1、“.....安装方面管路应尽量贴舱壁或舱顶布臵，不能离舱壁太远，同时应不出现斜管。基于遗传算法的机舱管路自动布置研究论文原稿。大部分文献在判断障碍物时采用在目标函数中加入罚函数法，这种贯的做法表面上看能够剔除种群中适应度值较低的个体，但实际上在初始化种群时产生了很多非法个体文献的选择算子在利用最优保存策略时替换个体数较低的个体适应度高，这样即可使所产生的管路个体大部分为贴舱壁布臵。在图中节点较节点离舱壁更近，故其能量值较低，经过该节点的个体由于适应度值较高而易于保留并进入下代种群。本文使用表示管路总的能量值，在不断的进化过程中使值最低，从而使管路尽量贴舱壁布臵。综上所述本文中遗传算法的目标函数取为式，适应度函数可取为式或式。表示条管路的总长度......”。

2、“.....成本方面所设计出的管路要求在经济方面达到最优，即在管路能够避开机舱设备的前提下，其总长度最短，管路的弯折次数即法兰数量最少。安装方面管路应尽量贴舱壁或舱顶布臵，不能离舱壁太远，同时应不出现斜管。基于遗传算法的机舱管路自动布置研究论文原稿。目标函数和适应度函数的设计在设计初期，需要对障碍物模型进行简的节点数为个，节点采用十进制方式进行编码。在维空间中，若给定起点和终点，那么能够连接这两个点的任意条管路就是个染色体，也就是个个体，这个个体的基因即为其上的每个坐标点，在上例中管路，就是满足条件的种群中的个个体，路径上的坐标点即为其基因。由于管路可能存在反复回折等现象，因此对于符合条件的管路其长度是不确定的，这就导致每条染色体上的编码长度不定，因此必须采用变据此本文提出种遗传算法，在初始化种群时采用逐点判断的方法来减少非法个体的产生，并且增加最优个体保存数量......”。

3、“.....仿真实验证明该方法可行有效。遗传算法概述遗传算法是借鉴达尔文生物进化论中自然选择和遗传学原理来模拟优化计算的模型算法，通过不断进化逐渐搜索出过程最优解。遗传算法种群中的每个体代表个可行解，通过这些个体模拟自然界中生物染色体的在遗传算法解决实际问题的过程中，参数的设定会对算法的性能产生较大的影响，这些参数包括种群大小进化代数交叉概率和变异概率等。但到目前为止还没有定论能够指导如何选择合适的参数能够使算法最优，在解决实际问题中基本还依赖前人的经验和大量的重复试验。本文在已有文献基础上进行了大量的试验，确定了能够使结果达到最优的参数，规定初始化产生种群中的个体数量为个，使其进化完成交叉变，。为了尽量减少遗传算法的局部收敛现象，本文采用如图的贴墙壁操作和去弯头操作来实现变异操作，从而对个体的基因进行局部改造......”。

4、“.....仿真实验本文在环境下，用软件实现遗传算法应用与船舶管路布臵的仿真实验，并分析其结果。本文使用相对顶点坐标为和的立方体来模拟船舶的机舱维空间，在其中设船舶机舱场景中的快速自动漫游算法研究大连海事大学学报自然科学版，鄒玉堂，任光，路慧彪船舶管路布臵仿真模型简化上海海事大学学报，白明船舶管系路径优化算法研究哈尔滨哈尔滨工程大学，刘少卿基于维修性的船舶管路布局优化研究武汉武汉理工大学，姜银焕基于遗传算法的液压支架管路优化布臵煤矿机械，沈龙泽，刘衍聪，王文超，等海洋石油平台自动化管路布局优化算法设计石油机。将该算法应用于虚拟船舶机舱视景仿真中，同时对多条管路进行布臵，实际证明取得了良好的效果，能够避开障碍物，并且使管路长度较短，同时也节约了管路布臵的时间，图为该算法应用于万吨虚拟船舶机舱管路布臵的实际效果图。结论本文着重研究了种基于遗传算法的船舶管路自动布臵方法......”。

5、“.....将染色体的编码选择交叉和变异操作应用于船舶管路的节点连接，自动寻找出条能够试验为最优，变异操作由于视情况不同故不设定变异概率另外设定其他参数，。为了尽量减少遗传算法的局部收敛现象，本文采用如图的贴墙壁操作和去弯头操作来实现变异操作，从而对个体的基因进行局部改造。图为运用遗传算法解决管路自动布臵问题完整的流程图。仿真实验本文在环境下，用软件实现遗传算法应用与船舶管路布臵的仿真实验，并分析其结果。基于遗传算法的机舱管路自动布置研究论文原稿个长方体障碍物用来模拟机舱中的设备或管路，使用相对顶点坐标为和的长方体来模拟第障碍物，用相对顶点坐标为和的长方体空间来模拟第障碍物，使用相对顶点坐标为和的长方体来模拟第障碍物。为了简化，规定机舱空间的相对顶点为所布臵管路的路径起始点和终止点，即为管路布臵的起点，为管路布臵的终点，整个模型空间如图所示......”。

6、“.....，色体上的编码长度不定，因此必须采用变长度的编码方式进行编码。在实际编码中，管路节点从起始点出发，每次前进个节点，直至到达终点，为了避免产生斜线，下个节点的坐标只能与上个坐标在个坐标轴上相差，比如前个节点坐标为，那么后个节点坐标就必须为和中的个，使用这种策略得出的管路可使其路径任意段始终平行于长方體空间的棱。在遗传算法解决实际问题的过程中，参数的设定会对算法械，卢永进，华志刚基于的船舶管路维设计研究船海工程，贾金，宋永庄，张闯，等船舶管路综合布局优化科技资讯，闫兴亚，吴加贺，石云平基于遗传算法的虚拟校园漫游路径规划西安邮电大学学报，赵柏萱，宁汝新，刘检华虚拟环境下的管路布局与装配仿真系统关键技术北京理工大学学报，范小宁船舶管路布局优化方法及应用研究大连理工大学，避开障碍物，不走斜线，尽量贴近墙壁，且管路总长度和弯头数最少的路径......”。

7、“.....能够在初始化时即排除进入障碍物的个体，最终基本生成符合条件的管路路径，操作简单方便，外加对管路适当地微调，能够使管路的路径完全符合实际的要求。这种方法再经更深入的研究和推广后，能够应用于船厂的管路布局设计环节，从而提高船舶的设计效率。参考文献曾鸿，任光，苏玉龙虚本文使用相对顶点坐标为和的立方体来模拟船舶的机舱维空间，在其中设臵个长方体障碍物用来模拟机舱中的设备或管路，使用相对顶点坐标为和的长方体来模拟第障碍物，用相对顶点坐标为和的长方体空间来模拟第障碍物，使用相对顶点坐标为和的长方体来模拟第障碍物。为了简化，规定机舱空间的相对顶点为所布臵管路的路径起始点和终止点，即为管路布臵的起点，为管路布臵的终点，整个模型空间如图所的性能产生较大的影响，这些参数包括种群大小进化代数交叉概率和变异概率等。但到目前为止还没有定论能够指导如何选择合适的参数能够使算法最优......”。

8、“.....本文在已有文献基础上进行了大量的试验，确定了能够使结果达到最优的参数，规定初始化产生种群中的个体数量为个，使其进化完成交叉变异过程代，即种群进行次的交叉变异操作，交叉的概率经基于遗传算法的机舱管路自动布置研究论文原稿如个长宽高分别为的长方体型维空间，其总的节点数为个，节点采用十进制方式进行编码。在维空间中，若给定起点和终点，那么能够连接这两个点的任意条管路就是个染色体，也就是个个体，这个个体的基因即为其上的每个坐标点，在上例中管路，就是满足条件的种群中的个个体，路径上的坐标点即为其基因。由于管路可能存在反复回折等现象，因此对于符合条件的管路其长度是不确定的，这就导致每条量略少，算法参数选取所得结果并非最优。据此本文提出种遗传算法，在初始化种群时采用逐点判断的方法来减少非法个体的产生，并且增加最优个体保存数量......”。

9、“.....仿真实验证明该方法可行有效。遗传算法概述遗传算法是借鉴达尔文生物进化论中自然选择和遗传学原理来模拟优化计算的模型算法，通过不断进化逐渐搜索出过程最优解。遗传算法种群中的每个体代表个可行解点之间的距离，在本文中都为常数表示管路路径总弯头数为所得管路的能量值其中，为适当大的正常数，需保证的取值为非负数均为正常数系数。在实船中，对管路的布臵和敷设必须要满足很多约束条件。在本研究中，认为对以下的几个条件是必不可少的空间方面所布臵管路要能够自动避开机舱设备管路及舱壁等。成本方面所设计出的管路要求在经济方面达到最优，即在管路能够避开机舱设化，将机舱简化为立方体空间，设备已有的管路等障碍物简化为长方体空间。引言中的条件已经在种群的初始化中实现，对于条件可以通过编程时计算和比对坐标实现管路总长度和弯头数的统计对于条件，本文引入能量值的概念......”。