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讨论有需求约束的二维剪切矩形排样问题:将一张板材剪切成一组已知尺寸的毛坯,使排样价值(板材中包含的毛坯总价值)最大,约束条件是排样方式中包含每种毛坯数量都不能超过其需求量。采用普通条带多阶段排样方式,每次剪切都从板材上产生一根水平或者竖直的普通条带,条带中可以包含不同尺寸毛坯。引入分支限界与贪婪策略,以提高算法效率。实验结果表明,该算法可以有效提高排样价值。 相似文献
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提出一种带填充排样算法,实现矩形毛坯套裁排样。该算法首先用水平剪切线将板材分层,每层的宽度和板材宽度相同,高度和层最左端的主毛坯高度相同;通过调用两个递归过程确定最优排样方式,第一个过程确定每层左端的主毛坯,第二个过程确定层右端区域的毛坯排列方式。采用分支定界技术缩小搜索空间。实验计算结果说明所述算法比文献中最近报道的几种算法都有效。 相似文献
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针对约束二维矩形剪切排样问题,提出了一种基于束搜索的三阶段剪切排样算法。其切割过程包括三个阶段:板材剪切成段,段剪切成条带,条带切割成准确尺寸毛坯。采用动态规划确定段的价值,复杂度低的拼接递推不同长度子板的初始价值和板材的初始可行解,束搜索优化板材的排样方式。束搜索的节点用矩形对表示,分别是段组合而成的局部方式和未填充的剩余子板。以局部方式价值与剩余子板的初始价值之和作为节点的估计值。按估计值选择精英节点继续分支,其他节点直接删除不再回溯。实验结果表明该算法可缩短三阶段同质排样的计算时间,且所获得的余料大,利于余料的回收管理和再利用。 相似文献
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单一尺寸矩形毛坯排样时长板的最优分割 总被引:12,自引:2,他引:10
讨论了存在剪刃长度约束时单一尺寸矩形毛坯的优化排样问题,将板材分割成多张子板,通过优化确定子板张数、各子板长度和毛坯在各子板上的排列,使事 板材中所含毛坯数达到最大;并对Agrawal提出的单一尺寸矩形毛了优化排样方法进行扩展,构造出一种分支定界方法,用于解决长板最优分割问题,实验计算结果表明,所述算法非常有效;最后给出了例题数据的排样结果,与企业的通常做法相比较,说明了采用本方法的节材潜力。 相似文献
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同尺寸矩形毛坯排样方式的最优性包括毛坯数量最优性和切割工艺最优性。前者是指排样方式中所含毛坯数最大;后者是指在所有实现毛坯数量最优性的排样方式中,切割工艺最为简单。采用条带数衡量排样方式的复杂性,用动态规划算法生成条带数最少的最优排样方式。实验计算结果表明,所述算法能够明显简化下料工艺,对指导生产实践具有较重要的意义。 相似文献
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致力于改进矩形毛坯三块排样方式的生成算法,采用三种策略缩小解的搜索范围,并将该算法与线性规划相结合形成排样方案生成算法,用于求解大规模矩形毛坯排样问题.通过实验证明,与二阶段、T形、两段、三阶段排样算法相比,排样方案生成算法生成的排样方案虽然板材利用率稍低,但排样方案简单,能够简化切割工艺. 相似文献