二维和三维简单物体自组装的供应多样性优化
神经与进化计算
2011-03-14 v2
摘要
算法自组装领域关注从计算角度设计和分析自组装系统，即从数学问题的视角进行研究，这些问题可能揭示基本物体自组装成更复杂物体的自然过程。算法自组装的主要问题之一是最小瓦片集问题 (MTSP)，该问题要求找到一组基本物体类型（称为瓦片），用于自组装具有预定形状的物体。这样的集合应尽可能简洁，从而最小化供应多样性，同时满足一组严格的约束，这些约束涉及自组装过程从其瓦片类型开始的终止及其他属性。我们提出了一种我们认为首个实用的 MTSP 方法的研究。我们的研究始于引入一种进化启发式算法来解决 MTSP，并包含了在二维和三维简单物体自组装上对该启发式算法进行广泛实验的结果。我们引入的启发式算法将进化计算领域的经典元素与特定于问题的 Pareto 支配变体相结合，形成了一种针对 MTSP 的多目标方法。
引用
@article{arxiv.0710.0672,
title = {Optimization of supply diversity for the self-assembly of simple objects in two and three dimensions},
author = {Fabio R. J. Vieira and Valmir C. Barbosa},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.0672},
year = {2011}
}
备注
Minor typos corrected