一维优化下料问题的模型与算法的综合比较

针对一维型材的下料问题，建立了多规格型材的两类不同的整数规划模型，讨论了两个模型的建立和求解算法的异同，综合比较后，指出不依赖于经验所建立的模型的优点，最后提出了有机地结合两种模型的设想。     

一维优化下料问题的基因遗传算法

针对一维型材的下料问题，建立了整数规划模型，结合本问题的特点讨论了当决策变量个数很多时，整数规划的常用解法，包括随机方法，基于选择分枝的启发式规则和选择分枝变量策略的局限性，并根据问题的复杂性，提出了基因遗传算法，最后实全我进行了验证，说明了所给出的算法的有效性。     

点匹配问题的极坐标算法和三角形算法

点模式匹配在比较两幅由不同时间或同一时间不同传感器采集的图像时，是常用的方法之一，许实时应用系统对匹配效率有很高的要求，文中构造了一个基于极坐标转换的算法和一个基于三角形近似顺序全等的算法，两个算法都具有原理简明，识别能力强，计算速度快的特点，文末对两个算法进行了比较，并用数值实例加以验证。