矩形排样论文_饶昊

导读:本文包含了矩形排样论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:矩形,算法,剩余,不规则,粒子,自适应,路径。

矩形排样论文文献综述

饶昊^[1]（2019）在《基于集束搜索的二维矩形排样问题求解算法》一文中研究指出降低成本、提高材料利用率是生产商提高收益的重要方式,所以如何将板材切割出更多有效目标板件是一个值得探讨的问题。为了得到更高效的二维矩形排样算法,通过以贴边度为放置动作判断核心,并以集束搜索的方式进行搜索求解。实验使用packing问题常用的C21算例组进行演算,并与基本算法、GRASP算法和TABU算法进行对比。这3种基本算法平均利用率为97.39%、98.50%、99.53%,而使用集束搜索策略后平均利用率上升到了99.80%。整体利用率比基本算法平均利用率上涨2.41%,比GRASP算法平均利用率上涨1.3%,比TABU算法平均利用率上涨0.27%。基本算法在使用集束搜索策略后,反超GRASP算法和TABU算法,使平均利用率进一步提升。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年05期）

陈钊^[2]（2018）在《离散粒子群算法在矩形排样问题上的应用研究》一文中研究指出针对矩形排样问题可以通过规定的排样规则(剩余矩形排样法)将问题转化为可以求解的组合优化问题和解空间是离散型的特点,提出了一种改进的离散粒子群优化算法。文章根据组合优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度及其运算规则进行了重新定义,然后利用改进的离散粒子群算法来搜索出最优解从而解决问题。通过与其他典型算法进行的仿真比较,结果表明,该算法具有很好的性能。(本文来源于《安徽职业技术学院学报》期刊2018年02期）

郭奇^[3]（2018）在《面轨道特征矩形排样与加工路径优化研究》一文中研究指出矩形排样与加工路径优化问题广泛存在于制造业领域,采用优化的生产调度方案是提高企业盈利能力的有效手段.本课题同样源于实际生产中遇到的一种带有面轨道特征的矩形排样问题.此类特殊矩形的加工有别于传统的排样与路径优化问题.对现有算法研究做总结后,提出了自适应遗传算法和图论相结合的优化方法,以该算法为核心,基于Delta3D引擎完成了虚拟辅助排样系统的开发.算法以寻找加工路径最优为目标,最终将路径优化问题转化为一个考察无向图连通性问题,并利用遗传算法在解空间中进行全局搜索.在遗传算法中,采用初始种群预处理方法,算子自适应机制等操作极大提高了算法的收敛速度,最后按照BL定位策略完成对矩形的排样.基于开源的Delta3D游戏引擎成功开发了一款3D虚拟辅助排样平台,并对开发过程中遇到的若干问题进行了详细说明.平台利用Qt作为图形用户界面开发库,OpenSceneGraphy完成场景渲染工作.此外,考虑到任何一款排样系统必需允许人机交互操作来确定最终排样方案,本文着重分析了系统的消息处理机制,鼠标、键盘事件监听过程以及空间对象的鼠标操作原理.最后,通过实验验证了该虚拟辅助排样平台在绝大多数情况下完全可以找到满足需求目标的排样结果,是一种非常可靠的方法.(本文来源于《浙江工业大学》期刊2018-06-01）

赵欢^[4]（2018）在《基于剩余矩形排样算法的工厂布局优化研究》一文中研究指出设施布局问题是一个要求工程实际的创造性问题,需考虑各方面的因素,在新厂设计或旧厂的改造中影响整个系统的物流、效率、成本和安全等方面。目前的研究多以装置内的设备布局为主,装置和装置之间的全厂布局优化研究较少,尚未发现有学者研究全厂布局和装置内部设备布局的关系。本文以厂区总体布局为研究对象,同时考虑了设备布局,将装置或设备简化为矩形,提出将剩余矩形排样算法和遗传算法相结合的新算法,对布局问题优化求解。本文首先以占地面积最小为目标建立数学模型进行工厂布局优化,考虑了部分装置的物料上下游关系对其联合布置,同时考虑了厂区所在地区的自然条件和外部交通运输条件等因素,将某些装置的位置固定,使布局更加合理和实际。以某炼厂为案例进行优化,并与原设计方案进行对比分析,优化方案的结果优于原设计方案,减少了占地面积,提高了土地利用率,说明了该方法的有效性。本文同时考虑了厂区的占地面积和管线连接,设定叁种不同的目标函数进行布局优化,对结果进行分析讨论。由于土地费用在总费用中所占比重较大,选取某一装置为关键装置,改变其长宽比,重新对厂区总体进行布局优化以减少占地面积,与原长宽比的总体布局进行对比。案例结果表明,同时优化占地面积和管线连接得到的厂区布局最优。改变关键装置的长宽比可以有效减少占地面积。本文考虑了装置内部设备布局与厂区总体布局的耦合。在所有装置中找出关键装置,即该装置面积或长宽比的改变可以显着减少总体占地面积。然后,改变该装置的面积和长宽比,装置内部采用剩余矩形排样算法和遗传算法相结合的算法对其进行布局优化。在布局优化时,为了使布局更加合理和实际,考虑了诸多约束条件,如将塔、反应器等高度较高的装置跨层放置等等。在计算装置内部设备布局的费用时,考虑了土地费用、管线投资费用、管线操作费用和楼层建设费用,以这四个费用的总和为目标函数进行优化,得到该装置新的面积和长宽比。最后,将该装置与其它装置进行全厂的布局优化,与原先的厂区布局结果进行对比。案例结果表明,对关键装置进行内部改造后,有效的减少了厂区总体费用。本文所提出的数学模型和算法可用于求解大规模的布局问题,对工程人员在设计规划时可提供一定的参考。(本文来源于《中国石油大学(北京)》期刊2018-05-01）

张子成^[5]（2018）在《基于矩形拼接的“一刀切”矩形排样优化设计》一文中研究指出首先,通过矩形拼接增加矩形件的多样性,使得剩余矩形匹配算法中可选择的矩形数目增加;其次,引入面积匹配度、高边匹配度和宽边匹配度作为评价剩余矩形匹配算法中选择矩形的标准,并采用叁叉树结构计算出原料利用率最高的排样方案;最后,通过实验对比证明本文算法可提高原料利用率,很好地解决了不同规模的矩形排样问题。(本文来源于《现代制造工程》期刊2018年04期）

周佳立,郭奇,吴超,武敏^[6]（2018）在《面轨道特征的矩形排样与加工路径优化方法研究》一文中研究指出为了解决实际生产中遇到的一种带有面轨道特征的矩形排样问题,重点研究了自适应遗传算法和图论相结合的优化方法,极大提高了切削加工效率。该方法将路径优化问题转化为一个考察无向图连通性问题,并利用遗传算法在解空间中进行全局搜索,以寻找加工路径最优解,并按照BL定位策略完成对矩形的排样。通过对遗传算法的改进:(1)对初始个体基因位的合法性判断,并利用深度优先遍历结果评估个体性能的优劣;(2)交叉、变异算子均采用自适应机制,并且执行变异操作的对象限定为一条染色体上的断点集,极大提高了算法的性能。最后,通过实验验证了该算法在绝大多数情况下完全可以找到满足需求目标的结果,是一种非常可靠的方法。(本文来源于《图学学报》期刊2018年02期）

袁哲,邓长亮,张岩^[7]（2018）在《不规则凸域板材中单一尺寸矩形排样算法》一文中研究指出目的研究在不规则凸域板材中进行单一尺寸矩形排样算法,解决在不规则凸域板材中排样单一尺寸矩形工程板数量最大化的问题.方法首先针对凸域板材中任意两点连线必在凸域板材内的特点,通过数学方程描述矩形工程板在凸域板材内和相互不重迭的约束条件,并以矩形工程板面积之和与凸域板材面积之比最大为目标函数,建立凸域板材中单一尺寸矩形排样算法的数学模型,然后利用启发式搜索算法,求解数学模型,最后得到最优的排样方案.结果矩形工程板面积之和与凸域板材面积之比可以达到83.3%~93.3%,有效地提高了不规则凸域板材的利用率.结论通过在多种不规则凸域板材中进行单一尺寸矩形排样实例可见,笔者建立的模型和求解方法可有效地求解不规则凸域板材中单一尺寸矩形的排样问题.(本文来源于《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）

王永振^[8]（2017）在《二维不规则图形内的矩形排样研究》一文中研究指出在石材加工领域,单一矩形石材的排样加工是最常见的问题。天然的石材都是不规则形状,对于不规则石材大板内单一矩形零件排样的问题,通常做法是找到其最大内部矩形,然后在最大内部矩形中进行矩形零件的排样。这种排样方式得到的最后结果往往不是最优的,并且不规则图形内部的最大矩形求解是一个很困难的问题。为了得到最优的排样结果以及提高排样效率,本文进行了二维不规则图形内的单一矩形排样研究,主要的研究内容可以分为以下几个方面:(1)矩形单一排样中最常见的是“一刀切”问题。因此,首先研究了经典PLP问题,基于动态规划算法建立了 PLP问题“一刀切”的数学模型,并且利用数学模型进行逆推得到了矩形工程板的最优排样方案;按照单一排样中各根条带排样的顺序,确定了桥式切机的切割路径,实现了桥式切机的自动化切割。利用机器视觉检测,通过对大板的非接触扫描和图像处理,得到二维不规则多边形的边界;基于边界坐标,直接在不规则图形内进行“一刀切”的单一矩形排样;实验结果证明了本文的方法能快速高效的解决不规则石板内矩形单一排样的问题。(2)针对天然石材的不规则性,研究了直接在任意凸多边形内进行单一矩形排样的问题。将求解在凸多边形中的单一矩形问题,转化为求解在凸多边形内部排放m个矩形零件的问题;通过不断增大m的值,找到排放最多矩形零件的排样结果。通过凸多边形的顶点坐标得到每条边的直线方程,将任意凸多边形表示若干条直线表示的封闭图形。在凸多边形中排矩形零件的排样需要满足两个限制条件:矩形零件必须全部位于凸多边形内部以及矩形零件之间不能重迭,即包含约束条件以及不重迭约束条件。利用上述的两个约束条件,建立无约束最优化的目标函数;利用经典遗传算法,求数学模型的最优解;最优解对应的决策变量就是所排矩形的坐标点。实验结果说明本章算法的高效性以及优越性。(3)针对天然石材的不规则性,研究了直接在任意凹多边形内进行单一矩形排样的问题。由于凹多边形的特性,凹多边形与矩形零件相对位置难以确定。本文采用最近流行的IFP方法来判断矩形零件与任意凹多边形的包含关系,并且给出了一种新的求一个凸多边形和一个凹多边形IFP的方法。在判断矩形零件重迭的条件上,给出了新排入的矩形零件与已排入的矩形零件不重迭的判断条件。通过在NFP与IFP上建立同种精度的网格,对多边形进行离散化的处理。在离散化处理的基础上,给出了一种类似于搜索树的启发式搜索算法。实验结果表明这种启发式算法具有高效性。本论文通过对以上内容的研究,对二维任意图形内的单一尺寸矩形排样问题,进行了基础理论研究并且提出了相应的算法和解决方案,大大提高了企业生产效率。(本文来源于《沈阳建筑大学》期刊2017-03-01）

孙波,李粉利,刘璐,刘峥^[9]（2015）在《钣金件剩余矩形排样遗传优化方法研究》一文中研究指出为了提升钣金件排样的板材利用率,对剩余矩形排样算法进行了分析改进,结合遗传算法,提出了一种更为有效的排样算法.在分析研究剩余矩形排样算法在排样过程中的不完善之处后提出了改进方法,验证了其有效性.基于遗传算法对排样优化进行求解,确定了适用于排样优化的编码方式,在基本遗传算法的基础上加以改进,编写了选择算子,交叉算子及适应度函数,将遗传算法与改进后的剩余矩形排样算法结合进行排样优化,提升了板材利用率.实例测试结果表明:在改善的剩余矩形排样算法基础上运用遗传算法实现钣金件排样可有效提升钣金材料利用率,该方法有效可行.(本文来源于《西安工业大学学报》期刊2015年04期）

庞剑飞,宋丽娟^[10]（2014）在《矩形排样问题的优化设计模型》一文中研究指出研究了具有NPC(Nonpolynomial Complete)难度的矩形排样问题,通过引入匹配度及匹配权重,对剩余矩形匹配算法进行改进,采用粒子群算法对权重进行优化,从而建立该问题的优化设计模型,最后利用Matlab编程求解具体的排样方案,经过实证分析,改进后的方法能够快速给出较优的排样方案。(本文来源于《现代制造工程》期刊2014年02期）

矩形排样论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

针对矩形排样问题可以通过规定的排样规则(剩余矩形排样法)将问题转化为可以求解的组合优化问题和解空间是离散型的特点,提出了一种改进的离散粒子群优化算法。文章根据组合优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度及其运算规则进行了重新定义,然后利用改进的离散粒子群算法来搜索出最优解从而解决问题。通过与其他典型算法进行的仿真比较,结果表明,该算法具有很好的性能。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

矩形排样论文参考文献

[1].饶昊.基于集束搜索的二维矩形排样问题求解算法[J].软件导刊.2019

[2].陈钊.离散粒子群算法在矩形排样问题上的应用研究[J].安徽职业技术学院学报.2018

[3].郭奇.面轨道特征矩形排样与加工路径优化研究[D].浙江工业大学.2018

[4].赵欢.基于剩余矩形排样算法的工厂布局优化研究[D].中国石油大学(北京).2018

[5].张子成.基于矩形拼接的“一刀切”矩形排样优化设计[J].现代制造工程.2018

[6].周佳立,郭奇,吴超,武敏.面轨道特征的矩形排样与加工路径优化方法研究[J].图学学报.2018

[7].袁哲,邓长亮,张岩.不规则凸域板材中单一尺寸矩形排样算法[J].沈阳建筑大学学报(自然科学版).2018

[8].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.2017

[9].孙波,李粉利,刘璐,刘峥.钣金件剩余矩形排样遗传优化方法研究[J].西安工业大学学报.2015

[10].庞剑飞,宋丽娟.矩形排样问题的优化设计模型[J].现代制造工程.2014

论文知识图

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