[发明专利]用于木工板件零件的智能排样优化方法

摘要

本发明公开了一种用于木工板件零件的智能排样优化方法，包括下列步骤：S1：初始化遗传算法的相关参数；S2：从零件库中选提取待排样的矩形件信息；S3：从木工板原料库选择可用来排样矩形件的木工板相关信息；S4：对所获得的待排样矩形件的信息进行编码，并随机生成初始种群；S5：利用剩余矩形填充“一刀切”算法对上述初始种群进行逐一解码，以获得每一个排样方案的利用率；S6：应用遗传算法通过选择、交叉、变异操作来优化排样方案，并输出相应的最优解。按照本发明的智能排样方法，可以满足木工板矩形零件“一刀切”工艺要求，并且采用了智能算法和启发式算法相结合，可以较快找到一种优化方案，由此大大提高了企业的材料利用率且显著缩短了排样时间，提高了排样效率。

主权项

一种用于木工板件零件的智能排样优化方法，包括下列步骤：S1：初始化遗传算法中的相关参数，包括种群Population数量、迭代次数T、交叉概率Pc以及变异概率Pm等；S2：从零件库中提取待排样的矩形件，并获得相关参数，包括矩形件种类K、各种类矩形的数量n_i、各种类矩形纤维方向的长l_i和非纤维向的宽w_i，以及矩形排样时是否存在纤维方向要求，并对每一个矩形进行十进制整数编码，形成一个矩形件个数的无重复序列；S3：从原料库中选取符合上述矩形件排样要求的木工板，并获得木工板的相关参数，包括木工板序号、数量、各序号木工板纤维方向的长L和非纤维方向的宽W在内的相关信息；S4：根据上述带排样的矩形件信息随机生成遗传算法的初始种群Population，其中每条染色体就是矩形件的一个排样序列，矩形件的排样序列就是根据矩形编码号构成的不重复的随机序列。S5：利用剩余矩形填充“一刀切”算法对遗传算法种群进行解码；S6：利用上述步骤S5获得的解码结果生成排样方案图，并计算得到每个排样序列对应的排样利用率，并保留最大利用率gbest(全局最优解即全局最大利用率)以及对应的染色体序列；利用遗传算法中轮盘赌选择算子从中选出数量为Population个数的个体进入下一步；S7：对上述步骤S6筛选出的Population中的每相邻的两个染色体都随机产生一个处于0～1之间数值r_c，若r_c小于遗传算法的交叉概率Pc，则对这两条染色体进行部分匹配交叉运算，若r_c大于等于遗传算法的交叉概率Pc，则对这两条染色序列体保持不变；S8：对上述步骤S7所得到的Population中的每一条染色体都随机产生一个处于0～1之间的数值r_m，若r_m小于遗传算法的变异概率Pm，则对该染色体执行变异运算，若r_m大于等于遗传算法的变异概率Pm，则该染色体序列保持不变；S9：对上述步骤S8所得到的Population中的每一个染色体用剩余矩形填充“一刀切”算法进行解码，得到对应的排样图及木工板利用率，同时记录这个Population中的最高利用率lbest(局部最优解即局部最大利用率)以及对应的染色体序列，并比较lbest与gbest的大小，若lbest大于gbest，则将lbest赋值给gbest，同时将lbest对应的染色体序列赋给gbest；S10：重复以上S6‑S9，直到迭代次数达到设定的迭代次数T为止。