基于病毒进化遗传算法的二维不规则图形排样

【摘要】二维不规则图形的排样优化问题是典型的组合优化问题,其目标就是在给定板材上寻找零件排样的最佳方案,提高板材的利用率,提高排样效率。因为排样问题广泛存在于机械、服装、造船、钣金、家具、皮革等加工制造业中,所以对该问题的研究有很大的应用价值。二维不规则图形的排样问题在理论上属于NP完全问题,有着较高的计算复杂度,求解很困难。寻求通用性好、求解质量和效率高、易于实现的排样问题求解算法一直以来都是该领域所追求的目标。本文主要针对二维不规则图形排样中的关键问题展开研究,主要工作如下：分析了二维不规则图形优化排样问题的特点和难点,并建立了数学模型,提出求解该问题的求解思路及优化策略；待排零件之间、排样零件和母板之间的靠接问题方面：临界多边形(NFP)算法是二维排样问题中的基础性几何计算问题,也是目前限制二维排样算法发展的瓶颈问题,使得零件定位优化、多角度旋转等问题得不到很好的解决,而NFP算法的计算速度也限制了排样中智能优化算法的应用。本文在研究和分析已有NFP算法(靠接算法)的基础上,提出了改进的移动碰撞法求取临界多边形的方法,改进算法降低了移动碰撞法求取临界多边形的时间复杂度。待排零件的摆放策略方面：本文采用BL定位原则和临界多边形算法相结合的摆放策略。这种定位策略能有效降低排样后的边界高度,提高零件排放的密度。排样零件顺序和旋转角度的优化方面：本文研究和分析了病毒进化遗传算法(VEGA)的原理和特征,并结合二维排样问题的特点,采用病毒进化遗传算法(VEGA)来优化二维排样过程中待排零件序列和排放角度,并结合上述定位策略,最后得到问题的最优解或满意解,并通过例子来验证可行性。
【作者】郭瑞峰；
【导师】叶艳；
【作者基本信息】广东工业大学，机械工程，2014，硕士
【关键词】不规则图形排样；病毒进化遗传算法(VEGA)；临界多边形(NFP)；

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