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一种基于并行交叉遗传算法的二维不规则排样问题求解

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计算机应用与软件 2020年第7期37卷 188-193页

作者：王静静瞿少成李科林华中师范大学物理科学与技术学院电子信息工程系湖北武汉430079

针对现代加工制造行业中广泛存在的二维不规则排样问题,提出一种基于并行交叉遗传算法的二维不规则排样问题求解方法。模拟两个独立岛屿的生物杂交进化过程,构建两个种群并行进化,并利用其中一个种群每次进化的最优解指导另一个种群的... 详细信息

针对现代加工制造行业中广泛存在的二维不规则排样问题,提出一种基于并行交叉遗传算法的二维不规则排样问题求解方法。模拟两个独立岛屿的生物杂交进化过程,构建两个种群并行进化,并利用其中一个种群每次进化的最优解指导另一个种群的进化过程,提高算法的收敛速度和全局寻优能力。通过ESICUP提供的基准测试用例,对该方法进行有效性和稳定性的测试。实验结果表明,该方法可以有效求解二维不规则排样问题,提高板材的利用率,具有一定的推广价值。

关键词：二维不规则排样并行交叉遗传算法排样优化

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基于混合整数规划的二维不规则排样算法研究

基于混合整数规划的二维不规则排样算法研究

作者：李锦瑞燕山大学

学位级别：硕士

二维不规则排样问题是一类经典的平面组合优化问题,广泛存在于航空航天、汽车、造船等先进制造业中。排样的核心目标是原材料利用率的最大化。研究高效的排样算法能有效减少原材料的消耗,提高制造业的自动化、智能化水平,具有显著的经... 详细信息

二维不规则排样问题是一类经典的平面组合优化问题,广泛存在于航空航天、汽车、造船等先进制造业中。排样的核心目标是原材料利用率的最大化。研究高效的排样算法能有效减少原材料的消耗,提高制造业的自动化、智能化水平,具有显著的经济效益和社会效益。因此研究二维不规则排样问题具有重要意义。影响二维不规则排样结果的主要因素有两个,一个是样件的定位,另一个是样件的填充顺序。对于定位部分,现有的定位方法定位计算效率不高,且容易遗漏空腔或凹区域,造成空间浪费。对于填充顺序部分,单一启发式顺序优化算法易使解在局部最优处收敛。为了促进二维不规则排样问题在实际生产中的有效解决,本论文对二维不规则排样问题展开研究。针对现有问题,本论文对二维不规则排样问题的定位算法和顺序优化算法展开研究,提出一种基于混合整数规划的二维不规则排样模型,并设计混合启发式算法对所提出模型进行求解。论文的主要内容如下:（1）分析实际下料生产中轮廓图形的常用构建与表达方式,研究读取和转存CAD文件的原理,建立完整表达带空腔样件的数据结构,设计基于DXF文件的样件轮廓读取转存算法和任意曲线轮廓的多边形逼近算法,确保样件轮廓预处理后能有效地与排样定位和定序策略相结合。（2）分析二维不规则排样问题定位效率低和易遗漏空腔的问题,提出一种基于矢量叠加的临界多边形求解算法,能够快速找到样件所有可能的靠接位置,解决传统临界多边形求解算法易遗漏空腔或凹区域的问题,实现样件的快速、精确定位。（3）针对单一启发式的填充顺序优化算法易陷入局部最优解的问题,分析二维不规则排样问题的多个约束,提出一种基于混合整数规划的二维不规则排样模型。以遗传算法为框架,设计一种结合模型约束的混合启发式算法对该模型进行求解。（4）研究跨平台应用程序开发技术,基于“前端Electron后端Java”的理念,基于Electron和Java开发二维不规则排样系统,通过调整排样参数进行排样,得出排样实例图与排样结果参数,验证本文提出排样算法的正确性及排样系统的可行性。

关键词：二维不规则排样临界多边形混合整数规划矢量叠加启发式算法

基于形状相似性特征模糊匹配的二维不规则排样及应用系统实现

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基于形状相似性特征模糊匹配的二维不规则排样及应用系统实现

作者：胡敬文燕山大学

学位级别：硕士

二维不规则排样问题作为经典的组合优化问题,是运筹学的一个分支,广泛存在于各类制造业,如金属板材切割、服装加工和3D打印等。高效的二维不规则排样算法可以有效提高企业的材料利用率及加工自动化程度,从而降低生产成本提高经济效益。... 详细信息

二维不规则排样问题作为经典的组合优化问题,是运筹学的一个分支,广泛存在于各类制造业,如金属板材切割、服装加工和3D打印等。高效的二维不规则排样算法可以有效提高企业的材料利用率及加工自动化程度,从而降低生产成本提高经济效益。对于二维不规则排样问题的研究具有重要的理论及现实意义。二维不规则排样的过程包括形状定位和入排顺序优化两部分,目前存在多种二维不规则排样方法,但仍存在一些尚未解决的问题。对于定位策略,现有方法不能有效的避免通过分度旋转搜索最佳排样位置,造成排样计算开销巨大。对于顺序优化策略,目前采用的单一启发式或元启发式算法在优化形状入排顺序时容易陷入局部最优解。为了更好的求解二维不规则排样问题,促进二维不规则排样算法在工程领域的实际应用,本论文对二维不规则排样问题展开研究。针对二维不规则排样的定位问题,本论文充分利用排样形状的几何特征引导搜索排样形状最佳放置位置的过程,提出基于前锋线与待排样形状相似性特征模糊匹配的排样算法,避免了多次分度旋转从而有效提高排样效率。所提出的定位算法首先利用Freeman链码实现对排样形状的几何旋转不变性描述,然后利用最长公共子序列搜索前锋线与待排样形状之间的几何相似性特征,最后依靠判据-靠接算法完成形状在主平面内的放置,实现了高效紧凑的排样。针对二维不规则排样过程中形状的入排顺序优化问题,本论文将两种启发式及元启发式算法相结合优化排样顺序,提出基于粒子群模拟退火算法的排样顺序优化算法。该算法将优化过程分为两个阶段,首先利用粒子群优化算法进行全局寻优找到次优解,然后利用模拟退火算法在次优解的基础上进行局部搜索找到最优解,有效避免了优化过程陷入局部最优。此外,为了提升本论文所提出二维不规则排样理论方法的实际应用性,设计搭建了一款二维不规则排样应用软件系统。结果表明,利用该二维不规则排样应用软件系统,可以解决工程实际中遇到的简单二维不规则排样问题,提高企业的自动化程度并降低加工成本。

关键词：二维不规则排样组合优化切割模拟退火算法粒子群优化算法

基于小生境离散粒子群算法的不规则排样优化策略

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机械设计与制造工程 2024年第1期53卷 84-88页

作者：张宇郭保苏燕山大学机械工程学院河北秦皇岛066004

针对目前二维不规则排样算法中存在的问题,提出一种基于小生境离散粒子群算法的二维不规则排样算法。该算法模拟两个相对独立的粒子群,两个粒子群并行进化,并在每迭代一次后相互交流信息,具有很强的全局搜索能力。实验结果表明,该算法... 详细信息

针对目前二维不规则排样算法中存在的问题,提出一种基于小生境离散粒子群算法的二维不规则排样算法。该算法模拟两个相对独立的粒子群,两个粒子群并行进化,并在每迭代一次后相互交流信息,具有很强的全局搜索能力。实验结果表明,该算法在求解二维不规则排样问题时可以大幅提高板材的材料利用率,具有实际应用价值。

关键词：二维不规则排样下料粒子群算法小生境离散粒子群算法

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工艺约束策略下的二维不规则零件排样算法

广西大学学报（自然科学版） 2018年第2期43卷 580-588页

作者：葛志辉王阳潘海鸿李陶深广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西大学机械工程学院广西南宁530004

针对已有排样算法在实际工业生产情况下缺乏对零件工艺约束等问题,提出一种基于工艺约束策略的二维不规则排样算法(PCTNA)。该算法结合临界多边形算法,通过对零件内含有的空洞进行填充,实现提高被加工板材材料的利用率;再通过引入等距... 详细信息

针对已有排样算法在实际工业生产情况下缺乏对零件工艺约束等问题,提出一种基于工艺约束策略的二维不规则排样算法(PCTNA)。该算法结合临界多边形算法,通过对零件内含有的空洞进行填充,实现提高被加工板材材料的利用率;再通过引入等距偏移思想,解决实际生产时所需要的零件间的工艺间隙问题。通过对欧洲排样问题兴趣小组提供的测试算例进行实验测试,从12个测试算例的测试结果得到平均时间优化比率为10.33%,平均路径优化比率为11.06%,实验结果显示PCTNA可以降低排样的切割时间和减少路径,提高切割效率。

关键词：工艺约束多边形偏移二维不规则排样临界多边形

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基于改进免疫遗传算法的汽车零件排样

西南大学学报（自然科学版） 2023年第5期45卷 204-214页

作者：闫嘉李林峰林毓培段书凯西南大学人工智能学院重庆400715 智能传动和控制国家地方联合工程研究中心(重庆) 重庆400715

为提高汽车零件排样的板材利用率,对汽车零件的排样技术进行研究.汽车零件大多是不规则零件,因此其排样属于二维不规则排样问题范畴.在智能优化算法求解二维不规则排样领域,遗传算法容易产生早熟现象,并且局部寻优能力较差,而免疫算法... 详细信息

为提高汽车零件排样的板材利用率,对汽车零件的排样技术进行研究.汽车零件大多是不规则零件,因此其排样属于二维不规则排样问题范畴.在智能优化算法求解二维不规则排样领域,遗传算法容易产生早熟现象,并且局部寻优能力较差,而免疫算法具有很强的局部寻优能力.结合遗传算法与免疫算法的全局与局部寻优能力,提出一种改进的免疫遗传算法.该算法的遗传选择操作加入个体浓度计算,操作步骤和变异概率可以自适应调整,从而有效避免早熟现象.自适应计算免疫选择个体数以及免疫克隆个体数以提高算法的收敛性能.分别使用ESICUP网站提供的公开数据和实际汽车零件专用数据对提出的免疫遗传算法的性能进行测试,实验结果表明,和现有的几种算法相比,本研究提出的免疫遗传算法能获得更高的材料利用率.

关键词：二维不规则排样临界多边形汽车零件智能优化算法

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汽车零件排样及激光切割路径规划研究

汽车零件排样及激光切割路径规划研究

作者：李林峰西南大学

学位级别：硕士

在汽车智能制造领域,汽车的生产环节包括汽车零件排样以及对排样后的零件进行切割。汽车零件排样问题是指研究如何将零件紧凑的排布在板材上,研究该问题可以极大提高板材利用率。零件排样后需要使用激光对已排零件进行切割,切割前需要... 详细信息

在汽车智能制造领域,汽车的生产环节包括汽车零件排样以及对排样后的零件进行切割。汽车零件排样问题是指研究如何将零件紧凑的排布在板材上,研究该问题可以极大提高板材利用率。零件排样后需要使用激光对已排零件进行切割,切割前需要寻求一条合理的切割路径,该问题主要指激光切割路径规划,研究该问题的目的是为了提高激光切割效率并实现汽车零件自动化加工。本文针对上述两个问题开展研究,提出相关求解策略及智能优化算法解决这两个问题,并在此基础上实现汽车不规则零件排样与切割路径规划系统。主要工作为:(1)针对汽车零件排样问题,本文提出一种改进免疫遗传算法用于解决该问题,该算法融合了遗传算法与免疫算法各自的优点。为避免算法过早陷入局部最优,在算法的遗传选择操作中加入个体浓度计算并设计自适应策略来调整遗传算法的相关参数及执行步骤;另外通过自适应计算免疫选择、克隆的个体数来提高算法的收敛能力。选取ESICUP网站提供的多边形数据集以及实际的汽车零件数据集对算法进行测试,并将测试结果和现有的一些文献结果进行对比,最终的测试和对比结果表明本文所提的算法在大多数情况下能获得更高的材料利用率。(2)针对单激光切割路径规划,本文提出一种量子免疫算法用于求解零件的切割定序问题,将免疫算法的免疫选择、克隆、变异、克隆抑制算子引入量子进化算法中来提高算法的局部搜索能力。本文同样选取ESICUP提供的多边形样片数据以及实际的汽车零件数据测试本文所提算法,并将测试结果和传统智能优化算法结果进行对比。实验结果表明本文所提算法改善了量子进化算法的局部搜索能力,可以有效减少激光切割的空行程、提高激光切割的效率。(3)为进一步提高激光加工效率,研究了双激光切割路径规划问题,提出模糊聚类疫苗免疫算法来求解该问题。该方法将双激光切割路径规划分两步进行解决:第一步使用模糊C均值聚类算法为两个激光头分配切割任务,继而将双激光切割路径规划转化为两个单激光切割路径规划;第二步使用疫苗免疫算法求解零件的切割定序问题,该算法在免疫算法的基础上引入疫苗接种操作,用于改善免疫算法的全局寻优能力。最后同样选取相关数据集对算法进行测试,测试结果表明本文所提算法可以近似均衡分配切割任务、提高切割效率,并且规划的两个激光头的空行程路径没有交叉,可以有效避免两个激光头切割时相互干扰的问题。(4)依据本文所提的用于求解汽车零件排样、激光切割路径规划问题的算法实现了汽车不规则零件排样与切割路径规划系统。该系统基于QT平台、使用C++语言进行开发。

关键词：汽车板材二维不规则排样激光切割路径规划智能优化