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基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法不规则件优化排样
被引量:
1
1
作者
秦振浩
《现代工业经济和信息化》
2022年第12期262-264,共3页
以钣金件排样过程为应用背景,通过对不规则件进行预处理,求出不规则件的最小包络矩形,把不规则排样转化为矩形件正交排样,结合多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法进行优化排样,找到问题的最优解,确定零件在板材上的合理排放位置。实例证...
以钣金件排样过程为应用背景,通过对不规则件进行预处理,求出不规则件的最小包络矩形,把不规则排样转化为矩形件正交排样,结合多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法进行优化排样,找到问题的最优解,确定零件在板材上的合理排放位置。实例证明,该算法能够提高板材的利用率和排样效率,降低企业的生产成本。
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关键词
多种群遗传算法
剩余矩形匹配算法
矩形包络法
不规则件排样
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职称材料
基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法不规则件优化排样
2
作者
秦振浩
《现代工业经济和信息化》
2022年第9期222-224,共3页
提出一种基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法的排样优化算法来求解现代工业生产中普遍存在的二维不规则件排样问题。通过提取不规则件的最小包络矩形,将其转化为矩形件排样问题,然后应用多种群遗传算法在全局范围内搜寻可行解,采用...
提出一种基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法的排样优化算法来求解现代工业生产中普遍存在的二维不规则件排样问题。通过提取不规则件的最小包络矩形,将其转化为矩形件排样问题,然后应用多种群遗传算法在全局范围内搜寻可行解,采用剩余矩形匹配算法作为解码算法,将搜索到的可行解解码为排样图,最后进行量化评价,推动种群的进化,找到最优解。实例证明,所提算法优于公司现有排样方法,可提高板材的利用率和排样效率。
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关键词
多种群遗传算法
剩余矩形匹配算法
矩形包络法
不规则件排样
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职称材料
题名
基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法不规则件优化排样
被引量:
1
1
作者
秦振浩
机构
河北工业大学经济管理学院
出处
《现代工业经济和信息化》
2022年第12期262-264,共3页
文摘
以钣金件排样过程为应用背景,通过对不规则件进行预处理,求出不规则件的最小包络矩形,把不规则排样转化为矩形件正交排样,结合多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法进行优化排样,找到问题的最优解,确定零件在板材上的合理排放位置。实例证明,该算法能够提高板材的利用率和排样效率,降低企业的生产成本。
关键词
多种群遗传算法
剩余矩形匹配算法
矩形包络法
不规则件排样
Keywords
multi-population genetic algorithm
residual rectangle matching algorithm
rectangular envelope method
layout of irregular parts
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法不规则件优化排样
2
作者
秦振浩
机构
河北工业大学经济管理学院
出处
《现代工业经济和信息化》
2022年第9期222-224,共3页
文摘
提出一种基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法的排样优化算法来求解现代工业生产中普遍存在的二维不规则件排样问题。通过提取不规则件的最小包络矩形,将其转化为矩形件排样问题,然后应用多种群遗传算法在全局范围内搜寻可行解,采用剩余矩形匹配算法作为解码算法,将搜索到的可行解解码为排样图,最后进行量化评价,推动种群的进化,找到最优解。实例证明,所提算法优于公司现有排样方法,可提高板材的利用率和排样效率。
关键词
多种群遗传算法
剩余矩形匹配算法
矩形包络法
不规则件排样
Keywords
multi-population genetic algorithm
residual rectangle matching algorithm
rectangular envelope method
layout of irregular parts
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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1
基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法不规则件优化排样
秦振浩
《现代工业经济和信息化》
2022
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职称材料
2
基于多种群遗传算法和剩余矩形匹配算法不规则件优化排样
秦振浩
《现代工业经济和信息化》
2022
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