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矩形件下料 问题 的一种价值校正优化算法 2024年 下料 方案可以提高矩形件下料 利用率。提出一种基于四块排样方式的价值校正优化下料 算法。板材切割成矩形件的过程为首先将板材切割成四个矩形块,然后将每个矩形块切割成方向和长度均相同的条带,最后将条带切割成所需要的矩形件。构造无约束四块排样算法生成每种矩形件在板材上允许出现的数量无约束的排样方式;构造有约束排样算法生成每种矩形件在板材上允许出现的数量有约束的排样方式;采用线性规划算法调用无约束排样算法生成第一部分下料 方案,采用顺序启发式算法调用有约束排样算法生成第二部分下料 方案,通过迭代校正矩形件的价值使得下料 方案中的排样方式逐渐趋于最优;组合两部分下料 方案形成完整下料 方案。采用文献中生产实例进行计算分析,结果表明本文下料 算法比文献下料 算法更能提高板材利用率。关键词：下料问题 线性规划 一维下料 问题 的快速计算方法研究 2024年 下料 问题 是实际工程中经常遇到的一类问题 。从工程实际应用考虑,提出了一种针对多规格切割问题 的计算方法。通过对原有的数学模型增加合理的约束条件,实现快速筛选合适的切割模式的目标,然后从选出的切割模式中求解出一维下料 问题 的近似最优解。通过一项实际工程中的下料 案例,验证了该方法的准确性和可靠性,同时探讨了余料限值L 0和模式限值N C对计算结果的影响。计算表明,选取合适的L 0和N C可以获得很好的求解结果,切割材料的利用率可以达到97.9%。计算方法简单,计算速度快,节材效果明显,可以用于实际工程中的一维下料 问题 。关键词：近似最优解 数学模型 考虑客户定制的多规格一维下料 问题 研究 2024年 下料 问题 中,随着客户对产品质量水平需求的不断提升,往往明确要求机械制造企业对同批订单产品在材料类型和热处理等通用工序的工艺参数方面保持一致。热处理的核心设备为加热炉,上述需求也即同批订单产品必须在同一加热炉内以相同的工艺参数完成加热,从而要求一维下料 中要充分考虑“同炉”约束。研究一种考虑同炉约束等客户定制的多规格一维下料 问题 。考虑余料再利用构建原材料消耗最少的下料 模型,设计启发式-遗传混合算法,获得最优下料 方案。最后,以Y企业一维下料 为例验证所提方法的先进性和有效性。关键词：客户定制 混合遗传算法 二维异形下料 问题 的热点与发展趋势——基于CiteSpace的可视化分析 2023年 下料 轮廓形状不一,多年来一直没有操作可行的智能下料 方法,在实际下料 中多依赖于人工经验。粗放式的下料 不仅带来大量资源的浪费,使材料成本大大提高,还会阻碍产业的绿色转型升级。下料 问题 一直备受瞩目,其中以异形零件下料 最为难解。首先对下料 问题 进行综合概述、分类,指出其发展过程中需要解决的难点,然后以CNKI作为数据源,选取135篇中文文献,利用CiteSpace软件对二维异形下料 问题 进行文本挖掘,得到近20 a来该领域研究的关键词共现图谱和前15个关键词汇及关键词研究变化图。据此,通过文献研究法分析了二维异形下料 问题 ,并将其分为3个发展阶段,并提出在文献分析中发现的问题 ,最后提出二维异形下料 未来应朝着算法融合、人机交互、多领域相互结合的方向发展。关键词：下料问题 文本挖掘 文献研究法 基于线性规划模型钢材下料 问题 最优切割方案研究 被引量：2 2023年 下料 过程中有效提高钢材利用率,是每一个企业提高经济效益降低成本的重要途径。本文就是根据原材料的数目、订单需求为约束条件,以成材率最高和原材料使用量最少为目标函数建立线性规划模型,求解出较优的切割方案,为钢铁企业节约原材料、降低产品成本、提高企业经济效益提供理论依据。关键词：线性规划 成材率 基于智能优化技术的多情景钢筋下料 问题 研究 下料 作为产生钢筋材料损耗的主要环节，其智能化进展仍处于较低水平。传统的人工断料凭借浓厚的主观性无法为下料 环节提供有效的理论依据，而现有的数学规划方法因其固有的局限性难以满足复杂的下料 要求。 在建筑业绿色化、智能化的...关键词：钢筋下料 PSO算法 多属性决策 模拟退火算法 基于VNABC的多规格板材二维下料 问题 被引量：1 2023年 下料 问题 板材单一的特点,研究了多规格板材二维下料 问题 。板材规格多样、毛坯规格多样且数量庞大,是NP(Non-deterministic Polynomial)完全问题 。针对该问题 的特点,将下料 过程设计成规整和非规整两个阶段。规整阶段完成每种矩形毛坯的主体下料 任务之后,如仍有毛坯剩余,则进入非规整阶段采用BL算法(Bottom Left Algorithm)下料 剩余毛坯。根据模型特点,提出变邻域人工蜂群算法(VNABC),设计两种解码策略STD和SLD,并改进了VNABC算法的操作算子。最后,采用响应面分析法对VNABC算法进行参数标定。通过仿真实验将VNABC算法与遗传算法(GA)、改进粒子群优化算法(NUS)、模拟退火算法(SA)、人工蜂群算法(ABC)进行了对比分析,实验结果验证了VNABC解决多规格板材二维下料 问题 的优越性。关键词：人工蜂群算法 响应面分析法 基于改进遗传算法对二维下料 问题 的研究 2023年 问题 是一个二维下料 问题 ,需在有限大小的板材上最大化其利用率或最大化其利润,属于典型的NP完全问题 。文章提出了一种携带“基因库”的改进遗传算法并结合基于块生成和贪心算法的染色体启发式生成算子来对该问题 进行求解,最后通过Python仿真实验证明本文提出的算法在求解此问题 时能得到较好的结果,并保持良好的求解稳定性。关键词：遗传算法 基因库 贪心算法 关于切割限制的钢材下料 问题 的探究 2023年 下料 问题 ,通过给定的原料完成订单,并保证较高的成材率.对于问题 1,仅考虑尺寸较大的卷料订单,本文建立线性规划模型,利用剪枝法,求出满足卷料订单的切割模式,并根据约束条件得到成材率最高的切割方法.对于问题 2,在考虑所有订单时建立分组优化模型,通过增加约束和分组,将问题 简化,得到新的模式,从而求解得到满足要求的切割方法.对于问题 3,考虑额外指定浮动比例的所有订单,本文在上一问题 基础上考虑到在浮动范围内切割的钢材减小会减少原料使用张数,而适当增大切割钢材会增大原料成材率,因此选用最小长度确定张数,得出满足要求的切割方法.关键词：线性规划模型 剪枝 考虑客户定制的Y企业多规格一维下料 问题 研究
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