公开(公告)号：CN116680861A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310386393.3

申请日：2023-04-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 刘旭 ,  叶鸿 ,  常家铭 ,  张一行 ,  朱霁阳 ,  马小碟

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/126 ,  G06F17/11 ,  G16C60/00 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明涉及板材下料技术领域，解决了现有技术中相应算法的时间以及复杂度高，同时对排样方式组合限制的技术问题，尤其涉及一种基于改进遗传算法的单规格板材二维下料方法，包括以下步骤：S1、根据毛坯数据生成每种毛坯对应的所有的同质块组合和规范尺寸；S2、根据所有的同质块组合和规范尺寸计算得出当前条件下的最优排样方式；S3、根据最优排样方式生成板材排样图，板材排样图即为最优的板材二维下料方式。本发明提出的单规格板材二维下料方法能得到高利用率的最优板材排样方式，同时对最优段、最优排样方式的分级求解方式可以很巧妙的避免无用的排样方式的生成，从而也能减少算法的运行时间。

公开(公告)号：CN115829030A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211537673.1

申请日：2022-12-01

Applicant: 安徽大学

Inventor： 常家铭 ,  叶鸿 ,  刘旭 ,  朱霁阳 ,  张一行 ,  马小碟

IPC: G06N3/126 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及计算机应用技术领域，解决了型材优化率低且排样方式多从而导致工厂加工不便的技术问题，尤其涉及一种基于改进遗传算法的单规格一维下料方法及装置，包括：根据基因编码方式生成初始种群，并调用深度搜索对初始种群进行寻优得到不完整种群；采用启发式算法对不完整种群中的个体进行基因修复，根据适应度函数计算各个修复后的个体的适应度并将适应度值最大的个体作为优势种群；对优势种群调用启发式算法进行多样化处理，并从中提取适应度值最大的个体作为当代种群；最后将进行交叉和变异得到的最优种群视为一维下料方案。本发明通过将深度搜索融合至遗传算法，在保证利用率不降低的前提下，大幅缩减排样方案，更加符合工厂加工需求。