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⛄ 内容介绍
随着中国加入WTO,制造行业的企业面临着更为激烈的市场竞争.为了在竞争中立于不败之地,企业必须想方设法提高经济效益,而提高经济效益的重要途径之一就是通过提高材料的利用率来降低成本. 矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最少,使得原材料的利用率最高.优化排样算法的研究既有实际应用价值,又有理论意义. 矩形排样问题属于组合最优化问题和NP完全问题,因为存在计算上的复杂性,在一定时间内求其精确全局最优解是相当困难的.对于矩形排样问题,任何算法都难以保证总能得到最优解,目前解决的方法多为各种启发式算法. 提高原材料利用率问题是一个系统工程问题,需要从生产管理,优化下料,支持决策等方面提供完备的一体化解决方案.其中优化下料环节中,构造有效的优化算法是关键. 矩形件排样不仅适用于矩形零件的排放,而且也是不规则零件排放的基础.
⛄ 部分代码
function draw(pop,p1)
rec=[0,0,0,0];%temp data space for every rectangle
for i =1:size(pop,1)
rec(1) =pop(i,1);%矩形的横坐标
rec(2) = pop(i,2); %矩形的纵坐标
rec(3) = pop(i,3); %矩形的x轴方向的长度
rec(4) = pop(i,4);
txt=sprintf('%d',p1(i));
rectangle('Position',rec,'LineWidth',0.5,'LineStyle','-');
text(pop(i,1)+pop(i,3)/2,pop(i,2)+pop(i,4)/2,txt);
end
% axis([0,2500,0,1500]);
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 黄红兵. 矩形件下料优化排样的遗传算法[D]. 广西师范大学.
[2] 杨俊. 基于工业背景的矩形板材排样优化研究[D]. 电子科技大学.
[3] 贾志欣, 殷国富, 罗阳. 二维不规则零件排样问题的遗传算法求解[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2002, 14(5):4.
[4] 单宇晗. 基于自适应遗传算法的矩形排样方法研究[J]. 计算机与数字工程, 2020, 48(10):6.
[5] 冯志渊, 胡宇祥, 王文豪. 一种基于遗传算法的矩形渠道断面参数优化计算方法:, CN202110999496.8[P]. 2021.
[6] 王永振. 二维不规则图形内的矩形排样研究[D]. 沈阳建筑大学, 2019.
