带残损原材料二维优化下料问题的研究

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1、山东大学硕士学位论文摘要目前，随着可持续性发展战略的提出，全球对资源消耗问题日益重视，优化利用资源是我国经济发展战略的重要内容之一，也是整个世界最重要的研究课题之一。从平面原材料上切下各式各样的下料件，使材料的利用率最高，这是二维优化下料问题。二维下料问题广泛存在于机械制造、服装、皮革以及玻璃加工等行业中，它在理论属于具有最高复杂性的NP完全(NondeterministicPolynomialT'nneComplete)问题，因此，开展对下料问题的研究具有重要的理论意义和工程应用价值．本文主要讨论了不规则形状的下料件在带残损原材料上的下料方法。介绍了下料件多边形

2、、残损多边形的表示方法，多边形的平移、旋转、判交等基本理论．通过遗传模拟退火算法产生下料件的最优次序和角度，然后采用基于左下角(BoSom．1eft)策略的快速定位启发式算法进行布局。本文的研究工作集中体现在以下几个方面：1．自动下料系统分为信息输入、自动布局和结果输出三大部分，本文根据课题的主要方向，设计了带残损原材的二维不规则下料系统的结构模型．2．系统的信息输入主要有AumCAD绘图软件输入和人机交互界面输入两种，本文介绍了AutoCAD中DXF文件的结构，为系统读取下料件图形数据的程序编写打下了理论基础；同时，本文采用MATLAB语言，设计了友好的人机交互

3、界面，从而实现了原材料信息、初始条件等数据的输入以及结果输出等功能。3．将残损多边形视为已定位好的下料件，在排样过程中，将每一个待排下料分别与已排下料件和所有的残损进行重叠检验，从理论上较易实现带残损原材料的二维下料问题，但在实际运行时，必定会使系统的计算复杂度和运行时间有所增加，因此，本文采用“最小最大测试”和逐边求交的二次判交法，大大缩短了多边形的重叠判定时间，尤其在待排下料件和残损多边形的判交过程中，效果突出．4．算法是系统是否真正实现优化的关键，本文从应用的角度对遗传算法山东大学硕士学位论文和模拟退火算法做了认真的分析和研究，然后将遗传模拟退火算法应用于二

4、维下料问题中，给出了遗传算法求解的编码方法、适应度函数的定义，遗传山东大学硕士学位论文ABSTRACTAtpresent，withtheproposalofsustainabledevelopmentstrategy,wepaymoreandmoreattentiontotheglobalresourcesconsumptionissue．Itturnsoneofthemostimportantcontentsofoureconomicdevelopmentstrategytomakethebestofresourcesandalsotheessentialres

5、earchsubjectintheworldwide．Cuttingoffavarietyofcutting-stocksfrom$1Lrfacerawmaterialandmaximizingitistwo-dimensionalcutting-stockproblem，whichiswidelyexistedinmechanicalmanufacture，clothing，leathermakingandglasscutting，ete．Intheory,itbelongstothemostcomplicatedNPcompleteproblem，theref

6、ore，astudyoncutting-stockisofgreattheoreticalandengineeringapplicationimportance．Thisarticlemainlydiscusseshowtocutstockwithirregularpolygonalcutting-stockondamagedrawmaterial．Itintroducesthebasictheoryofrepresentingmethodofcutting-stockpolygonandpolygon’Shorizontalmovement,circumrota

7、tionandSOon．Throughgeneticsimulatedannealingalgorithm,itproducesoptimalorderandangleofcutting-stockandthenadoptsimmediatelocationheuristicalgorithmtolayoutonthebasisofBottom-leR(BL)Strategy．Thispaperfocusesonthefollowingaspectsofstudy：1．Auto-cutting-stocksystemisdividedintothreeparts：

8、infor