自组装简单物体的二维和三维供应多样性优化
摘要：算法自组装领域关注的是从计算的角度设计和分析自组装系统，也就是从数学问题的视角来研究自然过程中基本物体如何自组装成更复杂的物体。算法自组装的一个主要问题是最小瓦片集问题（MTSP），其要求找到一组基本物体类型（称为瓦片），以实现预先设定形状的物体的自组装。这个集合应尽可能简洁，从而最小化供应多样性，同时满足与自组装过程的终止和其他属性有关的一系列严格约束。我们提出了对MTSP的第一个实用方法的研究。我们的研究首先引入了一种进化启发式方法来解决MTSP，并包括对这种启发式方法在二维和三维简单物体的自组装上进行广泛实验的结果。我们引入的启发式方法将进化计算领域的经典元素与MTSP的多目标方法中的问题特定变种的Pareto支配相结合。
作者：Fabio R. J. Vieira, Valmir C. Barbosa
论文ID：0710.0672
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2011-03-14