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1.
矩形件排样是典型的组合优化问题,在很大程度上影响着企业生产效率。将遗传算法与启发式规则相结合,同时在排样过程中考虑待排样式的公差,求解"一刀切"矩形件排样问题。首先,采用实数基因编码方式,由实数基因值与启发式信息结合确定待排样式的优先权。其次,基于待排样式的最小极限尺寸,采用两步解码方法。第一步为初始填充,将待排样式组合成满足"一刀切"的可行条料,并求解板材利用率最高的条料填充方式;第二步为对第一步剩余空白区的填充,求解不同启发式信息下,空白区利用率最高的待排样式填充方式。再者,基于待排样式的最大极限尺寸和板材尺寸,对最优排样方案进行调整。最后,以VB6.0为开发工具将算法实现,并通过实例对比分析证明了算法的有效性。  相似文献   
2.
研究并改进了基于双种群遗传算法的矩形优化排样问题的求解方法.使用不同方式产生初始种群,对不同个体使用不同的具有自适应能力的交叉算子和变异算子,使算法的全局优化能力得到提高.以该算法为基础开发了一个应用于实际生产的智能排样系统,对比文献中的数据进行验证,结果表明在原材料利用率方面本方法高于其他类似的正交排样算法.  相似文献   
3.
采用遗传算法对矩形件进行排样优化,迭代搜索最优解,以提高板材利用率,降低生产成本。应用基于指数变换的非线性动态适应度函数,引进精英保护策略,使用部分匹配交叉(Partially Matched Crossover)算子,以提高算法的优化精度。结合最低水平线搜索算法对遗传种群进行解码,并搜索最佳吻合矩形,减少排样空隙。排样结果满足"一刀切"工艺要求,板材利用率达97%。  相似文献   
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