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1.
讨论冲裁件条料剪切下料方案的设计问题。下料方案由一组排样方式组成。首先构造一种生成条料最优四块排样方式的背包算法,然后采用基于列生成的线性规划算法迭代调用上述背包算法,每次都根据生产成本最小的原则改善目标函数并确定各种冲裁件的当前价值,按照当前价值生成一个新的排样方式,最后选择最优的一组排样方式组成下料方案。采用例题将该排样方式生成算法和文献中多段排样方式生成算法进行比较,实验计算结果表明,该算法得到的排样方式排样价值较高。最后通过文献中实例的下料方案求解,可以看出该算法解决实际下料问题是有效的。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(11)
针对矩形毛坯二维下料问题,提出采用三块排样的下料算法,以达到最小化板材消耗量和简化切割工艺的目标。该算法将列生成法和排样方式生成算法相结合,生成一个含多个排样方式(排样图)的集合,然后通过解整数规划问题获得各个排样方式的使用次数。排样方式生成算法通过构造并求解整数规划模型,求出最优三块排样。采用的三块排样,切割工艺简单,能有效提高切割效率。实验结果表明,该算法可以明显减少板材消耗。 相似文献
3.
针对矩形件下料问题,提出一种基于两段排样方式的优化下料算法。首先构造一
种约束排样算法,生成矩形件在板材上的两段排样方式。然后采用列生成算法依据矩形件剩余
需求量迭代调用上述约束排样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排样方式加入到实际下料方案中,更新矩形件剩余需求量;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该算法与2 种文献算法进行比较,数值实
验结果表明该算法下料利用率比2 种文献算法分别高1.61%和0.78%。 相似文献
4.
研究二维板材切割下料问题,即使用最少板材切割出一定数量的若干种矩形件。
提出一种结合背包算法和线性规划算法的确定性求解算法。首先构造生成均匀条带四块排样方
式的背包算法;然后采用线性规划算法迭代调用上述背包算法,每次均根据生产成本最小原则
改善目标函数并修正各种矩形件的当前价值,按照当前价值生成新的排样方式;最后选择最优
的一组排样方式组成排样方案。采用基准测题,将该算法与著名的T 型下料算法进行比较,实
验结果表明,该算法比T 型下料算法更能节省板材,计算时间能够满足实际应用需要。 相似文献
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求解基于精确两阶段排样图的二维下料问题,用最小的板材成本,生产出所需要的全部毛坯。将顺序启发式算法和排样图生成算法相结合,顺序生成排样方案中的各个排样图;采用顺序价值修正策略,在生成每个排样图后修正其中所含各种毛坯的价值。经过多次迭代生成多个排样方案,从中选择最好者。实验计算时与商业软件和文献算法相比较,结果表明所述算法可以更为有效地减少板材消耗。 相似文献
6.
讨论圆片剪冲下料方案的设计问题。下料方案由一组排样方式组成。首先构造一种生成圆片条带最优四块排样方式的背包算法,然后采用基于价值修正的顺序启发式算法迭代调用上述背包算法,每次都根据生产成本最小的原则改善目标函数并修正各种圆片的当前价值,按照当前价值生成一个新的排样方式,最后选择最优的一组排样方式组成下料方案。采用文献中的基准测题将文中下料算法与文献中T 型下料算法和启发式下料算法分别进行比较。实验计算结果表明,该算法的材料利用率比T 型下料算法和启发式下料算法分别高0.83%和3.63%,且计算时间在实际应用中合理。 相似文献
7.
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
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求解二维下料问题即求解如何用最少的板材排入所需的全部毛坯的问题。一种基于价值修正策略的顺序启发式算法被用来生成排样方案,方案中的排样方式按单位面积价值最大生成,在各排样方式顺序生成的过程中不断修正方式中使用到的毛坯的价值。迭代调用该过程多次生成多个排样方案,从中选择最优的排样方案。通过实验证明算法的有效性。 相似文献
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针对实际操作中直角边零件下料利用率不高的问题,导入排样矩形的概念,将直角边零件下料问题分解为若干优化子问题,在此基础上,基于动态规划思想通过求解子问题构建全局最优解.实验表明,与传统的直角边零件板材切割相比,使用本文算法能够使板材的利用率提高30%-50%;与其他几种典型算法相比,本算法板材利用率提高显著,并且排样方案... 相似文献
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生成矩形毛坯最优T形排样方式的递归算法 总被引:6,自引:0,他引:6
崔耀东 《计算机辅助设计与图形学学报》2006,18(1):125-127
讨论矩形毛坯无约束两维剪切排样问题.采用由条带组成的T形排样方式,切割工艺简单.排样时用一条分界线将板材分成2段,同一段中所有条带的方向和长度都相同.一段含水平条带.另一段含竖直条带.采用递归算法确定分界线的最优位置以及每段中条带的最优组合.以便使下料利用率达到最高.采用大量随机生成的例题进行实验,结果表明该算法在计算时间和提高材料利用率2方面都较有效. 相似文献
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考虑多目标优化的一维排样系统 总被引:1,自引:0,他引:1
对于常见的一维下料问题,采用顺序启发式算法设计排样系统。在保证较高材料利用率的同时,考虑多个优化目标的实现,如减少排样方式数,优先使用短材料,增加最后一根原材料上的余料长度等。通过对各个目标设定不同的优先级,可生成满足实际生产环境需要的排样方案。经过与其他多种优化算法的实验结果比较,证实本文排样系统的优越性。 相似文献
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目的 针对矩形件无约束2维剪切排样问题,提出一种可简化板材切割工艺的简单块占角排样方式,并构造这种排样方式的动态规划生成算法。方法 该排样方式在板材左下角按照简单块方式排样若干行若干列同种矩形件,将板材剩余部分划分为两个子板;将子板按照上述方法继续递归排样和划分,直至子板排满矩形件为止。采用动态规划确定所有可能尺寸的板材左下角排样的最优矩形件、矩形件的最优行列数和板材剩余部分的最优子板划分。运用规范尺寸排除不必要的计算。结果 将本文算法与目前常见的算法进行比较,实验结果表明本文算法计算时间合理,排样价值较高。在第1组41道基准例题中,本文算法所有例题均求出了精确解,同质块T型算法、同质块两段算法和复合条带两段算法分别有7道、5道和4道例题未求出精确解。在第2组20道基准例题中,本文算法只有1道例题未求出精确解,普通三阶段算法、同质块T型算法、同质块两段算法和匀质条带三块算法分别有18道、15道、15道和20道例题未求出精确解。在第3组50道随机例题中,本文算法、普通两段算法和同质块两段算法板材利用率分别为99.913 7%、99.862 3%和99.796 1%。在第4组31道基准例题中,本文算法所有例题均求出了精确解,普通占角排样算法有2道例题未求出精确解。结论 本文算法计算时间远小于精确算法,优化效果接近精确算法;本文算法计算时间与多种启发式算法接近,但优化效果好于多种启发式算法。 相似文献
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生成矩形毛坯最优两段排样方式的确定型算法 总被引:6,自引:0,他引:6
排样价值、切割工艺和计算时间是排样问题主要考虑的3个因素.文中提出一个新的基于排样模式的确定型排样算法——同质块两段排样算法,此算法适合剪冲下料工艺,在实现工艺简化的同时提高了排样价值时间比.首先通过动态规划算法生成最优同质块,然后求解一维背包问题生成块在级中的最优排样方式和级在段中的最优排样方式,最后选择两个段生成最优的两段排样方式.通过3组经典测题对该文算法进行了测试,将算法与4种著名算法进行了比较.实验结果表明,该文算法的优化结果好于以上4种著名算法,有效地提高了板材利用率,并且计算时间合理. 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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讨论一维下料问题,对原有的基于顺序价值修正的启发式算法进行改进。每次使用动态规划算法求解当前最优排样方式的背包问题,保存多个价值最优的排样方式提供给SHP算法选择,修改对应的回退算法,提高算法的计算效率。综合考虑材料利用率和可重复次数,优先选择有利于后面排样方式生成的排样方式。在记录下的大量较优结果中,最终选取满足需要的排样方案进行使用。在计算过程中,结合多线程技术,进一步提高计算效率。实验结果表明,改进后的算法能够有效地提高材料利用率,简化切割方式,在计算时间上优势明显。 相似文献