用于矩形件的智能排樣方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種用于矩形件的智能排樣方法，包括下列步驟：S1：初始化遺傳算法的相關(guān)參數(shù)；S2：從待排樣矩形件庫中提取矩形件的相關(guān)信息；S3：從板材庫中提取原料板的相關(guān)信息；S4：對所獲得信息進(jìn)行編碼，并隨機(jī)生成初始種群；S5：利用最低水平線搜索算法對上述初始種群進(jìn)行逐一解碼，以獲得解的利用率；S6：遺傳算法選擇、交叉、變異操作，直到迭代結(jié)束，并輸出最優(yōu)排樣方案。按照本發(fā)明的智能排樣方法，可以很好地滿足矩形件的工藝要求，并且采用了智能算法和啟發(fā)式算法相結(jié)合，能快速高效尋找到一種優(yōu)化方案，由此大大提高了企業(yè)的材料利用率且能顯著縮短排樣時間，提高排樣效率。
【專利說明】用于矩形件的智能排樣方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于加工件排樣領(lǐng)域，尤其涉及一種用于矩形件的智能排樣方法。
【背景技術(shù)】
[0002]排樣問題是一個在金屬制造業(yè)、造紙業(yè)、玻璃制造、家具制造業(yè)、汽車制造業(yè)等制造領(lǐng)域生產(chǎn)實踐中普遍遇到的問題，有效的排樣方法可以使企業(yè)按照最優(yōu)的方式對所需求的零件進(jìn)行切割，從而可以極大地提高原材料的利用率以及切割效率，進(jìn)而提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
[0003]傳統(tǒng)的排樣方式多采用人工排樣下料，由操作工人按照零件尺寸和數(shù)量在原料板上簡單排列切割下料。這種傳統(tǒng)的手工排樣下料生產(chǎn)方式容易造成大量邊角余料，且企業(yè)不能做到排樣預(yù)算。
[0004]對于矩形件的排樣優(yōu)化而言，現(xiàn)有的優(yōu)化排樣方法往往沒有考慮矩形件的特殊工藝、具有纖維方向、“一刀切”(所謂一刀切，就是指矩形件的下料設(shè)備如鋸床和剪床機(jī)等在加工時只能沿著某一方向進(jìn)行切割，直至此次切割完成)，因此不能適用于矩形件“一刀切”的排樣優(yōu)化。采用人工對矩形件進(jìn)行排樣，效率低下且排樣效果不理想，因此如何根據(jù)矩形的特定工藝要求及其自身的特性，來定制符合矩形件的加工要求，能夠更有效的利用原材料、大幅度降低生產(chǎn)成本并且效率更高的排樣方法，已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)迫切的技術(shù)要求。
[0005]因此，亟需研發(fā)出解決上述問題的有效措施。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于提供一種能夠更有效地利用原材料、排樣結(jié)果符合的用于矩形件的智能排樣方法。
[0007]本發(fā)明提供了一種用于矩形件的智能排樣方法，包括下列步驟:
[0008]S1:設(shè)定遺傳算法中包括種群population、迭代次數(shù)T、交叉概率Pc以及變異概率Pm在內(nèi)的參數(shù)；
[0009]S2:從矩形零件庫選擇待排樣的矩形件，并提取包括矩形種類K、各種類矩形的數(shù)量叫、各種類矩形的尺寸即纖維方向的長Ii和非纖維向的寬Wi，以及矩形排樣時是否存在纖維方向要求在內(nèi)的矩形相關(guān)信息，并對每一個矩形進(jìn)行十進(jìn)制整數(shù)編碼，由此形成一個矩形序列；
[0010]S3:從原料庫選擇符合上述矩形件排樣要求的矩形板材，并提取包括板材序號、數(shù)量、各序號板材的尺寸即纖維方向的長和非纖維方向的寬在內(nèi)的板材相關(guān)信息；
[0011]S4:根據(jù)上述矩形件信息隨機(jī)生成遺傳算法的初始種群population，其中每個染色體(染色體為矩形件排樣的一個序列也即矩形排樣的一個解)就是矩形件的一個排樣序列，矩形件的排樣序列就是根據(jù)矩形個數(shù)編碼號構(gòu)成的不重復(fù)的隨機(jī)序列。
[0012]S5:利用最低水平線搜索算法對所獲得初始種群進(jìn)行解碼，其中對每條染色體的解碼具體步驟如下:[0013]S201:設(shè)置初始最高輪廓線為板材底邊；
[0014]S202:每當(dāng)要排入一個矩形Ri,就在最高輪廓線集中選取最低的一段水平線，如果有數(shù)段，則選擇最左邊的一段，測試該段最低水平線的寬度是否大于等于要排矩形的寬度；
[0015]①如果該最低水平線的寬度大于等于要排矩形Ri的寬度，并且排入高度不超出原料板的邊界，則將該矩形排在此位置，同時更新最高輪廓線集。否則，從矩形Ri所在的位置開始向后搜索可以放進(jìn)最低水平線的矩形，即從{Ri+1...Rj...RJ中搜索比較與最低水平線寬度最吻合的矩形排入；如果矩形&的寬度與最低水平線最相近且不超出原料板高度，則將矩形Rj排入，同時交換矩形Ri與Rj的位置，{R1; R2,...Rj,...Ri,...RJ ,更新最高輪廓線集；
[0016]②否則，從該矩形所在的位置開始向后搜索可以放進(jìn)最低水平線且不超出原料板高度的矩形，比較與最低水平線寬度最吻合矩形件排入，并交換這兩個矩形的位置，同時更新最聞輪廊線集；
[0017]③如果沒有可以排進(jìn)最低水平線的矩形，則將最低水平線提高至與高度較低的一段齊平，更新最高輪廓線集。當(dāng)抬高最低水平線不能排進(jìn)任何矩形時，重新加一塊原料板；
[0018]S203:重復(fù)步驟S202，直到排下該矩形件；
[0019]S204:重復(fù)S202、S203直到所有矩形件排放完成；
[0020]S6:利用上述步驟S5獲得的解碼結(jié)果生成排樣方案圖，并可以計算得到每個解對應(yīng)的排樣利用率，并保留最大利用率gbest (全局最優(yōu)解即全局最大利用率)以及對應(yīng)的染色體序列；利用遺傳算法中輪盤賭選擇算子從中選出數(shù)量為population個數(shù)的個體進(jìn)入下一步；
[0021]S7:對上述步驟S6篩選出的population中的每相鄰的兩個染色體都隨機(jī)產(chǎn)生一個處于O?I之間數(shù)值r。，若r。小于遺傳算法的交叉概率Pc，則對這兩條染色體進(jìn)行部分匹配交叉運(yùn)算，若r。大于等于遺傳算法的交叉概率Pc，則對這兩條染色序列體保持不變；
[0022]S8:對上述步驟S7所得到的population中的每一條染色體都隨機(jī)產(chǎn)生一個處于O?I之間的數(shù)值rm，若rm小于遺傳算法的變異概率Pm，則對該染色體執(zhí)行變異運(yùn)算，若rm大于等于遺傳算法的變異概率Pm，則該染色體序列保持不變；
[0023]S9:對上述步驟S8所得到的population中的每一個染色體用最低水平線搜索算法進(jìn)行解碼，得到對應(yīng)的排樣圖及板材利用率，同時記錄這個population中的最高利用率Ibest (局部最優(yōu)解即局部最大利用率)以及對應(yīng)的染色體，并比較Ibest與gbest的大小，若Ibest大于gbest,則將Ibest賦值給gbest,同時將Ibest對應(yīng)的染色體序列賦給gbest ；
[0024]SlO:重復(fù)以上S6-S9，直到迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)T為止；
[0025]上述優(yōu)化步驟S7中執(zhí)行部分匹配交叉運(yùn)算的具體子步驟包括:
[0026]S301:分別隨機(jī)選擇出相鄰兩個染色體序列中處于相同位置上的一部分連續(xù)數(shù)字，同時交換Al與A2的這兩個部分的連續(xù)數(shù)字；
[0027]S302:對于所獲得的2組連續(xù)數(shù)字中相同的數(shù)，按照第一組數(shù)字位置保持不變、第二組數(shù)字調(diào)換位置以使該相同數(shù)字處于與第一組相同位置，然后在兩組數(shù)字中共同約掉相同數(shù)字的原則來執(zhí)行操作，由此獲得新的對應(yīng)關(guān)系；[0028]S303:將上述2個染色體序列中處于相同位置上的所述那部分連續(xù)數(shù)字予以交換；
[0029]S304:將上述2個染色體序列中除去所述部分連續(xù)數(shù)字之外的其他部分?jǐn)?shù)字，用上述約掉相同的數(shù)所獲得的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行替換，由此完成部分匹配交叉操作過程并獲得新的2個染色體序列。
[0030]上述優(yōu)化步驟S8中執(zhí)行變異運(yùn)算的具體子步驟包括:
[0031]S401:隨機(jī)生成一個處于O~1之間數(shù)值r，如果r大于0.5，則對該染色體進(jìn)行位置變異，否則進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變異；
[0032]S402:位置變異:隨機(jī)選出2個進(jìn)行位置變異的數(shù)字，交換這兩個數(shù)字的位置；
[0033]S403:旋轉(zhuǎn)變異:隨機(jī)選出1個進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變異的數(shù)字，將該數(shù)字變?yōu)槠湎喾磾?shù)。
[0034]本發(fā)明的有益效果為:按照本發(fā)明的智能排樣方法，可以很好地滿足矩形件的工藝要求，并且采用了智能算法和啟發(fā)式算法相結(jié)合，能快速高效尋找到一種優(yōu)化方案，由此大大提高了企業(yè)的材料利用率且能顯著縮短排樣時間，提高排樣效率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0035]圖1是矩形件“一刀切”排樣方法流程圖；
[0036]圖2是最低水平線搜索算法排樣的流程方框圖；
[0037]圖3是排樣結(jié)果示意圖；
[0038]圖4是自動排樣方法的收斂速度圖。
【具體實施方式】
[0039]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實例僅僅用于解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0040]作為本領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解的，表現(xiàn)為矩形件的排樣方法存在自身的工藝要求及約束，具體來說，譬如包括:
[0041](1)任意兩個矩形件不重疊且矩形件均不能超出矩形板材的邊界；
[0042](2)被排放矩形件的邊要平行于矩形板材的邊；
[0043](3)原料板本身具有纖維方向，而待排矩形件中的部分矩形存在纖維方向要求，部分矩形不存在纖維方向，故單種矩形能否豎排(本文規(guī)定矩形編碼為正數(shù)表示矩形橫排，編碼為負(fù)數(shù)則表示矩形豎排)要根據(jù)矩形自身屬性而定；
[0044](4)矩形排樣后要滿足“一刀切”的下料工藝；
[0045]本發(fā)明首先對上述工藝要求及約束可建立相應(yīng)的矩形件排樣數(shù)學(xué)模型，例如取水平方向的軸為X軸且向右的方向為正，取豎直方向的軸且向上的方向為正，由此建立一個坐標(biāo)系。在該坐標(biāo)系中，取矩形板材的左下角為坐標(biāo)系零點，矩形板材的長與X軸重合，矩形板材的寬與Y軸重合，現(xiàn)在將K種矩形件排放在P張板材上，，其中第i(I <i<k)種零件的數(shù)量為Iii,它的纖維方向的長和非纖維方向的寬分別為Ii和Wi,排樣時矩形是否存在纖維方向要求為= I表示存在纖維方向要求，r1 = O表示不存在纖維方向要求)；第j(j = 1,2,…，P)張板材纖維方向上的長和非纖維方向上的寬分別為Lj和Wj,則矩形件排樣的數(shù)學(xué)模型如下:
[0046]
【權(quán)利要求】
1.一種用于矩形件的智能排樣方法，包括下列步驟: 51:設(shè)定遺傳算法中包括種群population、迭代次數(shù)T、交叉概率Pc以及變異概率Pm在內(nèi)的參數(shù)； 52:從矩形零件庫選擇待排樣的矩形件，并提取包括矩形種類K、各種類矩形的數(shù)量n1、各種類矩形的尺寸即纖維方向的長Ii和非纖維向的寬Wi,以及矩形排樣時是否存在纖維方向要求在內(nèi)的矩形相關(guān)信息，并對每一個矩形進(jìn)行十進(jìn)制整數(shù)編碼，由此形成一個矩形序列； 53:從原料庫選擇符合上述矩形件排樣要求的矩形板材，并提取包括板材序號、數(shù)量、各序號板材的尺寸即纖維方向的長和非纖維方向的寬在內(nèi)的板材相關(guān)信息； 54:根據(jù)上述矩形件信息隨機(jī)生成遺傳算法的初始種群population，其中每個染色體就是矩形件的一個排樣序列，矩形件的排樣序列就是根據(jù)矩形個數(shù)編碼號構(gòu)成的不重復(fù)的隨機(jī)序列； 55:利用最低水平線搜索算法對所獲得初始種群進(jìn)行解碼； 56:利用上述步驟S5獲得的解碼結(jié)果生成排樣方案圖，計算得到每個解對應(yīng)的排樣利用率，并保留最大利用率gbest，全局最優(yōu)解即全局最大利用率以及對應(yīng)的染色體序列；利用選擇算子從中選出數(shù)量為population個數(shù)的個體進(jìn)入下一步； 57:對上述步驟S6篩選出的population中的每相鄰的兩個染色體都隨機(jī)產(chǎn)生一個處于O~I之間數(shù)值r。，若r。小于交叉概率Pc，則對這兩條染色體進(jìn)行部分匹配交叉運(yùn)算，若rc大于等于交叉概率Pc，則對這兩條染色序列體保持不變； 58:對上述步驟S7所得到的population中的每一條染色體都隨機(jī)產(chǎn)生一個處于O~I之間的數(shù)值rm，若rm小于變異概率Pm，`則對該染色體執(zhí)行變異運(yùn)算，若rm大于等于變異概率Pm，則該染色體序列保持不變； 59:對上述步驟S8所得到的population中的每一個染色體用最低水平線搜索算法進(jìn)行解碼，得到對應(yīng)的排樣圖及板材利用率，同時記錄這個population中的最高利用率Ibest以及對應(yīng)的染色體,并比較Ibest與gbest的大小,若Ibest大于gbest,則將Ibest賦值給gbest,同時將Ibest對應(yīng)的染色體序列賦給gbest ； SlO:重復(fù)以上S6-S9步驟，直到迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)T為止。
2.如權(quán)利要求1所述的一種用于矩形件的智能排樣方法，其特征在于:采用一種最低水平線搜索算法進(jìn)行解碼，包括以下步驟: 5201:設(shè)置初始最高輪廓線為板材底邊； 5202:每當(dāng)要排入一個矩形Ri,就在最高輪廓線集中選取最低的一段水平線，如果有數(shù)段，則選擇最左邊的一段，測試該段最低水平線的寬度是否大于等于要排矩形的寬度； ①如果該最低水平線的寬度大于等于要排矩形Ri的寬度，并且排入高度不超出原料板的邊界，則將該矩形排在此位置，同時更新最高輪廓線集。否則，從矩形Ri所在的位置開始向后搜索可以放進(jìn)最低水平線的矩形，即從{Ri+1...Rj...RJ中搜索比較與最低水平線寬度最吻合的矩形排入；如果矩形&的寬度與最低水平線最相近且不超出原料板高度，則將矩形Rj排入，同時交換矩形Ri與Rj的位置，(R1, R2,...Rj,...Ri,...Rj，更新最高輪廓線集； ②否則，從該矩形所在的位置開始向后搜索可以放進(jìn)最低水平線且不超出原料板高度的矩形，比較與最低水平線寬度最吻合矩形件排入，并交換這兩個矩形的位置，同時更新最高輪廓線集； ③如果沒有可以排進(jìn)最低水平線的矩形，則將最低水平線提高至與高度較低的一段齊平，更新最高輪廓線集。當(dāng)抬高最低水平線不能排進(jìn)任何矩形時，重新加一塊原料板； 5203:重復(fù)步驟S202，直到排下該矩形件； 5204:重復(fù)S202、S203，直到所有矩形件排放完成。
3.如權(quán)利要求1所述的一種用于矩形件的智能排樣方法，其特征在于:采用匹配交叉運(yùn)算，包括以下步驟: S301:分別隨機(jī)選擇出相鄰兩個染色體序列中處于相同位置上的一部分連續(xù)數(shù)字，同時交換這兩個部分的連續(xù)數(shù)字； S302:對于所獲得的兩組連續(xù)數(shù)字中相同的數(shù)，按照第一組數(shù)字位置保持不變、第二組數(shù)字調(diào)換位置以使該相同數(shù)字處于與第一組相同位置，然后在兩組數(shù)字中共同約掉相同數(shù)字的原則來執(zhí)行操作，由此獲得新的對應(yīng)關(guān)系； S303:將上述兩個染色體序列中處于相同位置上的所述那部分連續(xù)數(shù)字予以交換； S304:將上述兩個染色體序列中除去所述部分連續(xù)數(shù)字之外的其他部分?jǐn)?shù)字，用上述約掉相同的數(shù)所獲得的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行替換，由此完成部分匹配交叉操作過程并獲得新的2個染色體序列。
4.如權(quán)利要求1所述的一種用于矩形件的智能排樣方法，其特征在于:采用變異運(yùn)算，包括以下步驟: 5401:隨機(jī)生成一個處于O~I之間數(shù)值r，如果r大于0.5，則對該染色體進(jìn)行位置變異，否則進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變異； 5402:位置變異:隨機(jī)選出2個進(jìn)行位置變異的數(shù)字，交換這兩個數(shù)字的位置； 5403:旋轉(zhuǎn)變異:隨機(jī)選出I個進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變異的數(shù)字，將該數(shù)字變?yōu)槠湎喾磾?shù)。
5.如權(quán)利要求1所述的一種用于矩形件的智能排樣方法，其特征在于:其交叉概率在0.6~0.95的范圍內(nèi)。
6.如權(quán)利要求1所述的一種用于矩形件的智能排樣方法，其特征在于:其變異概率在0.05~0.2的范圍內(nèi)。
7.如權(quán)利要求1所述的一種用于矩形件的智能排樣方法，其特征在于:其選擇算子采用輪盤賭方法。
【文檔編號】G06F17/50GK103500255SQ201310483406
【公開日】2014年1月8日 申請日期:2013年10月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月16日
【發(fā)明者】朱志松, 王桂蘭, 朱龍彪, 陳陽陽, 徐海黎, 王恒, 嚴(yán)曉照 申請人:南通大學(xué)