边缘匹配度算法与变邻域搜索结合的矩形件下料算法

研究了广泛存在于生产制造中的二维矩形件下料问题,提出一种边缘匹配度算法和变邻域搜索算法相结合的混合算法进行求解。首先,分析了一般最低水平线相关算法的缺陷,提出了一种边缘匹配度评价函数。下料时其可以对所有剩余的矩形件进行评价,从中选出与当前布局边缘重合最大的矩形件进行排放。其次,由于下料问题存在上位效应,提出一种与其相匹配的邻域结构,得到了一种适应下料问题的变邻域搜索算法,边缘匹配度算法通过与变邻域搜索算法结合来加强其搜索能力。最后,通过对已有文献的多个案例进行试验。实例证明提出的算法可以得到较好的排样结果,相较于其它算法提高了板材利用率1.16%~12.03%,具有较高的实用性。

基于改进粒子群算法的木材板材下料方法

木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。