二维不规则图形排样问题的一种混合求解算法

针对二维不规则图形排样问题,实现了一种基于启发式定位策略与自适应遗传算法的混合排样算法(AGAHA).首先,考虑到单一指标的放置策略容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于临界多边形(NFP)的混合放置策略,综合考虑排样效果的整体紧密度和局部紧密度.之后,为了提高搜索最优解的效率,在优化图形的顺序时使用了自适应遗传算法,...     

冲压毛坯嵌套排样的一种算法

冲压毛坯嵌套排样优化问题是冲压毛坯排样优化问题中的一个难点。本文在分析了嵌套排样优化问题产生的条件之后 ,详细介绍了一种可以在各种情况下解决毛坯嵌套排样优化问题的算法 :拆分——裁剪分段平移法。同时对采用枚举法解决毛坯排样优化问题作了总结。     

单一尺寸矩形毛坯下料问题的一种确定性算法

针对单一尺寸矩形毛坯下料问题,讨论了如何用最少的库存板材切割出一定数量的单一尺寸矩形毛坯。提出1种切割工艺简单的5块排样方式,该排样方式将板材划分成5块区域,每块区域中矩形毛坯按照相同方向排列。设计了1种确定性算法求解下料方案,首先构造1种基于隐式枚举思想的算法确定整张板上的最优5块排样方式;然后对该算法进行扩展,使其能够求解部分板上的最优5块排样方式。采用算例将文中下料算法和文献中递归下料算法、拼合下料算法进行比较,数值模拟分析结果表明,文中的下料算法在切割工艺和板材利用率两方面均较为有效。     

基于均匀条带排样方式的二维下料启发式算法

条带结构排样方式在机械制造业下料领域有广泛的应用。针对矩形件二维下料问题,提出一种基于均匀条带排样方式的启发式下料算法。下料方案包含多个排样方式,每个排样方式满足部分矩形件的需求量。首先构造均匀条带四块排样方式的约束排样算法;然后采用列生成法反复调用上述约束排样算法生成各个排样方式,直到所有矩形件需求量得到满足为止。采用文献中的基准例题,将本文下料算法和文献中下料算法进行比较,数值实验结果表明本文下料算法能有效地提高板材利用率,且计算时间能满足实际应用要求。     

矩形件二维下料问题的一种求解方法

求解矩形件二维下料问题,即解决如何用最少的板材切割出所需的全部矩形毛坯。提出一种切割工艺简单的新型排样方式即单毛坯条带四块排样方式。首先采用经典背包算法生成排样方式,然后采用基于列生成的线性规划算法迭代调用上述排样方式生成算法求解下料方案。将文中排样方式分别与文献中经典两阶段和经典两段排样方式进行比较,实验计算结果表明,四块排样方式排样价值高于以上两种排样方式。最后通过实际下料求解,证明了使用该算法的材料利用率较高。     

基于多级排样方式的单一矩形件卷材下料算法

讨论了单一矩形件卷材下料问题,即采用剪切工艺将卷材切割出一定数量的同种矩形件,目标为使得所耗费的卷材长度最小.提出一种基于隐式枚举法和动态规划算法的优化下料算法.切割过程由2个阶段组成,第1阶段将卷材切割成宽度相同、长度不大于剪刃长度的段,第2阶段将段切割成矩形件.首先,采用隐式枚举法确定所有需要考察的段的长度,并采用...     

一种求解矩形件排样问题的启发式算法

研究在一定的矩形板材上排放所需要小矩形的优化排样问题,提出一种基于4块结构排放模式的启发式算法,并且建立了动态规划模型。通过对在计算机上随机产生的试验数据的模拟计算,获得了比遗传算法更好的解,是一种行之有效的方法。     

矩形件二维正交排样的一种混合遗传算法

讨论矩形件二维正交排样问题,即将一组已知尺寸的小矩形件正交地排放到一张大矩形板材中,寻找一个排样方式使得板材的利用率最高。将基于随机键值的遗传算法与布局策略相结合,提出一种混合遗传算法。用混合遗传算法确定矩形件的排样序列。按照排样序列,将矩形件按顺序逐个排放至板材中,每次排放矩形件时,在空闲矩形空间集合中选择一个最佳空闲矩形空间来排放当前待排矩形件,沿着该矩形件的上边和右边分别将多余空闲空间划分为两个子空闲空间,将子空闲空间添加至空闲矩形空间集合,按照上述规则继续下一个待排矩形件的布局操作,直至板材无法再排入矩形件为止。采用文献中的基准例题来测试本文算法,并与文献算法进行比较。实验结果表明,本文算法优于两种典型的文献算法。     

矩形件单一排样问题的一种精确算法

针对机械制造业领域的矩形件单一排样问题,即在长宽为L、W的板材里排放最多个数的长宽为l、w的矩形件,提出一种基于整数规划和约束规划的精确排样算法。首先在板材上刻画W+1条等距的水平基线;然后建立单一排样问题的整数规划数学模型,求解出最优排样方案所对应的每条基线上排放的水平矩形件和竖直矩形件个数;最后采用约束规划模型求解出每个矩形件在基线上的具体排放坐标,画出最优排样方案图。将本文算法与文献中的单一排样算法进行比较,结果表明,本文算法求得的板材排样方案中可以排放更多的矩形件,板材利用率更高。     

基于普通块的四块排样方式及其生成算法

针对矩形件无约束二维剪切排样问题,提出普通块四块排样方式及其生成算法。这种排样方式首先将板材划分成4个普通块,然后将普通块切成条带,最后将条带切成所需要的矩形件。普通块由条带组成,每刀在普通块上仅切下一根条带,连续被切下的两根条带的方向互相平行或垂直。首先采用背包算法确定条带中矩形件的最优布局,然后采用递推算法确定普通块中条带的最优布局,最后采用隐式枚举法确定板材的最优四块划分。采用2组文献例题将本文算法与文献算法进行比较,实验结果表明,本文算法排样价值高于4种文献算法。     

基于两段方式的圆形片约束排样算法

讨论圆形片约束排样问题,提出一种两段排样方式生成算法。两段排样方式用一条分界线将板材划分为两个段,每个段由相同长度和方向的条料组成,每根条料排放同种圆形片。首先确定所有可能尺寸的条料中圆形片的排样方式;然后采用背包算法,生成所有可能尺寸的段中条料的排样方式;最后依据板材排样价值最大原则,确定段的分界线位置,得到整张板材上圆形片的两段排样方式。将本文算法和文献算法进行比较,数值实验结果表明,本文算法排样价值高于文献算法。     

匀质条带五块布局方式及其生成算法

针对矩形毛坯无约束二维布局问题,提出一种匀质条带五块布局方式。这种布局方式将板材划分为5个矩形块,每个块由包含同种毛坯的匀质条带组成。构造五块布局方式的生成算法:首先采用动态规划方法生成所有可能尺寸的块中匀质条带的最优布局;然后采用隐式枚举和分支定界技术考察板材所有可能的五块划分方式,按照板材布局价值最大原则确定板材的最优五块划分,得到最终的五块布局方式图。数值实验结果表明,这种算法能有效地提高板材布局价值。     

复合条带三阶段排样方式的生成算法

提出复合条带三阶段排样方式用以解决无约束二维剪切排样问题。该排样方式用3个阶段将板材切割成毛坯,首先用水平刀具将板材切成复合条带,然后用竖直刀具将复合条带切成初始毛坯,最后用水平刀具将初始毛坯切成具有精确尺寸的毛坯。采用背包算法生成该种排样方式,该算法求解两个背包模型分别生成条带在板材中的布局和毛坯在复合条带中的布局。采用文献中基准测题,将文中排样方式与文献中5种重要的排样方式进行比较。实验结果表明,文中复合条带三阶段排样方式平均排样价值高于以上5种排样方式,且切割工艺比较简单。     

基于最优同质块的分段式矩形优化排样

为有效解决企业实际生产中的矩形优化排样问题,对矩形优化算法进行研究,提出基于最优同质块的分段式矩形优化排样算法,有效解决了企业实际生产中的剪切排样问题。该算法首先使用剪床将板材剪成不同长度的子段,然后在子段上基于最优同质块进行优化排样。算法将板材的分段问题以及最优同质块在子段上的最优排样问题均转化为背包问题,并基于动态规划算法求解;使用枚举法求解最优同质块排样。将板材分成若干个子段使算法可以有效解决长板排样问题,使用最优同质块对子段进行优化排样使算法的优化性能得到提高。两组实例应用表明本文算法优于文献中的其他算法。     

基于束搜索的三阶段约束排样算法

基于矩形件三阶段约束排样问题(CTDC),提出基于束搜索的启发式算法优化排样方式、以快速生成同质块三阶段排样方式。采用动态规划确定段的价值。束搜索是一种剪枝的分支定界算法,节点用局部排样方式和余料来表示,对节点的分支,即填充余料。在每一层上选择高潜力的节点作为精英节点做进一步分支,其他节点直接删除不再回溯,这有利于提高算法效率。实验结果表明:算法生成的三阶段排样方式,排样价值高,切割工艺相对简单,且时间相对合理。     

可减少条带数的矩形件二维下料算法

从板材上切割矩形件的过程通常包含两个阶段:第1阶段用大型刀具将板材切成条带;第2阶段用小型刀具将条带切成所需要的矩形件.第1阶段的切割成本随着下料方案中条带数的增加而增加.针对矩形件二维下料问题,提出一种可减少条带数的下料算法,其优化目标是最小化材料成本和切割成本之和.首先,建立该问题的整数线性规划模型;然后,构造T型...     

Ultrasonic characterization of porous silicon using a genetic algorithm to solve the inverse problem

This paper presents a method for ultrasonic characterization of porous silicon in which a genetic algorithm based optimization is used to solve the inverse problem. A one-dimensional model describing wave propagation through a water immersed sample is used in order to compute transmission spectra. Then, a water immersion wide bandwidth measurement is performed using an insertion/substitution method and the spectrum of signals transmitted through the sample is calculated using Fast Fourier Transform. In order to obtain parameters such as thickness, longitudinal wave velocity or density, a genetic algorithm based optimization is used.A validation of the method is performed using aluminium plates with two different thicknesses as references: a good agreement on acoustical parameters can be observed, even in the case where ultrasonic signals overlap.Finally, two samples, i.e. a bulk silicon wafer and a porous silicon layer etched on silicon wafer, are evaluated. A good agreement between retrieved values and theoretical ones is observed. Hypothesis to explain slight discrepancies is proposed.