一种基于多子群粒子群算法的二维不规则排样方法技术

一种基于改进型粒子群算法的二维不规则排样方法，包括以下步骤：第一步，将样片和材料的几何图形转换为一系列的二维坐标区间，然后使用启发式底左搜索算法来判断样片与材料的二维区间的是否重叠来移动样片相对于材料中的位置；第二步，改进型PSO搜索过程：过划分多个子群的方法，在不改变趋向当前最优解的参数的情况下，加入了子群最优解对子群中粒子的影响，粒子群的迭代次数达到了初始时设定的最大迭代次数时，粒子停止迭代，取得当前的全局最优解作为最终排样方案。本发明专利技术提供一种具有良好搜索能力的同时、搜索速度快、最终解较佳、排样效果良好的基于改进型粒子群算法的二维不规则排样方法。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于多子群粒子群算法的二维不规则排样方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步，将样片和材料的几何图形转换为一系列的二维坐标区间，然后使用启发式底左搜索算法来判断样片与材料的二维区间的是否重叠来移动样片相对于材料中的位置；第二步，改进型PSO搜索过程如下：1)以样片排入后的高度的倒数作为适应度值，适应度值1/H越大则排入效果越好；2)各个样片的排入状态主要有三种：排入次序、旋转角度和镜像，所述排入次序order的取值范围1～n，n为样片总数；旋转角度angle的取值范围0°～360°，镜像mirror表示是否关于y轴对称，0～1，0表示不关于y轴对称，1表示关于y轴对称；3)将2）中提出的三个参数作为构成粒子群中的基本粒子的三个元素，随机初始化所述基本粒子；4)计算每个粒子的欧式几何位置，按照离原点距离的从小到大的顺序将所有粒子分为M个子群，M＜n；5)各参数设置如下：xij=〈orderij,angleij,mirrorij〉第i个子群中第j个粒子的位置向量；vij=〈v_ordij,v_angij,v_mirij〉第i个子群中第j个粒子的速度向量；pij=〈p_ordij，p_angij，p_mirij)第i个子群中第j个粒子的历史最佳位置向量；psgi=〈Psg_ordi，Psg_angi，psg_miri〉第i个子群历史最佳位置向量；pg=〈pgord，pgang，pgmiri〉全局历史最佳位置向量；6)粒子的速度与位置更新公式如下所示：vij(d+1)=w×vij(d)+c1×rand1ij×[pij(d)?xij(d)]+c2×rand2ij×[psgi(d)?xij(d)]+c3×rand3ij×[pg(d)?xij(d)]xij(d+1)=xij(d)+vij(d+1)其中d为迭代次数，c1、c2、c3分别表示趋向粒子本身历史最优解、子群的最优解、全局最优解的速度控制因子，其中c3＞c2＞cl＞0，rand1ij、rand2ij,rand3ij为0～1之间的随机因子，w为惯性因子，w的值w（d）随迭代次数的增加而线性递减：w(d)=u?v×d/DD为最大迭代次数，u，v的值满足；7)更新历史最优解每个粒子进行速度更新之后，通过启发式底左搜索算法排入材料中，计算出粒子的适应度值F，从而更新粒子本身的历史最优位置，子群以及全局的最优位置；8)当粒子群的迭代次数达到了初始时设定的最大迭代次数时，粒子停止迭代，取得当前的全局最优解作为最终排样方案；若未达到最大迭代次数，继续从步骤6）开始执行。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：董辉，黄胜，黄文嘉，俞立，高阳，吴祥，罗立锋，仲晓帆，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：