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基于改進(jìn)變鄰域搜索的數(shù)控裁床路徑優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2024-02-22 06:39
  針對(duì)數(shù)控加工中平面多輪廓樣片的空行程路徑優(yōu)化問題,文中提出了一種基于改進(jìn)變鄰域搜索(Modified Variable Neighborhood Search,MVNS)的元啟發(fā)式方法。首先,將空行程路徑優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一類廣義旅行商問題(Generalized Traveling Salesman Problem,GTSP)。其次,針對(duì)GTSP中的順序序列問題,對(duì)傳統(tǒng)的變鄰域搜索中的局部搜索和抖動(dòng)階段進(jìn)行了改進(jìn)。在局部搜索中,設(shè)計(jì)了基于2-opt和插入算子的鄰域結(jié)構(gòu),同時(shí)采用了一種增量計(jì)算方法,提高了求解質(zhì)量和搜索效率;在抖動(dòng)階段中,結(jié)合遺傳算法設(shè)計(jì)了分塊和重組等算子,避免了過早地陷入局部最優(yōu)。然后,利用禁忌搜索混合動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Tabu Search with Dynamic Programming,TS-DP)算法排除重復(fù)的裁剪序列,并確定入刀點(diǎn)位置。最后,通過應(yīng)用實(shí)例和對(duì)比實(shí)驗(yàn),從求解精度和運(yùn)行時(shí)間角度檢驗(yàn)所提算法的有效性。對(duì)于服裝樣片的測(cè)試,所提算法相比服裝CAD的精度值提升了51%以上,平均運(yùn)行時(shí)間為9.3s;對(duì)于TSP的測(cè)試,所提算法在多數(shù)算例上達(dá)到或超過對(duì)比算法的精度值;對(duì)于...

【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)

【部分圖文】:

圖1空行程路徑示意圖

圖1空行程路徑示意圖

待裁剪的樣片排樣圖由若干個(gè)獨(dú)立樣片構(gòu)成,樣片外輪廓的形狀并不規(guī)則,包括直線、圓弧和曲線。確定樣片的排樣圖后,每個(gè)樣片外輪廓的特征點(diǎn)可以用幾何信息代替[4]。數(shù)控裁床裁剪時(shí),裁刀由裁床原點(diǎn)出發(fā),選擇一個(gè)樣片的入刀點(diǎn),如圖1中樣片上的小圓點(diǎn)所示。裁刀裁完一個(gè)樣片后,回到入刀點(diǎn),即完成....


圖2解的表示方式

圖2解的表示方式

算法的解可以用一個(gè)二維整數(shù)矩陣表示,包含了樣片序號(hào)和入刀點(diǎn)序號(hào)。裁床原點(diǎn)可以看作只含一個(gè)輪廓點(diǎn)的樣片,則數(shù)量為m的待裁剪樣片用0,1,2,…,m進(jìn)行編號(hào),每個(gè)樣片的輪廓點(diǎn)用1,2,…,ni進(jìn)行編號(hào)。因此,該矩陣第1行表示裁剪序列,第2行對(duì)應(yīng)位置表示該樣片入刀點(diǎn)在每個(gè)樣片輪廓點(diǎn)集內(nèi)....


圖3裁剪序列

圖3裁剪序列

然而,因?yàn)榭招谐淌且粋(gè)閉合回路,若將裁剪序列的初始序號(hào)設(shè)置為固定值如數(shù)字0,則圖3中的序列A,B均可以轉(zhuǎn)化為序列D。此外,鑒于空行程長(zhǎng)度與路徑方向無(wú)關(guān),序列C可以通過改變路徑方向轉(zhuǎn)化為序列D。因此,式(3)必然會(huì)產(chǎn)生重復(fù)的裁剪序列而造成多余的計(jì)算,故本文做了進(jìn)一步的優(yōu)化,優(yōu)化方法....


圖42-opt算子

圖42-opt算子

為了進(jìn)一步縮短運(yùn)行時(shí)間,本文采用了一種增量計(jì)算方法[21],僅計(jì)算部分樣片間的長(zhǎng)度而無(wú)需重新計(jì)算新路徑長(zhǎng)度。以2-opt算子為例,假定原序列為α,變換后的序列為β,變換位置分別為i和j,2-opt算子如圖4所示。顯然,圖4所示序列中的翻轉(zhuǎn)片段和頭尾處的樣片序列距離值并未改變,只需....



本文編號(hào):3906546

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