改进的矩形毛坯三块排样方式及其算法

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.     

基于最优子段的矩形优化排样

为有效解决企业实际生产中的矩形优化排样问题,对矩形优化排样算法进行研究, 给出基于最优子段的矩形优化排样算法,有效解决了企业实际生产中的长板矩形优化排样问题。 首先基于动态规划算法求出所有小于剪床刀刃长度的最优子段的最佳排样方式,然后以所求的最 优子段作为可用子段在长板上进行优化排样,并将矩形优化排样问题转化为完全背包问题。最后 基于分支定界技术的整数规划算法对其进行求解。企业应用实例表明该算法在解决长板矩形优化 问题方面优于其他算法。     

长板单一尺寸矩形毛坯定长分割优化排样

讨论剪刃长度小于金属板材长度，单一尺寸矩形毛坯的优化排样问题。将长板分割成多块子板，除最后一块外，所有子板具有相同的长度与相同的毛坯排列。通过对Agrawal提出的单一尺寸矩形毛坯最优化排样方法进行扩展，使之适用于确定最优的子板长度，实验计算结果表明所述算法非常有效，给出例题数据的排样结果，并和企业的通常作法相比较，说明采用该方法的节材潜力。     

单一尺寸矩形毛坯排样时长板的最优分割

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。     

基于两阶段的分段单一矩形优化排样

为有效解决分段单一矩形优化排样问题,给出一个求解分段单一矩形优化排样问题的两阶段方法。第一阶段完成标准子段最佳排样方式求解,并将二维排样问题转化为一维下料问题,第二阶段使用适合于一维下料问题求解的算法完成板材最佳排样方式求解。使用该方法开发了一个单一矩形优化排样系统,该系统既可以解决分段单一矩形排样问题也可以解决其他类型的单一矩形优化排样问题。企业应用实例表明该方法是求解分段单一矩形优化排样问题的一个较为有效的方法。     

基于蚁群优化算法求解矩形件排样问题

布局问题来源于生产实际,优秀的布局可以提高原料利用率,降低成本,提高经济效益,对许多行业有重要意义。矩形件优化排样是一类具有NP完全难度的组合优化问题。人工蚁群算法是对蚂蚁群体行为的模拟抽象,该算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索等特点。本文将蚁群算法和剩余矩形法结合用于解决矩形排样问题,首先用蚁群算法将矩形件排样问题转化为一个排列问题;然后通过剩余矩形排样算法排出每一个排列所对应的排样图;最后用算法对文献[9]中的两个算例进行了验证,表明了其有效性。     

二维多阶段矩形剪切排样算法

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。     

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。     

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。     

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.     

Enhanced chain dynamics in loop-sorting-systems by means of layout optimization and a kinematic model of the polygon action

Poor dynamics owing to polygon action is a known concern in mechanical applications of closed articulated chains. In this paper a kinematic model of the polygon action in large chains of loop-sorting-systems is proposed. Through optimization techniques the chain dynamics is improved by minimizing the polygon action using a parametric model of the track layout as design variables. Three formulations of the kinematic polygon action are tested on an average sized planer tracks layout to find a superior model. Verification of the proposed optimization method is performed using a state-of-the-art multi-body simulation model of the chain dynamics.     

基于Pro／E的不规则实体简化及其干涉量快速计算

基于Pro/E环境求解诸如卫星舱的复杂布局优化问题,需要对3D不规则物体频繁进行干涉量计算,干涉量快速计算已成为实现复杂布局优化的瓶颈。基于Pro/E二次开发,将原实体简化为长方体包围盒和内含基本几何形体（长方体和圆柱）组合的双层逼近模型,实体简化模型干涉量计算归结为对包围盒内含基本几何体的计算,最后可以用Pro/E精确校验。经数值实验表明,该方法对原实体模型的逼近程度和计算耗时的均衡优于包围盒方法、八叉树方法和传统的全人机交互方法。     

带有一刀切约束的二维非规则装箱算法

针对切割下料领域的二维非规则一刀切装箱问题,首先给出了最小移动距离的定义,然后给出了一种基于最大移动距离的启发式算法。该算法通过计算一个凸多边形滑动至另一个凸多边形内部所允许的最大移动距离,对待排件的摆放位置进行一次性定位,避免使用传统的NFP(Not-Fit-Polygon)预判交方法,极大地缩短了排样的整体时间,最后使用模拟退火算法对下料流程进行了优化,改善了排样结果。     

飞机线缆自动检测系统布局优化设计研究

针对大型飞机约40000测试点的线缆自动检测系统中测试箱点数、测试箱位置和测试设备间控制电缆连接路径进行优化设计。利用近邻交换法实现机载插头自动分类,并基于0-1背包求解方法提升测试箱可接入点数利用率;利用分步遗传粒子群算法,以转接电缆总长最短为目标,优化测试箱可接入点数和测试箱位置;将控制电缆连接路径抽象为多支路无返回旅行商问题,取测试箱空间位置为节点,测试箱之间的控制线缆为边,测试箱内的对接点数量为权重,构建无向加权网络模型,并以支路总长最短、支路均衡为目标,采用混合离散粒子群算法搜索最佳连接路径,实现测试系统多支路优化设计。与原设计结果相比,测试箱可接入点数利用率从89.7%提高到100%,减少转接电缆10%、控制电缆18%。对线缆自动检测系统测试方案中待优化项目进行数学建模,涵盖了转接电缆的插头分类模型建立、转接电缆长度计算模型建立和控制电缆长度计算模型建立,并基于粒子群智能优化算法,优化线缆自动检测系统布局,从而达到了飞机线缆自动检测系统轻量化设计及最优成本实现。     

融合用户需求和边界约束的平面图生成算法

平面图设计是房屋设计的重要过程,而现有的自动化平面图设计方法缺乏考虑用户需求和建筑边界的共同约束,存在生成房间形状缺角、房间之间遮挡严重以及房间超越边界的布局不合理问题。针对上述问题,提出一种融合用户需求和边界约束的房屋平面图生成对抗网络（GBC-GAN）,它由约束布局生成器和房间关系鉴别器构成。首先,将用户指定的房屋布局需求（包括房间数量和类型以及房屋之间的邻接方位关系）转化为约束关系图结构,之后对建筑边界和约束关系图分别编码并进行特征融合;然后,在约束布局生成器中引入边界框预测模块以将平面图生成问题转化为各房间对象边界框生成问题,并利用几何边界优化损失来解决房间之间遮挡严重、房间超越边界的问题;最后,将房间边界框布局和约束关系图输入到房间关系鉴别器训练生成符合房间对象及其关系的平面图布局。在大型真实建筑数据集RPLAN上,该方法的弗雷歇距离（FID）和结构相似性指数（SSIM）比House-GAN方法分别提升了4.39%和2.3%。实验结果表明,在不同用户需求和边界限制条件下,所提方法提高了房屋平面图的合理性和真实性。     

基于遗传算法的移动平台动画图片存储的研究

为了减少移动设备中动画在内存中的占用率,针对移动平台动画图片的分割后再重组的存储特点,提出了一种基于遗传算法的多边形快速优化布局方法。通过对被分割的原始动画图像块的处理,获得图像块中图像的边缘数据,利用该边缘数据和基于包围盒的快速碰撞检测方法,实现对被分割动画图片的优化布局。实验结果表明,该方法能够快速有效地实现移动平台动画图片的优化重组,有效地降低动画资源在移动设备中的内存的占用率。     

基于遗传模拟退火算法的矩形件优化排样

为了探索更高效的矩形件优化排样方法,提出了一种改进的自适应遗传模拟退火算法。设计了基于矩形件的排样次序及旋转变量的两层染色体编码方法,并采用基于临界多边形的BL定位策略实现矩形件的布局;通过构造启发式算法生成排样初始种群,然后各个种群之间通过相互竞争实现优秀个体的迁移与共享,最终搜索到最优解。标准测试问题的实验结果验证了所提算法的可行性与有效性。     

基于遗传算法的最优布局问题求解

二维不规则形状物体的自动最优布局问题是一个在许多生产实践如VLSI制造、造船、金属切割和纺织等中有关键应用的重要问题，也是一个计算机科学和运筹学中的基本问题，使使用传统的方法很到满意解答，针对该问题，提出了一个基于遗传算法的求解方法，并将它应用到服装计算机辅助设计中去，给出了此问题的形式化描述，并将问题归约为一种关于多边形运动规划的筹价形式，根据问题的特性设计了算法的3个重要算子，在解的解码和评价过程中则充分利用了已有的关于多边形运动规划的最优算法，实验结果表明所提出的方法能较好地解决最优布局问题。     

基于连续覆盖的城市消防站布局优化

摘要：随着城市化和工业化进程的加快,城市灾害风险日益加剧,城市已有消防站布局已不能满足消防安全需求,为了有效克服传统离散覆盖算法在选址问题中的误差大的问题,算法主要把图的离散的节点-边二元图结构替换为连续的网状空间结构,将离散的集覆盖加以扩展,实现对道路网的连续覆盖。在优化选址过程中,引入模拟退火算法,并对退火流程加以改进。通过算例验证该选址方法,并对两种选址方法的指标进行对比分析。实例表明,基于连续覆盖的选址方法有较好表现,具有较强的实用性和合理性。     

有向回路法和网格法:多边形内外点判别的新算法

该文把简单多边形视作一个有向回路,利用多边形的环绕方向和区域划分提出了两种判别内外点的新算法:有向回路法和网格法。有向回路法利用了多边形的方向性,在某些情况下可以不必遍历多边形的所有边。该算法程序简单,时间复杂度为O(n),平均性能优于复杂度为Θ(n)的射线法和标号法,但只能处理凸多边形。网格法是有向回路法的改进算法,利用了多边形的方向性和区域划分。网格法将n边形的包围盒划分为(n-1)×(n-1)个网格:如果待处理的点在某个网格内,则仅根据经过该网格的所有边就可以判断该点的内外性。网格法可以处理任意简单多边形,包括带孔的多边形;最坏情况下的时间复杂度为O(lgn),空间复杂度为Θ(n2)。