一种平面切割路径规划的方法、系统及计算机存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种平面切割路径规划的方法、系统及计算机存储介质，包括：S1、提取每一个零件图形的离散节点；S2、根据提取的每一个零件图形的离散节点，建立广义旅行商问题的数学模型；S3、将建立的广义旅行商问题的查询集合和起始节点，输入到算法求解器中，求解最优解，输出最优解的节点的序号；S4、根据输出的最优解的节点的序号，生成平面切割路径。本发明专利技术通过选择删除启发式算法和插入启发式算法，并在迭代过程中更新删除启发式算法和插入启发式算法求解最优解，从而降低平面切割路径规划中广义旅行商问题程路径寻优的困难。义旅行商问题程路径寻优的困难。义旅行商问题程路径寻优的困难。

【技术实现步骤摘要】
一种平面切割路径规划的方法、系统及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及平面切割路径规划
，特别是指尤其涉及一种平面切割路径规划的方法、系统及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]平面切割在很多工业应用上都占有很高的比重，然而随着信息技术的发展和劳动成本的上升，工业生产自动化已然成为行业发展的一个大趋势，这也对当前的平面切割技术提出了更高的要求：高质量、高精度、高效率完成切割任务才能适应自动化工业生产的需要。
[0003]在平面切割问题中，路径规划是一项非常重要的内容，从目前的研究现状来看，在平面切割路径规划与优化研究领域中，整体的研究趋势是将平面切割路径规划问题建模为广义旅行商问题及其变体问题，在裁片长度固定的情况下，尽量减小空程长度才能尽可能减少刀具切割路径移动的距离。
[0004]由于广义旅行商问题的特殊性，其不仅要对集合进行拓扑排序，还要在每个集合中选择恰当的点构成最短回路。在广义旅行商问题的求解方案上，仿生算法和群智能算法等启发式算法是主流的解决方案，利用启发式算法和局部搜索算法搜寻广义旅行商问题的最优解。
[0005]但是，现有的广义旅行商问题的求解方案通常为遗传算法和其他一些仿生算法，这些算法通常在实现上较为复杂，特别是对于广义旅行商问题，遗传算法中解的表示尤为重要且复杂，这就造成了在路径寻优问题上的困难。
[0006]其次，遗传算法并不能很好的利用现有的一些信息，在收敛速度上很慢，特别是在大规模广义旅行商问题中，算法的收敛快慢是一个重要影响因素。
专利
技术实现思路

[0007]本专利技术提供了一种平面切割路径规划的方法、系统及计算机存储介质，以解决平面切割路径规划中广义旅行商问题程路径寻优困难，算法收敛速度慢的技术问题。
[0008]本专利技术提供的技术方案如下：
[0009]本专利技术的一个目的在于提供一种平面切割路径规划的方法，所述方法包括如下方法步骤：
[0010]S1、获取图纸文件，解析图纸文件上的每一个零件图形，提取每一个零件图形的离散节点；
[0011]S2、根据提取的每一个零件图形的离散节点，建立广义旅行商问题的数学模型；
[0012]其中，所有零件图形的离散节点按顺序编号，选取一个节点作为广义旅行商问题的数学模型的起始节点，每一个零件图形的离散节点，构成广义旅行商问题的数学模型的一个查询集合；
[0013] S3、将建立的广义旅行商问题的查询集合和起始节点，输入到算法求解器中，求
解最优解，输出最优解的节点的序号；
[0014]S4、根据输出的最优解的节点的序号，生成平面切割路径。
[0015]在一个较佳的实施例中，在步骤S1中，解析得到的每一个零件图形包括点、直线和圆弧；
[0016]以每一个零件图形的点、直线的起点和圆弧的起点，作为每一个零件图形的离散节点。
[0017]在一个较佳的实施例中，在步骤S3中，通过如下方法求解最优路径：
[0018]S301、在建立的广义旅行商问题的数学模型中，随机生成多个当前解，并选取其中一个当前解作为最优解，其中，每一个当前解中包括预设路径的节点集合，和预设路径的边集合；
[0019]S302、选择删除启发式算法，利用选择的删除启发式算法，从每一个当前解的节点集合中选择个节点，并将选择的个节点删除，形成多个删除解；
[0020]S303、选择插入启发式算法，利用选择的插入启发式算法，在每一个删除解中，插入个节点，形成多个插入解；
[0021] S304、对每一个插入解进行局部优化，得到多个迭代解；
[0022]S305、比较每一个迭代解与最优解的权重：当，则该迭代解替换最优解，并且将该迭代解作为下一次迭代的当前解，当，则判断该迭代解是否作为下一次迭代的当前解，其中，是迭代解的哈密顿环的长度，是最优解的哈密顿环的长度；并且，更新删除启发式算法和插入启发式算法的选择权重；
[0023] S306、重复步骤S302至步骤S305进行迭代，直至满足停机准则，输出最优解路径的节点的序号。
[0024]在一个较佳的实施例中，在步骤S302中，个节点中的每一个节点，按照如下方法删除：
[0025]定义非归一化的概率质量函数，初始化参数和当前解的节点集合内的节点个数；
[0026]根据非归一化的概率质量函数，选择当前解的节点集合内，评估值最小的节点删除，其中，是非归一化的概率质量函数的参数，是节点的评估值，是节点的序号；从当前解的边集合内删除边和，并添加边，形成多个删除解。
[0027]在一个较佳的实施例中，评估值通过如下方法计算：
ꢀ
，其中，是节点的评估值，是节点的序号，是两个节点之间的欧氏距离。
[0028]在一个较佳的实施例中，评估值通过如下方法计算：，其中，是节点的评估值，是节点的序号，是两个节点之间的欧氏距离，是已删除的节点中随机选择的节点。
[0029]在一个较佳的实施例中，在步骤S302中，在当前解的节点集合内，随机选择的个节点删除。 在一个较佳的实施例中，在步骤S303中，个节点中的每一个节点，按照如下方法插入：
[0030]定义非归一化的概率质量函数，初始化参数和删除解的节点集合内的节点个数，根据非归一化的概率质量函数，选择距离删除解的节点集合，最近的查询集合；在删除解的节点集合，与查询集合之间寻找一条边，在查询集合中寻找一个节点，使其满足： ，在节点x和节点y之间插入节点，其中，是两个节点之间的欧氏距离。
[0031]在一个较佳的实施例中，通过如下方法计算，与删除解的节点集合，最近的查询集合的距离：
[0032] ，其中，是删除解的节点集合内的任意一个节点。
[0033]在一个较佳的实施例中，在步骤S304中，通过如下方法对插入解进行局部优化：
[0034] S3041、创建一个有向无环图，其中，有向无环图中包括所有的查询集合、插入解的节点集合，并对所有的查询集合进行排序；
[0035] S3042、以每一个查询集合中的每一个节点连接下一个查询集合中的每一个节点，最后一个查询集合的节点连接到第一个查询集合的节点，利用Dijkstra算法求最短路径； S3043、在插入解的节点集合中，删除一个节点，并插入一个新节点，使插入插入解与步骤S3042计算的最短路径最接近；S3044、重复步骤S3041至步骤S3043，对每一个插入解进行局部优化。
[0036]在一个较佳的实施例中，在步骤S305中，当，通过如下方法判断该迭代解是否作为下一次迭代的当前解：计算迭代解被接受的概率：
[0037]，其中，是迭代解
的哈密顿环的长度，是最优解的哈密顿环的长度；
[0038]随机生成一个数，当计算得到的迭代解被接受的概率小于随机生成的数，则该迭代解作为下一次迭代的当前解；否则，该迭代解不进入下一次迭代。
[0039]在一个较佳的实施例中，在步骤S305中，通过如下方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种平面切割路径规划的方法，其特征在于，所述方法包括如下方法步骤：S1、获取图纸文件，解析图纸文件上的每一个零件图形，提取每一个零件图形的离散节点；S2、根据提取的每一个零件图形的离散节点，建立广义旅行商问题的数学模型；其中，所有零件图形的离散节点按顺序编号，选取一个节点作为广义旅行商问题的数学模型的起始节点，每一个零件图形的离散节点，构成广义旅行商问题的数学模型的一个查询集合；S3、将建立的广义旅行商问题的查询集合和起始节点，输入到算法求解器中，求解最优解，输出最优解的节点的序号；S4、根据输出的最优解的节点的序号，生成平面切割路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，解析得到的每一个零件图形包括点、直线和圆弧；以每一个零件图形的点、直线的起点和圆弧的起点，作为每一个零件图形的离散节点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，通过如下方法求解最优路径：S301、在建立的广义旅行商问题的数学模型中，随机生成多个当前解，并选取其中一个当前解作为最优解，其中，每一个当前解中包括预设路径的节点集合，和预设路径的边集合； S302、选择删除启发式算法，利用选择的删除启发式算法，从每一个当前解的节点集合中选择个节点，并将选择的个节点删除，形成多个删除解； S303、选择插入启发式算法，利用选择的插入启发式算法，在每一个删除解中，插入个节点，形成多个插入解； S304、对每一个插入解进行局部优化，得到多个迭代解；S305、比较每一个迭代解与最优解的权重：当，则该迭代解替换最优解，并且将该迭代解作为下一次迭代的当前解，当，则判断该迭代解是否作为下一次迭代的当前解，其中，是迭代解的哈密顿环的长度，是最优解的哈密顿环的长度；并且，更新删除启发式算法和插入启发式算法的选择权重；S306、重复步骤S302至步骤S305进行迭代，直至满足停机准则，输出最优解路径的节点的序号。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S302中，个节点中的每一个节点，按照如下方法删除：定义非归一化的概率质量函数，初始化参数和当前解的节点集合内的节点个数；根据非归一化的概率质量函数，选择当前解的节点集合内，评估值最小
的节点删除，其中，是非归一化的概率质量函数的参数，是节点的评估值，是节点的序号；从当前解的边集合内删除边和，并添加边，形成多个删除解。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，评估值通过如下方法计算：，其中，是节点的评估值，是节点的序号，是两个节点之间的欧氏距离。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，评估值通过如下方法计算：，其中，是节点的评估值，是节点的序号，是两个节点之间的欧氏距离，是已删除的节点中随机选择的节点。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S302中，在当前解的节点集合内，随机选择的个节点删除。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S303中，个节点中的每一个节点，按照如下方法插入：定义非归一化的概率质量函数，初始化参数和删除解的节点集合内的节点个数，据非归一化的概率质量函数，选择距离删除解的节点集合，最近的查询集合；在删除解的节点集合，与查询集合之间寻找一条边，在查询集合中寻找一个节点，使其满足：，在节点x...

【专利技术属性】
技术研发人员：林权，王晓荣，林健，林君平，林正雄，
申请(专利权)人：福建恒而达新材料股份有限公司，
类型：发明
国别省市：