摘要
针对诸多优化算法在处理大规模下料问题时易于陷入局部最优解和时间效率低下的问题,提出基于零件相似性特征的分组优化方法.该方法利用HCM算法进行零件聚类,产生若干相似组,然后通过分析计算机硬件水平和算法处理问题能力将相似组重组为若干分组,再对各分组依次优化.在相邻分组的优化中,采用补偿策略动态修正零件在分组间的分布,优化完毕后合并各组优化结果得到原问题的下料方案.实验结果表明,相对于不分组优化,该方法处理大规模下料问题的效率高,且可以维持和提高材料利用率.
A new grouping optimization method based on the similarity of parts is proposed, which is intended to solve the low-efficiency and local optimization problems in large-scale cutting stock problem （LCSP） . By using HCM algorithm, all the parts are clustered at first. Then, the part-clusters are recombined into several part-groups by considering the computer hardware conditions and the optimization algorithm＇s characteristics. The LCSP is decomposed into several small-scale cutting stock problem （SCSP）, After that, all the SCSPs are solved separately. For every pair of two adjacent SCSPs, a compensation strategy is adopted to adjust parts in different groups. Eventually, the result of the LCSP is obtained by combining all the results of the SCSPs. Compared with the general optimization algorithms, the proposed method is highly effective both in time-efficiency and utilization ratio of materials.
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期1442-1446,共5页
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics
基金
国家自然科学基金(50475062)
国家科技支撑计划课题(2006BAF02A03)
关键词
优化
下料
基于相似性的分组
optimization
cutting stock
similarity-based grouping
作者简介
尹震飚，男，1982年生，硕士，主要研究方向为CAD、优化下料等．yzb820124@sina．com．cn
阎春平，男，1973年生，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为制造业信息化CAD／CAM．
刘飞，男，1948年生，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为制造系统工程、制造自动化．
曹智慧，男，1981年生，硕士，主要研究方向为CAD等．
