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公开(公告)号：CN115081711B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210706909.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及货物装箱技术领域，尤其涉及一种基于目标导向的多箱型多集装箱求解方法，包括以下步骤：S1：根据集装箱的参数和货物的参数，建立以总物流成本最小为目标的数学函数，且计算目标函数的上界和下界；S2：利用二分思想寻找目标函数的线性组合；步骤S3：判断是否有目标函数的线性组合，如果是，则执行步骤S5，如果否，则执行结束；步骤S4：判断计算能否装下所有的货物，如果能，则生成新的上界，再重新执行步骤S3，如果否则生成新的下界，再重新执行步骤S3。本发明不仅提高整个物流系统的效率，而且能够充分有效地利用集装箱空间，以降低运输成本。
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公开(公告)号：CN115108274A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210846833.4
申请日：2022-07-19
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明属于装箱问题求解领域，尤其涉及一种考虑货物成套性的集装箱装箱方法，所述方法首先在具有成套属性的货物中根据体积大小进行后屋套件的优先装载，再基于贪婪前瞻两步树搜索对无套件属性的货物进行装载，从而实现了装箱问题的快速求解。本发明在三维装箱方法中考虑了成套性约束、相同货物相邻摆放约束、交叉深度约束的问题，能够在短时间内找到对于集装箱内装载成套性货物的装载方法，提高了货物装载的效率。
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公开(公告)号：CN115081711A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210706909.3
申请日：2022-06-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及货物装箱技术领域，尤其涉及一种基于目标导向的多箱型多集装箱求解方法，包括以下步骤：S1：根据集装箱的参数和货物的参数，建立以总物流成本最小为目标的数学函数，且计算目标函数的上界和下界；S2：利用二分思想寻找目标函数的线性组合；步骤S3：判断是否有目标函数的线性组合，如果是，则执行步骤S5，如果否，则执行结束；步骤S4：判断计算能否装下所有的货物，如果能，则生成新的上界，再重新执行步骤S3，如果否则生成新的下界，再重新执行步骤S3。本发明不仅提高整个物流系统的效率，而且能够充分有效地利用集装箱空间，以降低运输成本。
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公开(公告)号：CN114565168B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210211014.2
申请日：2022-03-03
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请涉及生产排样的技术领域，尤其是涉及一种面向带缺陷矩形板材的排样下料方法及系统,包括以下步骤：获取板材的板材信息，所述板材信息包括原料板的尺寸信息、目标块的尺寸信息和缺陷的位置信息；获取原料板上的切割位置离散点集，根据切割位置离散点集对原料板尝试切割，切割成若干目标板；计算若干目标块的价值的总和，选出具有最大的价值总和的切割方式作为最优切割方案；按照最优切割方案所对应的切割位置离散点集对原料板进行切割；本发明能够大幅度地减少排样问题的搜索空间，提高求解的收敛速度，具有提高带缺陷矩形板材的排样下料效率的效果。
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公开(公告)号：CN114528701A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210093505.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种可变尺寸的多规格板材二维不规则排样方法及系统，该方法包括：获取原料板信息和零件信息并计算单个原料板面积和零件总面积；根据零件总面积确定原料板组合总面积范围，并结合单个原料板面积构建原料板组集合；基于二分法对原料板组集合进行搜索选取，得到选取的原料板组合；基于选取的原料板组合对零件进行排样，判断到零件重叠率为零，记录排样结果；判断排样结果是否为最优解，并输出当前找到的最佳排样结果。该系统包括：获取模块、组合模块、选取模块、排样模块和输出模块。通过使用本发明，能够自动生成排样方案且具有节省原材料和排样工作效率高的优点。本发明可广泛应用于二维排样领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114444815A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210210975.1
申请日：2022-03-03
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请涉及生产排样的技术领域，尤其是涉及一种基于分支切割的带缺陷板排样方法及系统，包括：获取板材的板材信息，所述板材信息包括原料板的尺寸信息、目标块的尺寸信息和缺陷的位置信息，基于实际生产切割需求建立约束条件，根据约束条件建立原问题模型；将原问题模型转变成松弛问题模型；调用x‑check方法对步骤A3中得到的解进行检测验证；输出最优解以得到满足实际生产切割需求的最优切割方案，基于最优切割方案对板材进行切割；本发明针对具有“非一刀切”约束的带缺陷二维矩形排样问题，能精准快速地求解出带缺陷排样最优解，应用在实际带缺陷板排样过程中，具有提高带缺陷矩形板材的排样下料效率的效果。
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公开(公告)号：CN119203902A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202311514548.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F30/392 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于面积最小化的芯片布局方法，包括：将面积最小化问题转换成二维矩形条带装箱问题；输入模块信息和容器信息；通过计算模块信息的长度的线性组合，对模块信息的候选长度Lh进行初步筛选，候选长度Lh不小于模块信息的最大宽度；一组候选长度Lh建立一维连续装箱问题模型，并通过求解获得一组候选长度Lh的下界和一组各个模块沿Y轴的位置的解集合；将候选长度Lh进行再次筛选获得最小的候选长度Lh1，并检测模块信息的x值的合法性；采用x‑check算法检测结果是否合格；本发明旨在提供一种基于面积最小化的芯片布局方法，通过将二维模块排布问题松弛为一维模块排布问题，对芯片布局设计中的面积最小化问题提出了高效率的精确求解算法。
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公开(公告)号：CN115879625B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211594523.4
申请日：2022-12-13
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 一种面向卷型材的二维带缺陷排样方法及系统，其中所述方法包括以下步骤：获取目标块在带缺陷的卷型材中二维矩形排样的最优解，其中最优解包括上界值Uh与下界值Lh；调用切割位置离散点减点算法，搜索最少切割位置离散点集；将带缺陷的卷型材二维矩形排样问题转换长度为Lh宽度为W带缺陷的二维矩形排样问题，将二维矩形排样问题松弛为一维连续装箱问题，并根据一维连续装箱问题以及最少切割位置离散点集建立一维连续装箱模型；求解一维连续装箱模型，若一维连续装箱模型存在有解，则调用check检测算法，判断该解是否满足解决二维矩形排样问题的要求，若满足，则输出该问题最优解Lh。本发明方法进化方向明确，具有进化效率高，收敛速度快等优点。
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公开(公告)号：CN115952892B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211594253.7
申请日：2022-12-13
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/04
Abstract: 一种带缺陷板材排样的分支迭代方法及系统，其中方法包括以下步骤：设置最大角点限制数量K1，并将初始排布状态存储入排布队列Q中，其中排布队列Q中排布状态按照排布状态的价值上界值从大到小依次向下排序；获取排布队列Q中顶层的排布状态T1，在该排布状态T1下，在某个角点依次放入需要切割的目标块，更新得到的排布状态T2；获取排布状态T2的角点数量K2，判断最大角点限制数量K1是否大于角点数量K2，若小于，则舍弃该排布状态T2，若大于或等于，则将该计算该排布状态T2的价值上界值；本发明基于分支的迭代求解算法，该算法能精准快速的求解出带缺陷排样最优解，而且进化方向明确，具有进化效率高，收敛速度快等优点。
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