多约束下矩形件排样问题的混合求解算法研究

针对板材和玻璃下料过程中存在的矩形件排样问题，提出了一种基于分割匹配算法与改进蚁群算法的混合算法进行求解。建立了以最大化均方利用率和剩余加工时间为目标的排样优化模型；利用蚁群算法作为排样顺序算法确定部分零件的排样顺序以满足零件的加工时间限制，为了提高蚁群算法搜索效率，提出了自适应信息素更新策略，引入基于遗传变异和2-opt变异的混合变异策略来增强局部搜索能力。针对于零件在毛坯上位置的排布问题，为提高毛坯的均方利用率同时又满足一刀切约束条件，提出分割匹配算法进行矩形件排布优化。将改后的算法与其他优化算法用国际标准测试案例和企业实际案例进行对比分析，验证了所提混合算法的有效性。