基于匀质块五块模式的矩形件非剪切排样算法

基于匀质块五块排样模式对一类矩形件非剪切排样问题进行了研究.基于动态规划和隐枚举的思想设计了无约束矩形件非剪切排样问题的匀质块五块排样算法.与文献中的矩形件非剪切排样算法的对比试验表明:这种算法能够快速给出问题的最优解，而且可以降低板材切割工艺难度并减少矩形件的分拣成本.与2种矩形件剪切排样算法的对比进一步表明了引入“非剪切”的经济效益.     

二维不规则贯通排样的模拟退火算法

提出一种获得不规则零件的最佳包络矩形的方法,根据矩形件的启发式算法,设计模拟退火智能算法将最佳包络矩形排样.模拟退火算法是全局优化概率的搜索算法,可以在优化排样中将排样次序优化,再利用最低水平线算法将不规则多边形排样.结果显示:同一排样问题,初始温度、冷却参数以及终止温度有一组最佳组合值,使得问题解的质量较高.该算法在排样效果和时间效率上更为优秀.     

定序列矩形件优化排样的二维搜索算法

为了提高矩形件排样时材料的利用率,针对定序列矩形件优化排样问题,本文在"基于最低水平线的搜索算法"的基础上,提出了一种改进的矩形件优化排样算法——基于最低水平线的二维搜索算法.此改进算法在"基于最低水平线的搜索算法"基础上,进行了排样宽度的二维搜索,并将该改进算法与其他算法进行实例排样比较,排样结果表明,改进后的排样算法能有效地利用排样时产生的空白区域,在提高材料利用率上具有可行性和有效性.     

一种分层填补的矩形件几何排样算法

通过分析矩形件排样问题中图形间的几何关系,根据矩形件的尺寸提取其角点坐标,对待排样矩形件进行重组。按照板材的尺寸将重组后的矩形件进行分层排样,利用可变式排样基线定位排样空隙,选择尺寸适宜的矩形件进行空隙填补,提出了一种分层填补的矩形件几何排样算法。选用矩形件长边分别平行于x轴和y轴两种板材摆放方式,并设计多种分层排样规则,计算出多种排样结果,优选后输出最佳排样方式。通过算例分析,验证了该算法的有效性。试验结果表明,该算法操作简单、结果可视可选、稳定可靠、适应性广。     

不规则凸域板材中单一尺寸矩形排样算法

目的研究在不规则凸域板材中进行单一尺寸矩形排样算法,解决在不规则凸域板材中排样单一尺寸矩形工程板数量最大化的问题.方法首先针对凸域板材中任意两点连线必在凸域板材内的特点,通过数学方程描述矩形工程板在凸域板材内和相互不重叠的约束条件,并以矩形工程板面积之和与凸域板材面积之比最大为目标函数,建立凸域板材中单一尺寸矩形排样算法的数学模型,然后利用启发式搜索算法,求解数学模型,最后得到最优的排样方案.结果矩形工程板面积之和与凸域板材面积之比可以达到83.3%~93.3%,有效地提高了不规则凸域板材的利用率.结论通过在多种不规则凸域板材中进行单一尺寸矩形排样实例可见,笔者建立的模型和求解方法可有效地求解不规则凸域板材中单一尺寸矩形的排样问题.     

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.     

适合“一刀切”剪切方式的矩形件排样算法

本文以满足剪板机加工工艺要求,提高板材的利用率为出发点,研究了大量国内外有关矩形件排样的各种算法,总结了适合普通剪床"一刀切"剪切方式的丁字尺算法,模拟退火算法,分层排样算法,并给出了算法的实现过程,方法简单易懂易编程,适合大规模矩形件排样,能提高材料利用率和下料效率,期待这些排样算法能为进行矩形排样的学者和从事生产实践的技术人员提供参考价值。     

矩形件和任意多边形排样问题的算法及应用

探讨了矩形件和任意形状图案的抽样优化问题的遗传算法求解，提出了剩余矩形表示法和条形图表示法。对于矩形排样，剩余矩形表示法提高了板材利用率，更容易得到较优解。对于任意形状图案排样，条形图表示法直接利用位图排样，不对图案作任何限制（允许有孔洞），排样速度很快。该算法已应用于智能印花分色系统中。     

维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.     

改进邻域搜索算法的矩形件排样优化研究

针对矩形件排样问题,给出精确的数学优化模型,提出一种改进邻域搜索算法的求解方法.为了克服一般邻域搜索算法易陷入局部最优解和搜索效率低的缺点,挖掘矩形件排样的问题特征,提出反悔算子、距离受限邻域算子、以"满足容忍度"接受劣解等3种新的改进策略.以矩形件排放顺序为编码,利用"最下左填充算法"进行解码,优化矩形件排样方案.对...     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．     

基于空间分解的二维布局问题的启发式算法

一种基于空间分解的解决矩形物体布局问题的启发式方法。按照深度优先的原则将布局空间逐步分解，每次放入相对于当前布局空间来说是满足特定条件的最优布局块，并将该布局块定位于当前布局空间的左上角来不同大小矩形物体的布局方案。通过调整调序因子ＫＡ和ＫＢ的值，可得到满足不同要求的优化布局方案，所得布局方案均满足工业上一刀切的要求。实验结果及与其他算法的比较证明了该算法的灵活性和有效性。     

融合蚁群算法和遗传算法的矩形件排样问题研究

提出融合蚁群算法和遗传算法来求解矩形件排样问题.考虑到蚁群算法和遗传算法各自的优缺点,该融合算法前阶段采用遗传算法获得排样问题的部分优化解,把它作为蚁群算法的初始信息素分布,后阶段利用蚁群算法求得最优排样序列,最后求得最优排样图.计算实例表明:与单一遗传算法相比较,该融合算法可达到更好的排样效果.     

带剪刃长度约束的矩形件剪切下料优化算法

讨论矩形件二维下料问题,提出一种带剪刃长度约束的下料算法。这种算法将板材划分成四块,每块中排放长度和方向均相同的条带,每根条带中排放同种矩形件。运用递归技术构造四块排样方式的无约束生成算法和有约束生成算法。采用线性规划算法调用无约束生成算法生成第一部分下料方案;采用顺序启发式算法调用有约束生成算法生成第二部分下料方案。组合两部分下料方案形成最终解。数值实验结果表明下料算法有效地解决带剪刃长度约束的下料问题。     

求解带平衡约束矩形布局问题的混合算法

以卫星舱布局为背景,针对二维带平衡约束的矩形集在圆容器内的布局问题,提出了一种混合算法,即带压缩策略的动态匹配算法,并与粒子群优化算法结合起来.对于给定的圆容器,将整个布局过程分为4个阶段,相应地将圆容器分成8个区域.每次放置矩形时,动态匹配算法先根据系统质心动态选择装填区域,然后在该装填区域中根据排序函数选择待布矩形.压缩策略用来压缩圆容器,粒子群优化算法用来优化排序函数的参数.在测试集上的计算结果表明:相对于已有算法,提出的混合算法更加有效.     

基于改进遗传算法的二维不规则零件优化排样

针对二维不规则零件排样问题,提出了一种改进的优化排样算法.对最小包络矩形求取方法进行了改进,提高了算法的运算速度;借助最优选择策略,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;提出了高度调整法,对解码算法进行了改进,提高了算法的精度.排样实例表明,算法性能得到了很大提高,该算法是行之有效的.     

一种求解Packing问题概率控制搜索行为的启发式算法

研究一种求解圆形和圆形与矩形混合Packing问题的启发式算法.借鉴Agent概念,赋予待布物具有跳跃、交换、旋转、移动和容器缩放等5种搜索行为,在寻优过程中以概率机制控制上述各搜索行为,并给出寻优过程中启用该搜索行为的时机及其操作顺序,该概率控制机制的适应性控制参数由待布物之间干涉信息决定.该法纯用上述搜索行为寻优,不辅以其他优化方法.该Packing问题数值实验结果表明,算法是可行和有效的.     

一种启发式矩形毛坯带排样算法研究

介绍一种两维矩形毛坯带排样问题的改进启发式递归算法,它基于递归结构和分支定界技术.首先初始化板材作为一个块,考虑目前的块,算法选择一个毛坯,将毛坯放在块的左下角,然后用水平或竖直的剪切线将未使用空间分为两个更小的块,便于进一步递归求解.使用上下界来去除无用的分支,缩短运算时间.将该算法和遗传算法相结合,先通过遗传算法确定所有矩形毛坯较优的排放顺序和排放方式,然后使用递归排样生成排样图,通过比较不同的矩形排放序列对应的板材利用率,最终得到较优的排样方案.测试数据表明了该启发式优化算法的有效性.