一种基于遗传算法的排案优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的排案优化方法，建立各矩形待排件数学模型，确定待排件尺寸规模，将各待排件及其待排属性视为一个基因，并进行基因编码；由一组待排件组成一个种群，其基因组成视为一组染色体；实数编码与交叉：确定交叉位置，选择交叉部分，根据交叉概率确定是否交叉；对每一组个体的每一个位置进行变异判断是否需要旋转变异和位置变异；采用选择算法在末代遗传操作产生新的种群后，计算出种群的适应度，然后按适应度将种群中的个体进行排序，取适应度高的个体组成新的准群；本发明专利技术不仅能有效地降低排料人员的工作强度，而且会大大提高排料速度和材料利用率，同时也给企业带来可观的经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的排案优化方法
本专利技术属于玻璃制造领域，具体涉及一种基于遗传算法的排案优化方法。技术背景玻璃生产过程中，排料是一个非常关键的工序，排料即在满足一定的约束条件下合理、有效地布置以求最大限度地利用材料。玻璃行业的排样工序比较繁琐，而排料的材料利用率将直接关系到相关企业产品的成本和经济效益。企业在进行大量生产时，材料利用率若有稍微提高，带来的经济效益也会相当可观。能否合理地利用材料，降低损耗，将直接影响企业经济效益和市场竞争能力。国内外研究学者设计不同的计算方法来解决优化排料问题。而优化排料问题一直没有很好的解决方案。传统的解决方法，只考虑待排件的一种排料顺序，因此排料结果不理想。而智能优化算法因其所自身的特点，为那些传统优化技术难以处理的排料优化问题提供了新的可行解决方案。所以把智能优化算法，尤其是遗传算法引入排料优化问题有着良好的应用前景。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术公开了一个高效的玻璃排样方案，不仅能有效地降低排料人员的工作强度，而且会大大提高排料速度和材料利用率，同时也给企业带来可观的经济效益。为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种基于遗传本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遗传算法的排案优化方法，其特征在于：包括以下步骤：1)采用摄像机成像原理建立各矩形待排件数学模型，确定待排件尺寸规模，将待排范围参数化：即以矩形待排区域左下角建立坐标系；2)将各待排件及其待排属性视为一个基因，并进行基因编码；由一组待排件组成一个种群，其基因组成视为一组染色体；3)实数编码与交叉：确定交叉位置，选择交叉部分，根据交叉概率确定是否交叉；4)对每一组个体的每一个位置进行变异判断是否需要旋转变异和位置变异；5)采用选择算法在末代遗传操作产生新的种群后，计算出种群的适应度，然后按适应度将种群中的个体进行排序，取适应度高的个体组成新的准群；6)将待排件初使数据及最终方案上传至云数...

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的排案优化方法，其特征在于：包括以下步骤：1)采用摄像机成像原理建立各矩形待排件数学模型，确定待排件尺寸规模，将待排范围参数化：即以矩形待排区域左下角建立坐标系；2)将各待排件及其待排属性视为一个基因，并进行基因编码；由一组待排件组成一个种群，其基因组成视为一组染色体；3)实数编码与交叉：确定交叉位置，选择交叉部分，根据交叉概率确定是否交叉；4)对每一组个体的每一个位置进行变异判断是否需要旋转变异和位置变异；5)采用选择算法在末代遗传操作产生新的种群后，计算出种群的适应度，然后按适应度将种群中的个体进行排序，取适应度高的个体组成新的准群；6)将待排件初使数据及最终方案上传至云数据，以便遇到类似排样解决方案时实现二次调用。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的排案优化方法，其特征在于：所述步骤3)里的交叉概率为0.4～0.99。3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的排案优化方法，其特征在于：所述步骤3)里的染色体交叉方法如下：先选一个固定的交叉位置，在该点以前的基因不变，在该点以后的基因部分进行交叉；将两条染色体的不交叉的基因部分进行比较，在去掉两个基因片断中相同的基因后，将染色体不交叉部分剩下的基因按原来的顺序分别放入两个数组p[]和q[]中；在对染色体交叉部分的基因片断进行操作时，对不等于数组p[...

【专利技术属性】
技术研发人员：李蓬波，钟建洋，廖星涵，陈式金，王燕，
申请(专利权)人：南京华域云脑信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32