二維下料問題的順序按疊分組啟發(fā)式算法
發(fā)布時間:2021-08-24 16:02
提出順序按疊分組啟發(fā)式算法求解二維按疊下料問題,確定按疊下料方案。順序按疊分組啟發(fā)式算法按順序生成組成下料方案的布局圖,對于每一個布局圖,先根據整疊規(guī)則選擇毛坯(矩形件)形成的候選毛坯集,再按候選毛坯集分組排樣生成當前布局圖,并根據整疊規(guī)則確定該布局圖的使用次數;重復此布局圖的生成過程,直至所有毛坯的需求均得到滿足,從而確定下料方案。每次生成一個布局圖后,通過毛坯價值修正算法對毛坯價值進行修正,使毛坯價值趨于合理。經多次迭代,生成多個不同的下料方案,從中選擇總成本最低者作為按疊下料問題的解。實驗結果表明,基于整疊規(guī)則的順序分組啟發(fā)式算法可明顯降低二維按疊下料的總成本。
【文章來源】:鍛壓技術. 2020,45(09)北大核心CSCD
【文章頁數】:6 頁
【部分圖文】:
圖1 條帶類型
本文算法的設計初衷是求解需求量較大的按疊切割下料問題,因此,從文獻[14]中的Group 1A和Group 1B算例中選取兩組數據作為樣本數據,并以樣本數據中每種毛坯的需求量擴大10倍作為新的毛坯需求量。新的算例分別用A和B來表示,每組例題中包含10組測試樣本,每組測試樣本中各有50種毛坯,使用的原材尺寸為3000 mm×1500 mm。在計算總成本時,假設每張原材成本和每疊切割成本均為60元。令每疊最大張數p=5,算法最大迭代次數Gmax=50,對取值范圍內所有的(η,β)組合進行計算,選取總成本最小的方案作為最優(yōu)解輸出。表2列出了按疊分組與不分組的測試結果,其中,Δ為兩種算法結果中相應參數的差值。從表2中可以看出:實施分組后的切割總疊數降低了29.82%,按疊分組與不分組的總成本分別為234120和254280元,前者較后者降低了20160元;疊數分別為873和1244,前者比后者減少了371疊。按疊分組與不分組相比,由于疊數減少使得下料成本大幅降低,總成本也明顯降低。從計算時間來看,不分組算法的平均計算時間為6.17 s,分組算法的平均計算時間為2.83 s,分組算法優(yōu)于不分組算法。由此可見,本文提出的順序按疊分組啟發(fā)式算法在減少疊數和降低總成本方面是有效的。4 結語
【參考文獻】:
期刊論文
[1]考慮余料生成及利用的圓片下料算法[J]. 王婷婷,崔耀東,陳燕,王睿. 鍛壓技術. 2019(04)
[2]生成最優(yōu)同質條帶兩階段布局方式的精確算法[J]. 季君,張文增,邢斐斐,謝維,崔耀東. 現代制造工程. 2018(07)
[3]面向可加工性的矩形件優(yōu)化下料方法[J]. 吳電建,閻春平,李俊,曹衛(wèi)東. 計算機集成制造系統(tǒng). 2018(06)
[4]圓形件下料順序分組啟發(fā)式算法的設計與實現[J]. 陳燕,謝琪琦,劉詠,崔耀東. 圖學學報. 2017(01)
[5]應用精確兩階段排樣圖的板材下料算法[J]. 王嚴欣,崔耀東,李華. 計算機工程與應用. 2017(05)
[6]基于分組降維規(guī)則和遺傳算法的人造板材矩形件優(yōu)化下料方法[J]. 張國梁,侯曉鵬,苗虎,安源,周玉成,姚永和. 林業(yè)科學. 2014(06)
[7]基于零件相似性特征的大規(guī)模下料分組優(yōu)化方法[J]. 尹震飚,閻春平,劉飛,曹智慧. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2007(11)
[8]基于線性規(guī)劃的角鋼優(yōu)化下料算法研究[J]. 華中平,張立. 湖北工業(yè)大學學報. 2005(05)
本文編號:3360297
【文章來源】:鍛壓技術. 2020,45(09)北大核心CSCD
【文章頁數】:6 頁
【部分圖文】:
圖1 條帶類型
本文算法的設計初衷是求解需求量較大的按疊切割下料問題,因此,從文獻[14]中的Group 1A和Group 1B算例中選取兩組數據作為樣本數據,并以樣本數據中每種毛坯的需求量擴大10倍作為新的毛坯需求量。新的算例分別用A和B來表示,每組例題中包含10組測試樣本,每組測試樣本中各有50種毛坯,使用的原材尺寸為3000 mm×1500 mm。在計算總成本時,假設每張原材成本和每疊切割成本均為60元。令每疊最大張數p=5,算法最大迭代次數Gmax=50,對取值范圍內所有的(η,β)組合進行計算,選取總成本最小的方案作為最優(yōu)解輸出。表2列出了按疊分組與不分組的測試結果,其中,Δ為兩種算法結果中相應參數的差值。從表2中可以看出:實施分組后的切割總疊數降低了29.82%,按疊分組與不分組的總成本分別為234120和254280元,前者較后者降低了20160元;疊數分別為873和1244,前者比后者減少了371疊。按疊分組與不分組相比,由于疊數減少使得下料成本大幅降低,總成本也明顯降低。從計算時間來看,不分組算法的平均計算時間為6.17 s,分組算法的平均計算時間為2.83 s,分組算法優(yōu)于不分組算法。由此可見,本文提出的順序按疊分組啟發(fā)式算法在減少疊數和降低總成本方面是有效的。4 結語
【參考文獻】:
期刊論文
[1]考慮余料生成及利用的圓片下料算法[J]. 王婷婷,崔耀東,陳燕,王睿. 鍛壓技術. 2019(04)
[2]生成最優(yōu)同質條帶兩階段布局方式的精確算法[J]. 季君,張文增,邢斐斐,謝維,崔耀東. 現代制造工程. 2018(07)
[3]面向可加工性的矩形件優(yōu)化下料方法[J]. 吳電建,閻春平,李俊,曹衛(wèi)東. 計算機集成制造系統(tǒng). 2018(06)
[4]圓形件下料順序分組啟發(fā)式算法的設計與實現[J]. 陳燕,謝琪琦,劉詠,崔耀東. 圖學學報. 2017(01)
[5]應用精確兩階段排樣圖的板材下料算法[J]. 王嚴欣,崔耀東,李華. 計算機工程與應用. 2017(05)
[6]基于分組降維規(guī)則和遺傳算法的人造板材矩形件優(yōu)化下料方法[J]. 張國梁,侯曉鵬,苗虎,安源,周玉成,姚永和. 林業(yè)科學. 2014(06)
[7]基于零件相似性特征的大規(guī)模下料分組優(yōu)化方法[J]. 尹震飚,閻春平,劉飛,曹智慧. 計算機輔助設計與圖形學學報. 2007(11)
[8]基于線性規(guī)劃的角鋼優(yōu)化下料算法研究[J]. 華中平,張立. 湖北工業(yè)大學學報. 2005(05)
本文編號:3360297
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