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题名基于遗传-贪心混合搜索的人造板下料算法
被引量：3
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作者
刘诚
孙远升
花军
姚嘉明
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《林业工程学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期127-133,共7页
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基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金(博导类)(20130062110005)。
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文摘
随着定制板式家具的需求扩大,对人造板加工下料中的智能排样技术提出了更高的要求,为此针对有"一刀切"约束的矩形板材排样问题展开研究。选择遗传算法与贪心算法混合使用,首先通过局部随机调序来改进有序种群初始方式,其次通过优化个体序列与工件初始序列中元素的位置映射关系,将其编码为基因序列,通过后检测排样的贪心策略扩大局部解搜索空间,最后以比例选择方式及最优保存策略改进优化遗传算子。结果显示:在非"一刀切"排样算例计算中,相比文献算法平均排样效果提高了2%,而计算时间缩减90%,相比文献同类型算法在获得相同求解效果时,迭代次数缩减50%;在有"一刀切"约束排样算例计算中,相比文献算法平均排样效果提高了2.7%,而平均余料数量减少了50%。试验证明:在进行非"一刀切"排样计算时,具有较高的时间效率和求解质量,同时具有较快的收敛速度,通过少量迭代便可获得较为满意的问题解;在进行有"一刀切"约束条件的排样计算同样可以获得较高的最优利用率,且在该类排样计算中可以明显降低余料碎化,使原料利用率得到进一步提升。
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关键词
遗传算法
贪心算法
人造板下料
一刀切排样
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Keywords
genetic algorithm
greedy algorithm
cutting of wood-based panel
guillotine
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分类号
S784
[农业科学—林学]
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题名基于双种群遗传算法的智能排样系统
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作者
姜永亮
陆璐
张诚一
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机构
琼台师范高等专科学校信息技术系
郑州铁路职业技术学院信息工程系
海南师范大学数学与统计学院
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出处
《锻压技术》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期137-140,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70940007)
海南省重点科技基金(090802)
+1 种基金
海南省自然科学基金资助项目(110008)
琼台师范专科研基金资助项目(qtky201019)
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文摘
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。
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关键词
矩形优化排样
双种群遗传算法
个体相似度
正交排样
一刀切排样
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Keywords
rectangle packing
dual population genetic algorithm
self similarity
orthogonal layout
guillotine packing
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于遗传算法求解带公差的“一刀切”问题
被引量：1
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作者
张维存
秦荣
康凯
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机构
河北工业大学经济管理学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第2期72-75,88,共5页
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基金
教育部博士点基金项目(20121317110012)
河北省高等学校自然科学青年基金项目(2011125)
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文摘
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。
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关键词
“一刀切”排样
矩形件排样
遗传算法
启发式规则
公差
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Keywords
Guillotine packing
Rectangular packing
Genetic algorithms
Heuristic rules
Tolerance
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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