一维下料优化的一种新算法

针对一维下料优化问题,提出了一种基于启发式多级序列线性优化思想的新算法,即将下料优化问题转化为多级序列线性优化问题求解．每级求解时,在当前可行的下料方式中选择最优的一种进行下料。不断重复此操作。直到所有剩余的坯料数目均减小至零为止．原问题的最优解就是各个序列优化问题所求得的最优下料方式的总合．计算表明,与目前常用的整数线性规划或遗传算法相比较．该算法有结构简明、计算速度快、节材效果好的优点．     

线性下料问题模型的建立与改进

从实际的线性下料出发,利用整数规划模型,给出使企业浪费原料最少,同时兼顾企业生产能力的通用下料模型;关键的是还提出了改进的下料模型,改进的模型考虑到切割种类所带来的费用.这个模型的计算只需借助lingo软件,大大地减少了线性下料问题的复杂性,并降低了生产成本.     

一维实用下料问题的一种解法

针对单一原材料的一维下料问题,建立了整数规划模型,然后将模型转化为求解最优下料方式问题;利用lingo进行编程,实现循环调用得到一维下料问题的局部最优解.结果显示,下料方式K=60,利用率为98.711%,同时满足时间约束.     

从线性整数规划谈一维下料问题

一维下料问题是运筹学的一个经典NP-hard问题,在生产中普遍存在．优化下料可以提高原材料的利用率, 是企业增加经济效益的途径之一．从线性整数规划开始讨论了下料问题的各种模型,提出了一些需要改进的问题, 介绍了目前该问题研究的热点．     

基于基因群体的一维优化下料

针对一维优化下料问题,将基于群体的编码方法与遗传算法相结合,设计了一种适用于一维优化下料问题的编码方法,修改了经典遗传算子的操作方法,提出了降序最佳置换方法(BRD).引入最佳配合(BF)、优先配合降序(FFD)局部搜索算法,建立了求解一维优化下料问题的复合遗传算法.应用结果显示,本文方法的效果是令人满意的.     

缺陷卷材下料问题的价值调整滚动求解方法

针对制造业中的缺陷卷材下料问题,提出一种基于价值调整的滚动求解方法.在满足矩形毛坯指定数量情况下,通过调整不同类型毛坯的价值系数,并借助整数规划模型在缺陷卷材上进行合理排布,毛坯排布互不干涉且可以正交旋转排布,以保证资源利用的最大化.数值计算研究表明,本文提出的方法不仅可以解决缺陷卷材的下料问题,而且有效提高了材料的利用率.     

智能机器人在钢筋下料优化中的应用研究

提出利用智能机器人的感知、识别、判断和学习的能力,来优化钢筋下料的想法,以期最大程度地节约钢材。并设计基于智能机器人的钢筋下料系统框架。     

优化钢筋下料方案，增加企业经济效益

本文介绍加筋混凝土结构施工中,钢筋下料方案优化设计的理论依据及钢筋下料方案优化设计的可行性。     

型材优化下料的混合遗传算法

在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,建立了该类问题的求解算法模型,对求解过程进行了分析,并给出了一个钢结构项目的下料算例。实际使用表明,该方法的效果是令人满意的。     

实用下料问题的优化算法

本文针对单一原材料下料问题，讨论了如何在合理的时间内求得一维和二维实用下料问题的较优解。我们实现的是一种改进的以模式为导向的下料方案。以模式为导向的下料方法是相对于以需求为导向的下料方法而言的，即把几种零件组合进行下料，一次切割可得到不同规格的零件，以达到节省原材料的目的。我们的改进是引入了动态权值，具体来说，依据各零件的完成时间要求，赋给每种零件一个权值，而且这个权值会随着下料的进行而不断改变，以调整下料时零件的优先次序。引入动态权值后，不仅能解决时限问题，而且能优化搜索过程。在搜索下料方案的过程中，一维主要采用回溯法搜索部分状态空间，从中找出较优解；二维情形，观察到各种零件的长度比原料的宽度大很多，所以只能按原料的长边方向切割零件的长边，我们运用二叉树前序遍历法去寻找较优解。求得一维问题的下料结果是：需要804块原料，61种下料方式，废料总长度为37012mm，能保证任务按时完成。求得二维问题的解答：需要472块原料，52种下料方式，废料总长度为7340880mm^2，能保证任务按时完成。本模型具有操作简便，求解速度快，适应性好等优点，稍稍修改一些初始值就可以适应新的实际情况。算法是用编程来实现的。     

钢筋下料长度计算

钢筋下料长度计算是钢筋配料计算的关键。结合规范规定,对钢筋下料长度进行理论推导,并将结果归纳成表,使用者可直接查表使用。     

板材优化下料的数学模型的研究

对国内外已有的几种板材下料数学模型进行了分析，指出了某些模型可能导致一些较好的初始切割方式的漏选，有些模型单纯追求剩余面积最小的下料方式而使下料结果不适当。在此基础上建立了修正过的下料数学模型。该模型采用降维启发式法将二维问题转化为一维问题，其中初始切割方式的选取综合考虑了最小剩余面积、待求零件的相对面积大小、数量要求等多方面的因素。     

铁塔制造中角钢优化下料系统算法研究

本文论述了铁塔制造中角钢优化下料系统设计思想与算法的确定,按照本文论述的零件分组原则求出下料方式,并运用线性规划原理确定一套合理的角钢优化下料算法。     

定长条材优化下料的实用算法研究

在分析定长条材优化下料数学模型基础上，构造了一个背包列生成近似算法，从工程实践角度给出了此问题的求解方法，并给出了计算实例。     

型材优化下料问题的变换算法

根据旅行商问题（TSP）的邻域搜索算法的思想，提出了型材下料问题的一种优化算法．该算法避免了求解大量下料方式及求解大规模整数规划的复杂问题．最后给出了一个实际例子，表明该方法是可行的．     

下料问题中两种启发式算法的比较研究

给出单一矩形原材料单一规格圆形零件下料问题的两种启发式算法,并比较不同的条件下两种算法的优劣.     

塑型门窗异型材优化下料设计

目前国内的塑料门窗生产企业大多数采用单一下料法,由此产生的残料比例大。文中在分析定长条优化下料数学模型的基础上,利用线性规划单纯形优化的知识,提出了可编程实现的求解算法。实践表明,采用优化下料可明显降低原材料的消耗,有利于提高经济效益,并减少废料对环境的污染。     

一种基于Web Service的网络化优化下料系统

结合分析传统优化下料技术存在的问题,阐明了网络化优化下料的意义.在此基础上,提出一种新的基于Web Service的网络化优化下料系统,并对系统的构建过程、体系结构和运行机制进行了阐述.系统以Web 服务为中心,通过建立不同粒度的服务和支持多层次的服务调用,将网络化的多软件协同优化计算模型有机地融合到下料系统当中.实验表明本所提出的系统能有效地提高下料的总体优化利用率.     

求解一维下料问题的改进混合遗传算法

针对一维下料问题,设计了一种局部搜索方法,并将其与遗传算法结合构造了新的混合遗传算法.大量实验表明,该算法求解一维下料问题是行之有效的.