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本发明涉及一种基于多策略动态调整的两栖车辆排样面积利用最大化方法，本发明包括：获取车辆舱甲板和车辆相关信息，明确约束条件，确定目标函数，采用十进制编码对车辆进行编码，并对参数进行初始化，随机生成车辆排样序列构成初始种群，计算个体的适应度值，保存最优个体，判断是否达到最大迭代次数，依据三种不同的评价策略和动态调整的选择概率对三个子种群规模动态调整，用最优个体与子种群中所有个体进行有约束交叉或环形交叉，采用动态调整的变异概率进行变异操作，选择三个子种群中的有效进化个体构成新种群，对最后一代的最优个体进行解码，得到最优排样图。本发明的优点是能够快速求解得到最优排样图，实现两栖车辆排样面积利用最大化。

本发明基于多策略动态调整的两栖车辆排样面积利用最大化方法包括：获取两栖车辆和可排样空间尺寸单元(1)；明确两栖车辆排样的约束条件单元(2)；确定车辆排样的目标函数单元(3)；车辆编码和初始种群生成单元(4)；车辆排样多策略遗传算法适应度值计算和保存最优个体单元(5)；车辆排样优化算法停止判断单元(6)；车辆排样多策略遗传算法种群分割单元(7)；车辆排样多策略遗传算法种群个体选择单元(8)；车辆排样多策略遗传算法个体精英交叉单元(9)；车辆排样多策略遗传算法动态调整变异概率的变异单元(10)；车辆排样多策略遗传算法新种群生成单元(11)；车辆排样多策略遗传算法的动态调整选择概率单元(12)；车辆排样基于最低水平线算法的最优排样图生成单元(13)。具体各单元之间的联系如下：车辆编码和初始种群生成单元(4)对获取两栖车辆和可排样空间尺寸单元(1)中车辆进行编码，并对参数进行初始化，随机生成m0个个体Ai，即m0个排样序列，初始种群规模为m0，构成初始种群Q(0)。满足两栖车辆排样的约束条件单元(2)和车辆排样目标函数单元(3)中约束条件和目标函数的情况下，车辆排样多策略遗传算法适应度值计算和

此技术为哈尔滨理工大学栾添添研发，承担本专科及研究生层次普通高等学历教育工作承担科学技术研究工作

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