冯美贵3,史俊友(青岛科技大学机电工程学院,山东青岛 266061)摘要:对于二维不规则图形零件在排样区域上的最优排列,也就是对二维不规则图形的计算机自动排样算法进行优化问题。
采用矩形包络算法、遗传模拟退火算法及小生境技术相结合,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度,然后采用基于“最低水平线”策略的启发式排样算法实现二维不规则图形零件自动排样,得到满意的优化排样结果。
关键词:小生境;遗传模拟退火算法;不规则件;优化排样中图分类号:TP 39117 文献标识码:A 文章编号:100023940(2007)0120013204Application of niching genetic simulated annealing algorithm in optimal layout for irregular partFENG Mei 2gui ,SHI Jun 2you(College of Mechanical and Electrical Engineering ,Qingdao University of Science and T echnology ,Qingdao Shandong 266061,China )Abstract :The irregular shape nesting problem in the given nest region of two 2dimensional irregular graphics is to opti 2mize the computer automated nest algorithm of irregular graphics.Rectangle enclosure algorithm ,genetic simulated an 2nealing algorithm and Niche are integrated to search the best sequence of the shaped parts and each part ’s optimum rota 2tion ,and “the lowest horizontal algorithm ”is used to complete the automatic layout of two dimensional irregular graph 2ical parts in this paper ,and the satisfactory results of optimal layout are obtained.K eyw ords :niche ;genetic simulated annealing algorithm ;irregular part ;optimal layout3女,25岁,硕士研究生收稿日期:20062032281 引言二维不规则零件的排样问题就是将一系列形状各异的零件排放在给定的板材上,按最优方式找出零件的最优排布,要求零件排放在板材内,各个零件互不重叠,并满足一定的工艺要求,使得给定板材的利用率最高,以达到节约材料,提高效益的目的。
该类排样问题广泛应用于钣金加工、轻工、服装和印刷业排版等行业中。
由于材料费用在产品成本中占很大比例,特别是在大批量生产中,材料利用率的提高可带来显著的经济效益,具有重要的现实意义。
从理论上看,该类问题属于N P (即非确定型的多项式算法)完全问题,计算复杂性很高,至今还没有找到合适的多项式算法。
针对这个问题,国内外一些学者提出利用遗传算法、模拟退火算法[1～4]及用启发算法和神经网络法解决二维不规则零件排样问题[4]来解决排样优化问题,获得了一些近似解,取得了较好的结果。
本文从遗传算法和模拟退火算法混合优化策略的构造出发点,融合小生境技术的思想,提出一种以遗传算法和模拟退火算法为子算法的基于小生境技术的遗传退火算法———N GSA 算法(Niching Genetic Simulated Annealing Algorit hm 简称N GSA 算法)解决二维不规则形状零件的排样优化问题,其具有较强的全局和局部搜索能力,使得给定板材的利用率最高。
2 问题模型分析211 数学模型由于零件都是刚体,一个零件在板材上的定位实际上只需3个参数就可完全确定了。
这3个参数是该零件的一个给定点在板材上的坐标(X ,Y )和该零件的排放角度α。
当这3个参数确定后,该零件的其他各顶点坐标都可由这3个参数计算出来。
设G j (j ∈J ,J 为零件集合)为零件j 的图形,(x j ,y j )为该零件的给定点的坐标,则该零件在板材上的定位可以表示为下述过程:先将该零件以该定点为轴作角度为(x j ,y j )的旋转,然后再将定点(x j ,y j )在板材作位移(Δx j ,Δy j )。
这时零件j 在板材上的方位可表示为G j (Δx j ,Δy j ,αj )。
设S i 为零件j 的面积,这里L 为板材的长,W 为板材的宽,定义排样布局的原材料的利用率E max ,E max 越大板材的利用率越高,板材余料为MinZi 。
则零件优化排样的模型为[5]:E max =∑ni =1S jL ×W(1)MinZ 1=L ×W -∑ni =1Si(2)S 1t 1G j (Δx j ,Δy j ,αj )∩G k (Δx k ,Δy k ,αk )=Φ,j ≠k0≤x j i (Δx j ,Δy j ,αj )≤L j i =0,1,…n j 0≤y j i (Δx j ,Δy j ,αj )≤W j i =0,1,…n j (3)(4)(5) 式(3)表示零件j 与零件k 互不重叠;x j i 和y j i 为零件j 的第i 个顶点的坐标,L 为板材的长,W 为板材的宽;式(4)、(5)表示零件不能排在板材之外。
式(1)、(2)表示该问题为多目标问题,而式(3)、(4)、(5)表明该问题为多约束问题,因此可以采用小生境技术求解该N P 类完全问题。
212 零件预处理由于材料利用率受不规则零件形状的影响,直接将二维不规则零件作为排样对象,问题将变得十分复杂。
采用求取零件最小包络矩形的方法简化预处理,并且对一些形状互补的零件进行组合,确定零件间的最佳组合,使零件区域在最小包络矩形中所占的比例尽可能大,对组合后的图形再求取最小包络矩形,同时记录各个不规则零件在相应的最佳包络矩形中的具体位置和各自排放的角度。
这样,二维不规则零件排样问题就转化为矩形件排样问题。
213 编码机制采用十进制编码方法,遗传算法的群体中模式的数目仅与群体大小和染色体长度有关,它具有短的定义矩、低阶的优点。
应用在排样问题中,具有编码、解码操作简单遗传操作便于实现等优点。
将所有参加排样不同类型的零件按面积大小排列并加以编号,染色体的长度与排样件的类型数相同。
此编码方式是基于一种排列顺序的基因编码方式,即所有排样类型的一个排列顺序作为一个染色体。
编码设计的关键是在染色体中如何产生不同编号的遗传算子,相应的解码方法则根据所采用的解码方法把具体的板材定位在不同的板材及其在板材上的具体位置。
214 解码方法由遗传算法产生一个个体的编码后,能否快速求出其对应的排样图,得到所需板材的尺寸是一个关键,同时只有求出该个体所对应的排样图后,才能计算其对应的适应度值,并对该个体进行评价。
但用BL 算法,即使穷举出所有的个体编码,也不能得到此最优排样图,还容易发生板材左侧排放偏高的情况。
在对BL 算法做改进后,提出了“下台阶”算法,而“下台阶”算法则易发生右侧偏高的情况。
综合考虑,本文采用一种基于零件最高轮廓线的“最低水平线”[3]的解码方法。
3 基于N GSA 算法的优化排样策略311 小生境遗传模拟退火算法(NG SA 算法)模拟退火算法和遗传算法是当今优化技术领域研究的热门,也是应用最广泛的智能优化算法[6]。
基于广义邻域搜索算法的统一结构,将这两种算法集成到一起,有可能产生出求解性能很好的方法。
基于遗传算法GA 和模拟退火SA 算法混合优化策略的构造出发点,构造一类GASA 算法;再融入小生境的思想和技术,对于存在多极小的复杂数学和工程优化问题,其优化性能将体现出更明显的优越性。
故本文根据板材布局优化的工程要求,在对智能优化算法的优化流程和统一结构进行深入分析的基础上,提出了一种以遗传算法和模拟退火算法为子算法且基于小生境技术的混合智能优化算法—小生境遗传模拟退火算法(Niching G enetic Simulated Annea 2ling Algorithm —N GSA 算法),来解决NP 问题。
N GSA 算法充分发挥遗传算法和模拟退火算法在各自搜索邻域的优势,并通过它们的有机结合弥补各自的不足;适时地加入小生境技术,这种混合不仅是算法结构上的,而且是搜索机制和进化思想上的相互补充,可以有效地保留问题的多个局部最优解,为较好解决复杂优化问题提供了有利的途径。
312 NG SA 算法求解过程N GSA 算法应用于不规则零件的求解过程可描述为:Step 1:设置进化代数计数器t =1,随机产生M 个初始个体P 0(t ),同时求出各个个体的适应度F i (i =1,2…,M );Step 2:对种群P 0(t )中的各个体按适应度对其进行降序排序,并记录适应度较大的前N 个个体(N <M )为较好群体P 1(t ),以免部分适应度高的个体不至于在遗传操作中被淘汰掉;Step 3:采用遗传算法进行选择、交叉、变异等操作,生成群体P 2(t );①对种群P 0进行预选择操作,得种群Pop1(t );选择操作时,先进行赌盘选择法,再采用精英选择。
②采用单点交叉算子对种群Pop1(t )进行交叉操作,得种群Pop2(t );41锻 压 技 术 第32卷③采用均匀变异算子对种群Pop2(t )进行变异操作,得到种群P 2(t );Step 4:以P 2(t )为初始种群,对其中各个个体进行模拟退火运算,得到新的规模为M 的群体P 3(t );Step 5:将P 1(t )、P 2(t )、P 3(t )合并构成一个规模为N +M ×2的新群体P 4(t ),采用小生境技术进行淘汰,两两比较各个个体之间的海明距离,若两者之间的海明距离在预先指定的数值之内,则对适应度较低的个体施加一个较强的罚函数,极大地降低其适应度,即增加其被淘汰的概率;Step 6:对P 4进行评价,取出其中较好的前M个个体构成P 0(t ),降低退火温度,转步骤Step 2,循环执行。