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面向利用率的矩形排样分级进化遗传算法优化

Rectangle Packing Optimization Based on Hierarchical Evolution Genetic Algorithm to Improve Plate Utilization

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为了提高矩形排样的板材使用率,提出了基于分级进化遗传算法的排样优化方法.以板材利用率最高为目标建立了矩形排样的目标模型,将排样问题分为定位和排序两个步骤实现.在定位方面,将最低水平线法和填充算法进行优势融合,得到了混合定位方法.在排序方面,以遗传算法为基础,将染色体分为保留层级、交叉层级和变异层级等3个层级,每个层级制定相适应的进化操作方法,从而提高算法的搜索能力和收敛速度.使用文献[13]和文献[14]中的两组实验数据进行验证,结果表明这里提供的排样方案可以得到最佳的排样结果,且排样耗时最少.验证了这里分级进化遗传算法排样方法的有效性和高效性.

冯建云、刘祎

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山西建筑职业技术学院计算机工程系,山西太原 030600

宿迁学院,江苏宿迁 223800

矩形件排样 分级进化遗传算法 混合定位方法 板材利用率

Z2019108

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.(11)
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