基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题

改进了一种近似排样算法,并将改进的近似排样算法与离散粒子群优化算法结合求解矩形件排样问题.设计了应用离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的相关操作和定义,给出了离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的详细步骤,最后通过实验测试,验证了算法的有效性.     

基于遗传算法的大规模矩形件优化排样

大规模矩形件优化排样是一个典型的组合优化问题，属于NP-hard问题．实际工程中对一个排样方案一般有满足“一刀切”的工艺要求，“一刀切”要求增加了对排样的约束．提出的优化算法，将矩形匹配分割算法作为遗传算法染色体的解码器实现一个排样方案，用遗传算法进行排样方案的全局搜索．算例比较表明，该算法可以求得满足“一刀切”约束的最优解．     

基于包容矩形的优化排样算法及实现

毛坯优化排样问题是CAD技术结合冲模设计领域的一大课题。论文在多边形顶点算法的基础上,提出了基于包容矩形的优化排样算法。该算法只需在初始毛坯图的包容矩形内进行计算,即可得到排样的步距、料宽等关键参数;在预排样时不用进行传统排样算法所作的等距放大处理,避免了由此引起的图形自交干涉和排样误差增大的问题。并且在Inventor9平台上运用VisualC++对该算法予以实现,开发出效率高、实用性强、运行可靠的冲裁模智能排样系统。     

基于模拟退火剩余矩形算法的矩形件排样

针对矩形件优化排样问题,讨论了用模拟退火算法结合剩余矩形法求解问题。首先阐述了矩形件排样问题的数学模型,然后给出了模拟退火剩余矩形算法求解问题的步骤和方法,最后用实例进行了算法验证。实例分析表明,采用模拟退火剩余矩形算法求解矩形件排样问题是适合的。     

遗传算法在矩形件优化排样中的应用

遗传算法是一种全局优化的数值计算方法。与传统优化算法相比,它对函数的要求不高,一般不会陷入局部最优解,更适应于求解大规模离散化问题。该文将遗传算法应用于工程问题的一个典型离散优化问题矩形件优化排样。通过该算法可以找出高效率的排样加工方法。设计结果能广泛应用于各零件的排样加工实例。     

矩形件排样问题的遗传算法求解

本文研究了求解矩形件正交排样优化问题的遗传算法。同时，将矩形件正交排样问题转化为一个排列问题，提出了求一个排列所对应的排样图的下台阶算法（改进的ＢＬ算法）将下台阶算法与遗传算法相结合，用于矩形件排样问题的求解，给出了该算法的实现。用该算法对文献中的两个算例进行了求解，结果表明该算法获得了比ＢＬ算法更好的解，是一种较为行之有效的方法。     

一种改进的矩形件优化排样近似算法

分析了传统矩形件优化排样近似算法的主要缺陷，并在此基础上提出了一个改进算法，运用该算法获得了比原算法更好的优化排样结果。     

一种快速的有约束矩形件优化排样模型

为了有效地解决有约束的矩形件优化排样问题,提出一种快速的求解算法;通过比较待排样矩形件的不同排样模式,选择最优排样方案。算法完全基于解析计算,虽不能寻找理论最优解,但相比于各种启发式算法大大提高了排样速度。实验结果表明,算法能够在较短的计算时间内获得满意的排样效果,是一种效率较高的有约束矩形件排样算法。     

矩形件排样优化的一种近似算法

本文对理论上属于ＮＰ－完备问题的二维矩形件优化排样问题，构造了一个效率高、速度快、可令人满意的一种近似算法，该算法的主要思想是在排样过程中根据一种局部最优原则不断地动态产生一些较小的矩形，然后对这些小矩形区域排样，同时也消去一些已排过的矩形区域，直至所有的矩形件被排完，根据本文算法我们开发了一个矩形件排样系统。     

缺陷板材非规则件优化排样

针对理论上属于NPC 问题的非规则件优化排样问题,论文提出一种基于 小生境技术的自适应遗传模拟退火算法与基于内靠接临界多边形最低点的启发式布局算法 相结合的方法。考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应 的交叉概率和变异概率,通过基于小生境技术的遗传模拟退火算法对非规则件排样的最优顺 序和各自的旋转角度进行优化搜索。将非规则件定位在有缺陷原材料和非规则件多边形的内 靠接临界多边形最低点以实现个体的解码,同时避开了原材料表面缺陷。排样实例表明,该 优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性。