基于自适应偏差遗传算法的不规则零件排样方法技术

本发明专利技术公开了一种基于偏差遗传算法的二维不规则零件排样方法，包括：1、构建二维不规则零件排样模型；2、偏差遗传算法的初始化；3、按照启发式规则初始化种群；4、计算种群个体适应度；5、划分精英种群与非精英种群；6、执行突变、交叉操作生成新的个体；7、将精英种群与突变种群的个体保留到下一代；8、对个体的基因序列解码，按照左底法顺序摆放零件；8、如果种群迭代次数达到指定代数，输出种群最优个体，否则，迭代次数加1后返回步骤4。本发明专利技术能提高排样效率，节省板材材料使用长度，从而能提高板材材料利用率，降低产品的材料成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及加工件切割排样，尤其涉及一种基于自适应偏差遗传算法的二维不规则零件排样方法。

技术介绍

1、全球资源日益紧张以及产业结构不断升级的背景下，如何在保证生产质量的同时最大化资源利用率、降低材料浪费与成本，已成为各行各业普遍关注的关键问题。以制造业和物流业为例，高效利用钢板、玻璃、布料等大幅面原材料，或在有限的空间内完成货物装载与仓储布局，都是生产和运营过程中至关重要的环节。

2、早期，这些工作主要依赖富有经验的技术人员进行手动或半手动排样，然而，当物品数量庞大、规格形状多样、约束复杂时，仅凭经验往往难以获得理想的排样方案。随着计算机技术与智能算法的蓬勃发展，排样问题(cutting and packing problem, cpp)逐渐成为运筹学、组合优化以及人工智能等领域的研究热点，其研究成果在实践中对提高生产效率与节约资源具有重要意义。计算机辅助排样技术应运而生。它不仅大幅提高了排样效率，还提升了板材利用率，为企业节省了大量人工成本和材料成本。在计算机辅助排样中，针对不规则零件的排样问题，初期常采用数学规划方法，通过对排样问题进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于有偏密钥遗传混合算法的二维不规则零件排样方法，其特征在于，是应用在一个固定宽度、可变长度的矩形板材内无重叠的放置n个不规则零件，并使得矩形板材的长度最小的场景中，n个不规则零件所构成的零件集合记为，其中，表示第i个不规则零件，表示第j个不规则零件；；

2.根据权利要求1所述的基于有偏密钥遗传混合算法的二维不规则零件排样方法，其特征在于，所述步骤2.5中是利用式(10)-式(12)对变异概率进行自适应计算：

3.根据权利要求1所述的基于有偏密钥遗传混合算法的二维不规则零件排样方法，其特征在于，所述步骤2.6中是利用式(10)-式(12)对交叉概率进行自适...

【技术特征摘要】

1.一种基于有偏密钥遗传混合算法的二维不规则零件排样方法，其特征在于，是应用在一个固定宽度、可变长度的矩形板材内无重叠的放置n个不规则零件，并使得矩形板材的长度最小的场景中，n个不规则零件所构成的零件集合记为，其中，表示第i个不规则零件，表示第j个不规则零件；；

2.根据权利要求1所述的基于有偏密钥遗传混合算法的二维不规则零件排样方法，其特征在于，所述步骤2.5中是利用式(10)-式(12)对变异概率进行自适应计算：

3.根据权利要求1所述的基于有偏密钥遗传混合算...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛峰，宋连旗，李子意，李书杰，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：