基于改进遗传算法的矩形件排样优化算法

合集下载

基于遗传算法的排班优化问题研究

基于遗传算法的排班优化问题研究

基于遗传算法的排班优化问题研究1. 引言排班优化问题是在实际生活和工作中常见的一个实际问题。

合理的排班可以提高员工工作效率,减少工作压力,并确保工作任务能够按时完成。

然而,由于排班问题的复杂性,传统的排班方法往往无法得到最优解。

因此,本文将探讨一种基于遗传算法的排班优化方法,以提高排班效率和结果质量。

2. 遗传算法概述遗传算法是一种基于生物进化原理的算法,主要由群体初始化、选择、交叉和变异四个步骤组成。

群体初始化阶段根据问题的需求,生成初始的个体集合,每个个体表示一个可能的解。

选择操作根据个体的适应度,选择一部分优秀的个体作为父代,用于产生下一代。

交叉操作将两个父代个体的某些特征进行交叉组合,生成新的个体。

变异操作通过随机地改变个体的某些特征值,引入新的基因组合。

通过多代的迭代,遗传算法能够逐步优化个体群体的适应度,并得到问题的最优解。

3. 排班优化问题的建模为了使用遗传算法求解排班优化问题,首先需要将问题进行合理的建模。

一个常见的排班问题是在给定的时间段内,根据员工的个人偏好和能力,安排不同任务的工作时间,以达到最佳工作效率和员工满意度。

3.1 定义基本变量在排班问题中,需要定义一些基本变量以进行建模。

例如,时间段数量、员工数量、任务数量等,这些变量会影响到问题的规模和复杂性。

3.2 目标函数定义排班问题的目标函数通常是最小化员工工作时间不合理程度和任务完成时间的代价。

例如,可以使用员工加班时间和任务延迟完成的数量来作为目标函数的评估指标。

目标函数的定义应该能够兼顾员工的个人偏好和能力,以及任务的紧急程度和重要性。

4. 遗传算法在排班优化中的应用在排班优化问题中应用遗传算法的关键是设计适应度评价函数、交叉操作和变异操作。

4.1 适应度评价函数设计适应度评价函数用于评估每个个体的优劣程度。

在排班问题中,可以根据员工的个人能力、任务的紧急程度和员工的满意度等因素来评估每个个体的适应度。

适应度评价函数需要综合考虑这些因素,并给出一个全局最优的解。

采用遗传算法的矩形件优化下料模型

采用遗传算法的矩形件优化下料模型

采用遗传算法的矩形件优化下料模型
陈勇;王玫;熊艳
【期刊名称】《现代制造工程》
【年(卷),期】2009(000)001
【摘要】矩形优化排样问题是典型的组合优化问题,具有NPC(Nonpolynomial Complete)难度.针对此类问题的复杂性,提出一个实用的遗传算法模型,该模型在选择算子中,提出新的适值函数,采用无回放随机联赛选择,同时引入精英保护策略;在解码中,提出以边和面积匹配同时达到较优的原则,对剩余矩形匹配算法进行改进.最后通过测试,证明此模型能较好地解决下料问题.
【总页数】4页(P63-66)
【作者】陈勇;王玫;熊艳
【作者单位】四川大学制造科学与工程学院,成都,610065;四川大学制造科学与工程学院,成都,610065;四川大学制造科学与工程学院,成都,610065
【正文语种】中文
【中图分类】TP391;TH16
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的矩形件下料优化方法研究 [J], 刘淑伟;郭顺生;郭钧;杜百岗;李西兴
2.基于分组降维规则和遗传算法的人造板材矩形件优化下料方法 [J], 张国梁;侯晓鹏;苗虎;安源;周玉成;姚永和
3.面向制造业的可加工性矩形件优化下料方法 [J], 黎凤洁;胡小春;陈燕
4.智能制造环境下考虑可加工性的矩形件下料方案优化 [J], 陈燕;鲁淑飞;胡小春;孙宇;黄晓冬
5.遗传算法模型在矩形件排样优化中的应用 [J], 赵晓东;米小珍
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法作者:许继影陈仕军郑晴来源:《计算机时代》2020年第05期摘; 要:针对矩形件排样问题,经典的最下左填充(BLF)算法易于出现区域浪费、原材料利用率低的缺点。

对此,提出一种改进的两阶段排放算法。

第一阶段利用BLF算法,第二阶段设计一个改进BLF排放算法以减小区域的浪费。

再以矩形件排放顺序进行编码,利用两阶段排放算法解码,设计邻域搜索算法寻找最优解。

通过已有文献的多个案例,对改进的算法进行实验验证,结果与BLF算法相比,原材料利用率能提高14%,证实了改进算法的有效性。

关键词:矩形排样; 排放算法; 两阶段; 邻域搜索Abstract: For the rectangle packing problems, the classical bottom-left fill (BLF)algorithm may give rise to the disadvantages of waste area and low utilization of raw materials. Accordingly, an improved packing algorithm with two-stage layout is presented. At the first stage,BLF algorithm is used to pack rectangular pieces. At the second stage, an altered BLF algorithm is presented to fill the left-top corner of the big rectangle. Then the rectangular pieces are encoded in the sequence of placing, the proposed two-stage packing algorithm is used for decoding, and a neighborhood search algorithm is designed to find the optimal solution. Through several cases in the existing literature, the improved algorithm is experimentally verified, and the results show that the utilization rate of raw material can be increased by 14%, by comparing with the BLF algorithm. It confirms the effectiveness of the improved algorithm.0 引言矩形件排样问题(也称下料问题)广泛存在于玻璃切割、板材加工、布料裁剪等生产领域,对排样或下料方案进行优化,是企业实现降低成本、提高材料利用率的重要途径。

基于自适应遗传模拟退火算法的矩形件排样

基于自适应遗传模拟退火算法的矩形件排样

2018,54(22)1引言矩形件排样是指将一定种类和数量的矩形件排放在一个宽度固定、长度不限的矩形板材中,以有效利用板材。

矩形件排样优化在现代制造、加工行业中应用非常广泛,比如各类板材的下料、加工等,是制造业自动化从设计到下料过程的关键环节,是二维排样问题中广泛研究的一类排样优化问题。

矩形件排样问题的求解包括两方面:矩形件的定序和定位。

其中,定序确定待排样矩形件的排入顺序,定位确定矩形件在板材上的摆放位置。

在实际应用中,通常采用遗传算法[1-3]、模拟退火算法[4]等作为定序算法,IBL 算法[5]、最低水平线算法[6]等作为定位算法。

蒋兴波等[7]提出了一种基于环形交叉和变异算子的自适应遗传算法,通过IBL 算法定位,能在较短时间得到满意的解。

Liu 等[8]提出基于分阶段遗传算子的改进遗传算法,与最低水平线排放策略相结合,有效解决矩形件排样问题。

李明等[9]在遗传算法中引入小生境技术,通过排挤与淘汰机制维持种群的多样性,采用高度调整法定位,取得较好的排样效果。

遗传算法具有较强的全局搜索能力,但存在过早收敛,易陷入局部最优,适应性较差等缺点。

模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,但是每一时刻仅保存一个基于自适应遗传模拟退火算法的矩形件排样夏以冲,陈秋莲,宋仁坤XIA Yichong,CHEN Qiulian,SONG Renkun广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004School of Computer and Electronic Information,Guangxi University,Nanning 530004,ChinaXIA Yichong,CHEN Qiulian,SONG Renkun.Packing of rectangles using adaptive genetic simulated annealing puter Engineering and Applications,2018,54(22):229-232.Abstract :An adaptive genetic simulated annealing algorithm applied to the problem of packing optimization of rectan-gles is studied in this paper.The packing sequence of rectangles is coded by integer.The initial population is constructed by the combination of empirical selection and stochastic generation.And the adaptive crossover probability and mutation probability are adopted to control the convergent speed of genetic algorithm dynamically.A simulated annealing algorithm is used to lead the search scope developed in the direction of global optimal.It uses the heuristic optimization strategy of lowest horizontal line algorithm as decoding method of packing sequence and forms the cutting patterns.Multiple sets of experimental results show that the adaptive genetic simulated annealing algorithm with high solving speed can effectively increase the utilization of sheet.Key words :packing optimization;adaptive genetic algorithm;simulated annealing;optimization strategy of lowest hori-zontal line摘要:研究一种自适应遗传模拟退火算法,应用于矩形件优化排样问题。

矩形件的“一刀切”排样优化设计

矩形件的“一刀切”排样优化设计
法 相 结 合 的方 法 。 当矩 形 数 量 较 大 时 ,计 算 量很
C u t t i n g ) ,该 种 切 割 方 式 适 用 于 原 材 料 宽 度 固 定
但 长 度 无 限 的 情 况 ,如 图 1( a )所 示 ;2)一 刀 切 ( Gu i l l o t i n e Cu t t i n g ) 方 式 , 该切 割 方 式 的特 点
王桂兰,朱志松 ,朱龙彪 ,王 杰
W ANG Gu i - l a n ,ZHU Zh i . s on g,ZHU L o n g . b i a o,W ANG J i e
( 南通 大学 机械 工程 学院,南通 2 2 6 0 1 9 )

要 :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 ( P a r t i a l l y M a t c h e d C r o s s o v e r )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 9 7 %。
关键词 :矩形 ;遗传算法 ; “ 一刀切 ” ; 排样优 化 中图分类号 :T P 3 9 1 文献标识码 :B
O o i :1 0 . 3 9 6 9 / J . i s s n . 1 0 0 9 - 0 1 3 4 . 2 0 1 4 . 0 1 (E ) . O 1
骞 、 l

匐 似

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法摘要:在制造业中,矩形件的排样问题一直是一个重要的优化问题。

本研究提出了一种基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法,通过分析排样问题的特点,设计了一个有效的两阶段排放算法,能够在保证排样质量的前提下实现优化排样。

实验结果表明,该方法能够有效提高矩形件的排样效率和利用率。

关键词:矩形件;排样优化;两阶段排放算法;排样效率引言在现代制造业中,矩形件的排样问题一直是一个重要的优化问题。

矩形件排样问题是指给定一批矩形件和一个矩形容器,要求将这些矩形件尽可能紧密地排放在矩形容器中,以减少材料浪费并提高生产效率。

矩形件排样问题在各种领域都有广泛的应用,例如纺织工业、木工业、金属工业等。

解决矩形件排样问题可以帮助企业降低生产成本,提高生产效率,具有非常重要的实际意义。

矩形件排样问题本质上是一个组合优化问题,寻找最佳排样方案需要考虑多个因素,包括排样效率、排样质量、计算时间等。

在以往的研究中,研究者们提出了许多算法来解决矩形件排样问题,例如回溯法、动态规划法、遗传算法等。

这些方法通常存在着一些问题,例如排样效率低、算法复杂度高等。

矩形件排样问题的特点和现有解决方法矩形件排样问题的特点主要包括以下几点:矩形件排样问题是一个NP难题,没有多项式时间算法可以解决。

矩形件排样问题的解空间非常大,需要考虑多个因素才能找到最佳排样方案。

矩形件排样问题是一个组合优化问题,需要同时考虑多个矩形件的排样情况,以及容器的大小和形状等因素。

在以往的研究中,研究者们提出了各种算法来解决矩形件排样问题。

回溯法是一种经典的解决方法,它通过递归搜索排样空间来寻找最佳排样方案。

但是回溯法通常需要大量的计算时间,并且难以处理大规模的排样问题。

动态规划法是另一种解决方法,它通过建立状态转移方程来寻找最佳排样方案。

但是动态规划法通常需要大量的存储空间,并且难以处理复杂的排样情况。

遗传算法是一种基于生物进化原理的解决方法,它通过不断迭代优化来寻找最佳排样方案。

改进的遗传算法在异形件优化排样中的应用

改进的遗传算法在异形件优化排样中的应用
Absr t:Fo h re u a ha s n sig prblm n t e gv n n s e in o wo —di t ac rt e ir g l rs pe e tn o e i h ie e tr go ft men i n lir g l rg a is。h i o so a re u a r phc tat s t o tm ie t e c m p t uo ae s l o ih o wodi p i z h o uera tm td ne tag rt m ft men ina re ulrgap is Re t ge e c o ur lo ihm .ge e i so lir g a r hc . can l n l s e ag rt n tc ag rtm n i l td a ne lnga g rtm r n e ae o lo 0 lo ih a d smu ae n ai lo ih ae it g td t o k fr山e be ts q n eo h ha e rsa d ea h p r p r s e ue c ft e s p d pat n c at s0 — tmu r tto l m o ain,a d ”te lwe thoio tl l o i n h o s rz n a ag rt ” i u e t o pe e t e a o ai ly u f t dm e so a ir g a hm s s d o c m lt h utm tc a o to wo i n in l re ulr g a hia rs i h s p p r te s tsa tr e u t fo tma a o tha e b e bti d r p c lpa t n ti a e 。 h aifc oy r s lso pi lly u v e n o ane . Ke r y wo ds:g n tc smultd a n ln l oihm : rc a ge e co u e; o i llyo e e i i ae n eaig a g rt e t n l n ls r ptma a ut

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法

基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法摘要:矩形件排样优化是在工业生产中普遍存在的问题,有效的排样方法可以节约原材料、提高生产效率。

本文提出了一种基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法,通过两阶段的排放算法对矩形件进行排样,同时结合优化算法,得到了较好的排样效果。

关键词:矩形件;排样优化;两阶段排放算法;优化算法一、引言矩形件是在工业生产中广泛使用的一种零部件,其排样优化问题一直是一个备受关注的研究领域。

矩形件排样优化问题是指在给定的矩形件集合中,如何将这些矩形件尽可能地排放在一个矩形区域内,以减少剩余空间,达到节约原材料、提高生产效率的目的。

目前,关于矩形件排样优化的研究有很多,其中基于排放算法的方法是一种比较常见的方法。

排放算法是指将一组或多组物体放置到一个给定的区域中,并且使得它们之间不发生碰撞,从而尽可能地减少剩余空间。

而在排放算法中,两阶段排放算法是一种比较经典的方法,其将排放过程分为两个阶段进行处理,分别是自底向上的排放阶段和自顶向下的排放阶段,通过这种分阶段的排放方式,使得得到的排样效果更加优化。

本文将提出一种基于两阶段排放算法的矩形件排样优化方法,通过两阶段的排放过程,结合优化算法,使得排样结果更加紧凑,达到了一定的优化效果。

1. 基本思路基于两阶段排放算法的矩形件排样方法主要分为两个阶段进行处理,即自底向上的排放阶段和自顶向下的排放阶段。

在自底向上的排放阶段中,首先将矩形件按照一定的规则排序,然后从下往上逐个放入排样区域中,当无法放入时,将进行下一个矩形件的尝试。

在自顶向下的排放阶段中,使用优化算法对排样进行优化,使得得到的排样更加紧凑。

2. 自底向上的排放阶段自底向上的排放阶段是基于经典的排放算法,其主要思路是将矩形件从下往上逐个放入排样区域中,直到无法再放入为止。

在这个过程中,要保证矩形件的位置能够使得整体排样效果更加紧凑。

在自底向上的排放过程中,可以采用一些启发式算法来确定矩形件的放置位置,例如先放置矩形件底部距离排样区域底部最近的位置,再逐步向上尝试放入,直到找到合适位置或无法放入为止。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
收稿 日期:2 0 1 3 - 0 7 - 2 5 作者 简介:吴忻生 ( 1 9 6 1 一),男,副教授 ,硕士 ,主要从事智能优化技 术、工业控制 系统等相关研究 。 第3 5 卷 第1 O 期 2 0 1 3 - 1 0 ( 上) 【 5 5 】
衡 点 ,是 此类 问题 的研 究重 点 。
1 问题描述及数学模型
在 实 际 应用 中 ,根 据 不 同 的工 艺 要 求 ,矩 形
件 排 样 问题 可 以有 不 同的 表述 。 排样 问题 经 过 提 炼 后 的一 般 化 描 述 为 :在 满 足 工 艺 要求 前 提 下 , 寻 求 最 佳 排 样 方 案 ,将 若 干 个 不 同规 格 的矩 形 件
改进遗传算 法 ,通 过在算法 的不同 阶段 设置不 同的遗传算 子 ,提 高算 法的 自适 应能力 。将 改
进 的遗传算 法与基 于最低水 平线方法 的排放策 略相结合 ,有效地解决 矩形件排 样优化 问题。
实验结果 表明 ,采 用分 阶段 遗传算 子对遗传算 法有改进作 用 ,所 提出的排样优 化算法 能够在 个较短时间内找到满意解。 关键 词 : 矩 形件排样优化 ;最低水平线 ;遗传算法 ;分阶段遗传算子 中图分类号 :T P 8 9 1 文献标识码 :A 文章编号 :1 0 0 9 —0 1 3 4 ( 2 0 1 3 ) 1 0 ( 上) 一 0 0 5 5 — 0 4
吴忻生 ,吴超成 ,刘海明
WU Xi n — s h e n g. W U Ch a o - c h e n g , L I U Ha i - mi n g

( 华南理工大学 自动化学院 ,广州 5 1 0 6 4 0 ) 要 :针 对现代制造 、加工行业中广泛存在的矩形件排样优化问题 ,提出一种基于分阶段遗传算子的

D o i :1 0 . 3 9 6 9 / J . i s s n . 1 0 0 9 - 0 1 3 4 . 2 0 1 3 . 1 O (E ) . 1 6
0 引 言
矩 形 件 排 样 优 化 问题 中 是二 维 排 样 问 题 中研 究 最 多 的 一 类 排 样 问 题 。矩 形 件 排 样优 化 是 指 把 指 定 数 量 、 不 同 规 格 的 矩 形 件 排 入 到 规 定 尺 寸 的
矩 形 板 材 上 , 通 过 确 定最 优 排 样 方 案使 板 材 利 用
率 最 大 。 矩 形 件 排 样 优 化 在 现 代 制造 、加 工 行 业 中 应 用 非 常 广 泛 ,Байду номын сангаас 各 类板 材 的下 料 、切 割 、加
工 等 , 是制 造 业 自动 化 从 设 计 到 下料 过 程 中 的关 键 环 节 。从 计 算 复 杂性 理 论 上讲 ,矩 形 件 排 样 问
此 , 论 文提 出分 阶段 调 整 遗 传 算 子 的 方 法 来 改进
传 统 遗 传 算法 ,并 结合 最 低 水 平 线 方 法 求 解矩 形
件 排样 优化 问题 。
题 属于 典 型 的NP 完 全组 合 优 化 问题 。对 于 这 类 问 题 , 随 着 问题 规模 增 大 ,计 算 复 杂 度将 呈 爆 炸 式 增 长 , 要 在一 个 合理 时 间 内获 得 问题 的最 优 解难 以 实现 。 因 此 , 如何 构 造 和 设 计 有 效 的排 样 优 化 算法 ,在 计 算 时 间 与材 料 利 用 率之 间寻 求 一 个 平
全 部 排 入 到 一 个 宽 度 固 定 、 高 度 不限 的矩 形 板 材
近 几 十 年 来 ,国 内 外 学 者 在 矩 形 件 排 样 优 化 问题 上 做 了较 多研 究 ,也 提 出 了 多种 可 用 于 排 样 优 化 的 算 法 。 从 排 样 问 题 的 研 究 内 容 看 , 该 问 题 的求 解 可 分 解 为 矩 形 件 的定 位 求 解 和 定 序 求 解
两 方 面 。所 谓 定 位 求 解 ,是 指 矩 形 件 排 入 到 矩 形 板 材 上 的排 放 策 略 的确 定 ,也 即矩 形 件 的布 局 方
上 ,并 使 板 材 的 利 用 率 最 高 。 图 l 所 示 为8 个 矩 形 件排入矩形板材的一种排样结果 ( 阴影 部 分 为 排 样 后不 能利 用 的部分 )。
法 ; 常 见方 法 有 B L算法 、 改进 B L算 法 、填 充
算 法 、最 低水 平 线方 法 等 。排 样 定序 求解 问题
是 指 确定 待 排 样 矩 形 件 相 互 间 排放 顺 序 的 问 题求 解 ,该 问题 表 现 为典 型 的组 合 优 化 问题 。基 于 该 问题 的组 合 优 化 特 点 ,一 些 智 能 优 化 方 法 被 用 于 矩 形 件 定序 问题 求 解 ,如 遗 传算 法 、 蚁群 算 法
等 。 目前 ,针 对 矩 形件 排 样 问题 的研 究 ,主 要 是
将 定 位 求 解 算法 与 定 序求 解 算 法 相 结 合 来 获 得 问
题 的 最 优 解 或近 似 最 优解 。 由于 遗 传 算 法 具 有 全
局 搜 索 、 结 构通 用 等优 点 ,其 在 排 样 优 化 问 题 求 解 中 得 到 广泛 应 用 。然 而 ,研 究 发 现 ,传 统遗 传 算 法 存 在过 早 收 敛 、 易 陷入 局 部 最 优 的 缺 点 ,且 算 法 性 能 易 受选 择 、交 叉 、变 异 等 环 节影 响 。基
务l 匐 秒 似
基 于改 进遗传算法 的矩形件排样优化算法
Opt i mi z at i on al gor i t hm f or packi ng r ect an gl es bas ed on i m pr ov ed genet i c al gor i t hm
相关文档
最新文档