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基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题 总被引:4,自引:0,他引:4
改进了一种近似排样算法,并将改进的近似排样算法与离散粒子群优化算法结合求解矩形件排样问题.设计了应用离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的相关操作和定义,给出了离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的详细步骤,最后通过实验测试,验证了算法的有效性. 相似文献
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布局问题来源于生产实际,优秀的布局可以提高原料利用率,降低成本,提高经济效益,对许多行业有重要意义。矩形件优化排样是一类具有NP完全难度的组合优化问题。人工蚁群算法是对蚂蚁群体行为的模拟抽象,该算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索等特点。本文将蚁群算法和剩余矩形法结合用于解决矩形排样问题,首先用蚁群算法将矩形件排样问题转化为一个排列问题;然后通过剩余矩形排样算法排出每一个排列所对应的排样图;最后用算法对文献[9]中的两个算例进行了验证,表明了其有效性。 相似文献
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彭文 《计算机工程与应用》2010,46(27):214-216
为了有效地解决有约束的矩形件优化排样问题,提出一种快速的求解算法;通过比较待排样矩形件的不同排样模式,选择最优排样方案。算法完全基于解析计算,虽不能寻找理论最优解,但相比于各种启发式算法大大提高了排样速度。实验结果表明,算法能够在较短的计算时间内获得满意的排样效果,是一种效率较高的有约束矩形件排样算法。 相似文献
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为有效解决企业实际生产中的矩形优化排样问题,对矩形优化排样算法进行研究,
给出基于最优子段的矩形优化排样算法,有效解决了企业实际生产中的长板矩形优化排样问题。
首先基于动态规划算法求出所有小于剪床刀刃长度的最优子段的最佳排样方式,然后以所求的最
优子段作为可用子段在长板上进行优化排样,并将矩形优化排样问题转化为完全背包问题。最后
基于分支定界技术的整数规划算法对其进行求解。企业应用实例表明该算法在解决长板矩形优化
问题方面优于其他算法。 相似文献
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为了探索更高效的矩形件优化排样方法,提出了一种改进的自适应遗传模拟退火算法。设计了基于矩形件的排样次序及旋转变量的两层染色体编码方法,并采用基于临界多边形的BL定位策略实现矩形件的布局;通过构造启发式算法生成排样初始种群,然后各个种群之间通过相互竞争实现优秀个体的迁移与共享,最终搜索到最优解。标准测试问题的实验结果验证了所提算法的可行性与有效性。 相似文献
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矩形件排样优化的一种近似算法 总被引:45,自引:1,他引:44
本文对理论上属于NP-完备问题的二维矩形件优化排样问题,构造了一个效率高、速度快、可令人满意的一种近似算法,该算法的主要思想是在排样过程中根据一种局部最优原则不断地动态产生一些较小的矩形,然后对这些小矩形区域排样,同时也消去一些已排过的矩形区域,直至所有的矩形件被排完,根据本文算法我们开发了一个矩形件排样系统。 相似文献
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针对矩形件下料问题,提出一种基于两段排样方式的优化下料算法。首先构造一
种约束排样算法,生成矩形件在板材上的两段排样方式。然后采用列生成算法依据矩形件剩余
需求量迭代调用上述约束排样算法生成一个虚拟下料方案,按照不产生多余矩形件原则选取虚
拟下料方案中的部分排样方式加入到实际下料方案中,更新矩形件剩余需求量;重复上述步骤
直到矩形件剩余需求量为零。采用文献中基准例题将该算法与2 种文献算法进行比较,数值实
验结果表明该算法下料利用率比2 种文献算法分别高1.61%和0.78%。 相似文献
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矩形件排样问题的遗传算法求解 总被引:32,自引:0,他引:32
本文研究了求解矩形件正交排样优化问题的遗传算法。同时,将矩形件正交排样问题转化为一个排列问题,提出了求一个排列所对应的排样图的下台阶算法(改进的BL算法)将下台阶算法与遗传算法相结合,用于矩形件排样问题的求解,给出了该算法的实现。用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法获得了比BL算法更好的解,是一种较为行之有效的方法。 相似文献
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设计多目标启发式进化算法,研究了一种考虑批量问题的二维矩形件排样问题,建立了含有原材料成本最小化和零件库存成本最小化的多目标优化模型。先用启发式算法初始化下料方式,再用改进的快速非支配排序算法进行优化求解,确定下料方案。通过实验结果以及与其他算法的对比表明,在中等规模的矩形件排样问题中,该算法能够在较快的时间内既保证较高的原料利用率,又能降低该问题的总成本,证明了该算法的有效性。 相似文献
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矩形件优化排样问题的混合遗传算法求解 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遗传算法结合剩余矩形排样法求解矩形件正交排样问题。通过遗传算法将矩形件正交排样问题转化为一个排列问题,并引入剩余矩形排样算法来惟一确定每一个排列所对应的排样图(即排样方案),两者结合用于求解矩形件排样问题。最后用此混合遗传算法对文献[1]中的两个算例进行了验证,表明了其有效性。 相似文献
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利用遗传算法结合剩余矩形排样法求解矩形件正交排样问题。通过遗传算法将矩形件正交排样问题转化为一个排列问题,并引人剩余矩形排样算法来惟一确定每一个排列所对应的排样图(即排样方案),两者结合用于求解矩形件排样问题。最后用此混合遗传算法对文献[1]中的两个算例进行了验证,表明了其有效性。 相似文献
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求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法 总被引:3,自引:0,他引:3
矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效. 相似文献
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提出了一种基于遗传算法的不规则件优化排样的求解方法,通过剩余矩形匹配算法实现解码和局部寻优,并结合正交靠接算法实现自动排样。实例证明,该方法是有效的。 相似文献
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大规模矩形件优化排样是一个典型的组合优化问题,属于NP-hard问题.实际工程中对一个排样方案一般有满足“一刀切”的工艺要求,“一刀切”要求增加了对排样的约束.提出的优化算法,将矩形匹配分割算法作为遗传算法染色体的解码器实现一个排样方案,用遗传算法进行排样方案的全局搜索.算例比较表明,该算法可以求得满足“一刀切”约束的最优解. 相似文献
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基于遗传算法和模拟退火算法的布局问题研究 总被引:8,自引:0,他引:8
文章在介绍遗传算法和模拟退火算法的基本理论及主要特点的基础上,提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的求解布局问题(矩形件排样优化)算法,并通过算例验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于离散粒子群算法的矩形件优化排样 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,粒子群算法在连续问题优化上的应用已经很广泛,然而在离散问题优化方面仍处在尝试阶段.提出了一种改进粒子群算法来解决矩形件排样优化问题(离散优化问题).该算法融合了遗传算法中的交叉和变异思想,采用了信息交流策略,使其达到快速优化目的.算法也对"最低水平线法"解码方式进行了改进.实验结果表明,该算法具有快速,高效特点,与现有同类算法比较,在解决矩形件排样问题方面的优势明显. 相似文献