针对二维下料问题板材单一的特点,研究了多规格板材二维下料问题。板材规格多样、毛坯规格多样且数量庞大,是NP(Non-deterministic Polynomial)完全问题。针对该问题的特点,将下料过程设计成规整和非规整两个阶段。规整阶段完成每种矩...针对二维下料问题板材单一的特点,研究了多规格板材二维下料问题。板材规格多样、毛坯规格多样且数量庞大,是NP(Non-deterministic Polynomial)完全问题。针对该问题的特点,将下料过程设计成规整和非规整两个阶段。规整阶段完成每种矩形毛坯的主体下料任务之后,如仍有毛坯剩余,则进入非规整阶段采用BL算法(Bottom Left Algorithm)下料剩余毛坯。根据模型特点,提出变邻域人工蜂群算法(VNABC),设计两种解码策略STD和SLD,并改进了VNABC算法的操作算子。最后,采用响应面分析法对VNABC算法进行参数标定。通过仿真实验将VNABC算法与遗传算法(GA)、改进粒子群优化算法(NUS)、模拟退火算法(SA)、人工蜂群算法(ABC)进行了对比分析,实验结果验证了VNABC解决多规格板材二维下料问题的优越性。展开更多
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文摘针对二维下料问题板材单一的特点,研究了多规格板材二维下料问题。板材规格多样、毛坯规格多样且数量庞大,是NP(Non-deterministic Polynomial)完全问题。针对该问题的特点,将下料过程设计成规整和非规整两个阶段。规整阶段完成每种矩形毛坯的主体下料任务之后,如仍有毛坯剩余,则进入非规整阶段采用BL算法(Bottom Left Algorithm)下料剩余毛坯。根据模型特点,提出变邻域人工蜂群算法(VNABC),设计两种解码策略STD和SLD,并改进了VNABC算法的操作算子。最后,采用响应面分析法对VNABC算法进行参数标定。通过仿真实验将VNABC算法与遗传算法(GA)、改进粒子群优化算法(NUS)、模拟退火算法(SA)、人工蜂群算法(ABC)进行了对比分析,实验结果验证了VNABC解决多规格板材二维下料问题的优越性。