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一种求解矩形排样问题的遗传-离散粒子群优化算法

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电子学报 2012年第6期40卷 1103-1107页

作者：黄岚齐季谭颖杨滨吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 总参陆航研究所北京101121

针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同... 详细信息

针对制造业领域的矩形优化排样问题,提出一种遗传-离散粒子群优化算法.引入交换子和交换序概念,解决了标准粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子的更新难以描述问题;融合遗传算法的交叉与变异思想,增强了粒子群的多样性和稳定性;同时采用改进的最低水平线搜索算法加快算法的收敛速度,并解码形成排样方案.通过实验数据对比,验证了该算法在求解矩形排样问题中的高效性和鲁棒性.

关键词：离散粒子群优化遗传算法最低水平线搜索矩形排样

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改进的最低水平线搜索算法求解矩形排样问题

工程设计学报 2009年第2期16卷 98-102页

作者：王竹婷刘林程浩刘心报合肥工业大学管理学院安徽合肥230009

矩形优化排样问题是一个在制造业领域生产实践中普遍遇到的问题,采用了一种改进的最低水平线搜索算法求解此类问题.首先分析了原始的最低水平线搜索算法在排样中存在的缺陷,并针对该缺陷为其设计了一个评价函数,排样时对所有未排零件进... 详细信息

矩形优化排样问题是一个在制造业领域生产实践中普遍遇到的问题,采用了一种改进的最低水平线搜索算法求解此类问题.首先分析了原始的最低水平线搜索算法在排样中存在的缺陷,并针对该缺陷为其设计了一个评价函数,排样时对所有未排零件进行评价,选择评价值最高的零件排入当前位置,从而克服了算法在搜索过程中的随机性,优化了算法的搜索方向.实验仿真的结果表明,提出的算法可以得到较好的排样效果,并且其解决问题的规模越大,优化性能越好,适合于求解大规模排样问题.

关键词：矩形排样最低水平线搜索算法评价函数

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基于矩形拼接的“一刀切”矩形排样优化设计

现代制造工程 2018年第4期 103-107,157页

作者：张子成南京财经大学信息工程学院南京210023

首先,通过矩形拼接增加矩形件的多样性,使得剩余矩形匹配算法中可选择的矩形数目增加;其次,引入面积匹配度、高边匹配度和宽边匹配度作为评价剩余矩形匹配算法中选择矩形的标准,并采用三叉树结构计算出原料利用率最高的排样方案;最后,... 详细信息

首先,通过矩形拼接增加矩形件的多样性,使得剩余矩形匹配算法中可选择的矩形数目增加;其次,引入面积匹配度、高边匹配度和宽边匹配度作为评价剩余矩形匹配算法中选择矩形的标准,并采用三叉树结构计算出原料利用率最高的排样方案;最后,通过实验对比证明本文算法可提高原料利用率,很好地解决了不同规模的矩形排样问题。

关键词：矩形排样矩形拼接一刀切匹配度剩余匹配算法

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一种矩形排样问题的优化设计方法

锻压技术 2007年第5期32卷 37-40页

作者：陈学松广东工业大学应用数学学院广东广州510090

研究了在一定矩形板材上排放所需要小矩形的优化排样问题,提出了一种基于四块结构和一般分块排样模式的新方法,分析了四块结构模式和一般分块模式的特点,并且根据该分块的思想建立了动态规划模型。通过对在计算机上随机产生的试验数据... 详细信息

研究了在一定矩形板材上排放所需要小矩形的优化排样问题,提出了一种基于四块结构和一般分块排样模式的新方法,分析了四块结构模式和一般分块模式的特点,并且根据该分块的思想建立了动态规划模型。通过对在计算机上随机产生的试验数据的数值计算,表明该方法获得了比遗传算法更好的解,是一种行之有效的方法。类似文中矩形件排样问题完全可以用该方法来求解,选定合理的参数可以在比较短的时间里得到近似最优解,并且该算法具有一定的鲁棒性。如何把这种分块的启发式思想应用到不规则二维排样和一般的三维排样中去是今后的研究目标。

关键词：矩形排样启发式动态规划模型

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基于布谷鸟算法的智能矩形排样研究及应用

基于布谷鸟算法的智能矩形排样研究及应用

作者：徐小斐华中科技大学

学位级别：硕士

在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,减少下料环节材料的消耗对提高企业经济效益和社会减排降耗有重大意义。首先,以矩形优化排样问题为研究对象,从重型机械行业的发展与绿色生产的角度阐述本文研究的背景、目的及意义;再从算法的角... 详细信息

在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,减少下料环节材料的消耗对提高企业经济效益和社会减排降耗有重大意义。首先,以矩形优化排样问题为研究对象,从重型机械行业的发展与绿色生产的角度阐述本文研究的背景、目的及意义;再从算法的角度对国内外矩形排样研究进展进行总结归纳,并分析迁移学习及强化学习的发展现状与研究趋势;然后构建基本的矩形排样模型,分析其工艺特点与计算难点,对启发式定位与智能定序两大模块的经典算法进行详细介绍,归纳其不足与未来研究方向,最后给出本文的主要研究思路。其次,抽象出中厚钢板下料对应的矩形装箱排样问题(Two-dimensional Rectangular Bin Packing Problem,2DR-BP)数学模型,并介绍布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)的基本理论,分析其求解离散组合优化问题的技术难点;基于此,本文重新定义布谷鸟算法的智能行为并将其离散化,设计十进制编码方式、巢穴距离计算规则,并提出基于学习与邻域搜索算子的莱维飞行机制和基于扰动因子的巢寄生更新机制;为克服最低水平线算法(Lowest Horizontal Line Search Algorithm,LHLS)寻优效果差和灵活性低等缺点,提出基于值评价的最低水平线算法(Value Evaluation based LHLS,VE-LHLS);采用国际标准测试集验证新提出离散布谷鸟算法(Discrete Cuckoo Search,DCS)的有效性与实用性。再者,抽象出卷材下料对应的矩形带排样问题(Two-dimensional Rectangular Strip Packing Problem,2DR-SP)数学模型,为实现知识经验的再利用,提高排样求解结果的质量与效率,本文将Q-学习与迁移学习引入离散布谷鸟算法中,提出一种全新的迁移布谷鸟优化(Transfer Cuckoo Optimizer,TCO)算法;在该算法中,用基于链式延伸的高维空间缩减方法来避免知识空间的“维度爆炸”,布谷鸟借助Q-学习的试错学习模式提升种群对信息的利用能力;为均衡种群对知识的探索与利用,在概率搜索动作的基础上引入布谷鸟种群的分工协作模式,提出一种新的动作选择策略;源任务预学习阶段完成后,将得到的最优知识矩阵通过双源线性迁移策略迁移给目标任务,帮助指导其快速求得排样结果;实验结果证明本文设计的TCO算法不仅使排样问题解的质量进一步提高,求解速度还能达到其它算法的1.5～4倍。最后,结合重工行业钢板下料环节的工作流程与优化排样需求,以实际需求为导向,设计出钢板下料系统的功能模块;然后运用常用的系统开发技术,结合前述内容,开发出一款钢板下料优化排样系统;最后用工程实例验证钢板下料系统的实用性。

关键词：矩形排样布谷鸟算法知识迁移最低水平线算法

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基于自适应遗传算法的矩形排样方法研究

计算机与数字工程 2020年第10期48卷 2343-2347,2399页

作者：单宇晗哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

将自适应遗传算法应用于矩形排样问题,求解最优的排样方案。首先建立矩形排样问题的模型,使用最低水平线算法将问题变为求解矩形最优放置顺序的问题。应用遗传算法针对矩形排样问题进行求解。通过改进自适应策略改变交叉和变异概率使遗... 详细信息

将自适应遗传算法应用于矩形排样问题,求解最优的排样方案。首先建立矩形排样问题的模型,使用最低水平线算法将问题变为求解矩形最优放置顺序的问题。应用遗传算法针对矩形排样问题进行求解。通过改进自适应策略改变交叉和变异概率使遗传算法的性能得到优化。最后在Matlab环境下进行编程和仿真。经过仿真验证可以求解出一种优秀的矩形排样方案,且自适应遗传算法的性能优于普通遗传算法。

关键词：矩形排样遗传算法自适应

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一种有约束矩形排样问题的求解算法

沈阳工业大学学报 2006年第4期28卷 449-453页

作者：马广刘嘉敏黄有群岳勇 Malcolm Keech 沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳110023 Luton大学计算与信息系统系

对属于NP完全问题的有约束矩形排样问题,国内外多采用计算复杂度较小、时间较快、便于控制问题约束条件的启发式方法.分析了启发式排料算法影响优化程度的原因,提出利用回溯寻求优化零件组合的混合启发式策略,并利用排样过程中产生的小... 详细信息

对属于NP完全问题的有约束矩形排样问题,国内外多采用计算复杂度较小、时间较快、便于控制问题约束条件的启发式方法.分析了启发式排料算法影响优化程度的原因,提出利用回溯寻求优化零件组合的混合启发式策略,并利用排样过程中产生的小剩余区域划分与合并的方法和现有的矩形排样启发式算法相比,说明该方法可以更大地提高板材的利用率.

关键词：矩形排样启发式组合优化回溯

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离散粒子群算法在矩形排样问题上的应用研究

安徽职业技术学院学报 2018年第2期17卷 19-21,28页

作者：陈钊安徽职业技术学院实训中心安徽合肥230011

针对矩形排样问题可以通过规定的排样规则(剩余矩形排样法)将问题转化为可以求解的组合优化问题和解空间是离散型的特点,提出了一种改进的离散粒子群优化算法。文章根据组合优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度及其运算规则进行... 详细信息

针对矩形排样问题可以通过规定的排样规则(剩余矩形排样法)将问题转化为可以求解的组合优化问题和解空间是离散型的特点,提出了一种改进的离散粒子群优化算法。文章根据组合优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度及其运算规则进行了重新定义,然后利用改进的离散粒子群算法来搜索出最优解从而解决问题。通过与其他典型算法进行的仿真比较,结果表明,该算法具有很好的性能。

关键词：离散粒子群算法矩形排样组合优化

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带工艺约束的矩形优化排样研究与应用

带工艺约束的矩形优化排样研究与应用

作者：邓应波华中科技大学

学位级别：硕士

本文结合零件板材的下料生产过程，提出了一种混合排样算法来提高带约束矩形排样问题的材料利用率，并依据生产实践开发了一套优化排样系统。矩形优化排样问题属于NP难问题，一直是学术界和工业界的重点研究对象。本文详细分析了国内... 详细信息

本文结合零件板材的下料生产过程，提出了一种混合排样算法来提高带约束矩形排样问题的材料利用率，并依据生产实践开发了一套优化排样系统。矩形优化排样问题属于NP难问题，一直是学术界和工业界的重点研究对象。本文详细分析了国内外关于矩形排样问题与优化排样系统的研究现状。根据以往学者提出的各种优化排样算法，本文将其分成三种：精确算法、启发式算法与元启发式算法，通过分析各算法实现步骤和比较其优劣性，总结出矩形优化排样算法的发展趋势。针对带约束的矩形排样问题，本文首先建立数学模型，用剩余矩形填充算法来解决“一刀切”和“多零件多板材”约束，但该算法易造成孔洞，利用率不高。根据上述缺陷，本文提出了改进的剩余矩形填充算法，增加了零件数量判断、旋转、向后查找等操作，使得零件能够被排放在更合适的剩余矩形上，并充分利用了较小的剩余矩形，避免产生孔洞。改进的剩余矩形填充算法在解决了纤维方向约束的同时，提高了利用率。最后根据遗传算法生物进化的思想，将遗传算法与改进的剩余矩形填充算法相结合，提出了一种混合算法。该混合算法能够很好地进行全局搜索，使得排样效率进一步提高，并结合算例来对比三种排样算法的效率，显示出混合算法的有效性。在优化排样系统应用方面，综合企业实际应用与理论分析，设计并实现了包括零件管理、板材管理、排样管理等模块在内的优化排样系统。该优化排样系统在某下料车间实施应用，简化了生产流程，提高了排样效率及利用率，为企业带来巨大经济效益。

关键词：矩形排样剩余矩形填充算法遗传算法工艺约束