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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Artificial Fish Swarm Algorithm for Two-Dimensional Non-Guillotine Cutting Stock Problem

verfasst von : Lanying Bao, Jing-qing Jiang, Chuyi Song, Linghui Zhao, Jingying Gao

Erschienen in: Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we present Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA) applying to a two-dimensional non-guillotine cutting stock problem. Meanwhile, we use a converting approach which is similar to the Bottom Left (BL) algorithm to map the cutting pattern to the actual layout. Finally, we implement Artificial Fish Swarm Algorithm on several test problems. The simulated results show that the performance of Artificial Fish Swarm Algorithm is better than that of Particle Swarm Optimization Algorithm.

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Metadaten
Titel
Artificial Fish Swarm Algorithm for Two-Dimensional Non-Guillotine Cutting Stock Problem
verfasst von
Lanying Bao
Jing-qing Jiang
Chuyi Song
Linghui Zhao
Jingying Gao
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Print ISBN: 978-3-642-39067-8

Electronic ISBN: 978-3-642-39068-5

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-39068-5_66

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