一种基于并行分组遗传算法的线材斜切下料方法

    公开(公告)号:CN115422823A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202210916500.4

    申请日:2022-08-01

    Abstract: 本发明属于线切割下料加工相关技术领域,其公开了一种基于并行分组遗传算法的线材斜切下料方法,该方法采用并行分组遗传算法进行求解,采用精英选择策略保留种群中最好的一些解;根据问题特点,采用分组编码的方式,一个编码序列表示一个解;考虑线材切口匹配,提出BFD算法,将编码序列转化成线材零件在原材料上的下料方案并计算个体的适应度值;采用一种Exon交叉方式进行自适应交叉操作;采用自适应概率和新型变异位点选择进行自适应变异操作;在初始数次迭代时,采用种群漂移操作交流各子种群优秀个体。本发明所提出的线材斜切下料方法能有效解决实际线材斜切下料优化问题,可以提高线材下料效率和材料利用率,产生很好的经济效益。

    一种基于最佳匹配规则与禁忌搜索的排样优化方法和系统

    公开(公告)号:CN115965131A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202211615149.1

    申请日:2022-12-15

    Abstract: 本发明提供了一种基于最佳匹配规则与禁忌搜索的排样优化方法和系统,属于排样优化技术领域。排样过程中存在的后向影响的特性造成顺序上的调整与布局上的调整无法对应,制约了顺序调整的有效性。传统方法未考虑该特性,采取了非必要且复杂的低效操作。本发明在保留最佳匹配规则的定位高效性的基础上,改变了顺序更新的方式,在原有顺序中选择某零件作为布局上保留和改变的分界点,且避开顺序调整上的复杂操作,而仅采取该零件与该零件的后置零件之间的交换操作,通过这种方式保留该零件的前置零件的布局,改变该零件的后置零件的布局,与零件布局更新的方式更契合,避免了传统方法所采取的过多的非必要且低效的复杂操作,提高了搜索效率。

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