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针对矩形件剪切下料问题,提出一种基于顺序价值修正策略的优化下料算法。首先构造普通块排样方式的生成算法,生成矩形件在单张板材上的排样方式。然后采用顺序价值修正算法,调用上述排样算法,逐个生成排样方式,每个排样方式满足部分矩形件的需求量,直到所有矩形件的需求量均被满足为止,在生成每个排样方式后按照一定规则修正这个排样方式中矩形件的价值。最后将上述顺序价值修正算法迭代执行多次得到多个下料方案,选择耗费板材张数最少的作为最终解。使用基准例题将本文算法与两种文献算法进行对比实验,结果表明,本文算法在节省板材方面优于两种文献算法,且计算时间合理。 相似文献
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讨论异构矩形件下料问题,提出一种基于T型布局方式的优化下料算法。首先构造一种约束布局算法,生成矩形件在单张板材上的T型布局方式,然后采用列生成算法,依据当前矩形件剩余需求量,迭代调用上述约束布局算法,生成一个虚拟下料方案,按照不产生多余矩形件原则,选取虚拟下料方案中的部分布局方式加入到实际下料方案中,更新当前矩形件剩余需求量,重复上述步骤,直到矩形件剩余需求量为零。采用文献中基准例题将本文算法与3种文献中算法进行比较,数值实验结果表明,本文算法比3种文献中算法分别节省3.93%,1.27%和1.17%的板材。 相似文献
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讨论矩形件二维下料问题,将板材成本最小作为主要优化目标,将排样方式数最少作为辅助优化目标。提出一种可减少排样方式数的下料算法。该算法基于顺序启发式框架,按顺序逐个产生排样方式满足剩余矩形件的部分需求量,直到矩形件的所有需求量均得到满足为止。它采用一种分组技术选择可用来生成下一个排样方式的矩形件,用这些矩形件生成下一个排样方式后根据顺序价值校正方法调整矩形件的价值,其中每个排样方式均采用动态规划程序生成。将本文下料算法与两种文献算法进行对比,实验结果表明,本文下料算法使用的板材面积比文献算法分别节省了1.12%和0.89%,排样方式数比文献算法分别减少了45.56%和30.79%,且计算时间与文献算法接近。 相似文献
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《锻压技术》2021,46(10):106-111
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。 相似文献
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钣金制造企业经常采用剪冲工艺将金属板材剪冲出圆形片,用以生产各种零件,优良的下料算法可以提高板材的下料利用率。现提出一种带剪刃长度约束的圆形片下料算法,这种算法将板材分为4个块,每个块中包含相同长度和方向的条带,每个条带中包含同种圆形片。首先运用递归技术构造4块布局方式的无约束生成算法和有约束生成算法;然后采用线性规划算法迭代调用无约束布局算法,生成第1部分下料方案,采用顺序启发式算法顺序调用有约束布局算法,生成第2部分下料方案;最后,组合两部分下料方案形成最终下料方案。数值模拟实验结果表明,采用该下料算法板材利用率高于文献算法。 相似文献
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讨论多卷材二维剪切下料问题,即使用多种不同宽度的卷材剪切出若干种一定数量的矩形件,优化目标为材料利用率最高。提出一种顺序启发式下料算法,构造排样方式生成算法,首先根据卷材宽度方向切割废料最小原则,确定矩形件在卷材宽度方向上的排列方式;然后根据卷材长度方向切割废料最小原则,确定卷材的长度以及矩形件在卷材长度方向上的排列方式。按照当前矩形件需求量调用上述排样方式生成算法,生成一个排样方式满足部分矩形件需求量,重复该过程,直到所有矩形件需求量均得到满足为止。采用实际生产中的例题将本文下料算法和文献中排样系统进行比较,数值模拟结果表明:本文算法在优化结果和计算时间两方面均有效。 相似文献
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矩形件优化排样算法与系统的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了有效解决矩形件优化排样问题,通过在已有动态规划算法的基础之上,引入多种启发式策略,提出一种带有启发式策略的动态规划算法,并设计和开发了一个基于该算法的矩形件优化排样系统。介绍了系统的总体设计方案。并通过实例测试,讨论了矩形件优化排样算法的有效性和系统的实用性,证明矩形件优化排样算法具有排样过程耗时少、效果好和适用范围广3大优点,可以有效地提高材料利用率和生产效率。 相似文献
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基于并行遗传算法的矩形件排样优化 总被引:1,自引:1,他引:0
利用遗传算法对待排零件进行编码,将矩形件正交排样问题转化为排列问题.然后采用一种新的解码排样算法--基于最低水平线的改进算法,将每一个体编码转化为排样图,进行适应度评价,以驱动遗传进化,最终寻找出最优排样图.对遗传算法进行了并行性改进,较好地维持了种群的多样性,增强了算法的搜索效率.对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是有效的. 相似文献