[发明专利]基于最优觅食算法的二维不规则零件排样方法

说明书

本发明涉及一种基于最优觅食算法的二维不规则零件排样方法。该方法包括以下步骤：步骤S1：二维不规则零件排样问题进行数学描述；步骤S2：建立排样优化过程中所要满足的约束条件；步骤S3：确定所要优化的目标，建立相应的二维不规则零件排样目标优化函数；步骤S4：基于最优觅食算法对零件排放顺序与旋转角度进行全局优化搜索，确定零件的最优排放顺序和旋转角度，输出最佳的排样结果。本发明提出基于最优觅食算法的二维不规则零件排样方法，适用于凸、凹多边形零件和带孔洞复杂零件的排样；相比基于传统启发式算法的二维不规则排样问题解决方法，排样效率高，鲁棒性好，材料利用率高。

技术领域

本发明涉及计算机辅助排料技术领域，特别一种基于最优觅食算法的二维不规则零件排样方法。

背景技术

1、排样问题指在给定的原材料板材空间上，根据加工要求对要参与排样的零件进行合理布局，在保证产品生产需求的同时，使原材料的利用率最大化。目前，排样问题在许多加工制造行业中都有涉及。且随着社会的飞速发展，人类对资源的需求量也在不断增加，节约资源、尽可能减少资源浪费，已成为当今社会可持续发展的重要支柱。

2、对于二维不规则零件排样问题，早期主要通过人工的方法，这种方法不但无法节约原材料，而且时间成本高。后来，随着信息技术的不断发展，计算机辅助排样技术开始应用。相比人工排样方法，排样效率高，且排样效果好，逐渐成为工业生产的主流。在二维不规则零件排样问题的启发式算法应用方面，目前应用比较广泛的智能算法包括基因遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等，但基本应用于小规模排样。在实际生产中，由于生产规模较大，这些方法即使花费很长的搜索时间，也容易产生不好的排样结果，鲁棒性差，难以得到广泛使用。

3、最优觅食算法是一种基于现代最优觅食理论而提出的元启发式算法。该算法具有整体上较好的全局搜索能力，细节上较优的局部搜索能力，且所需参数较少，不需要过多调节参数来平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。这一优势确保其应用于包含凸、凹零件与带孔洞复杂零件等二维不规则零件排样问题时仍具有较强的适用性，且排样效率高，鲁棒性好，排样结果优。

发明内容

本发明的目的在于解决现有启发式排样算法应用于二维不规则零件排样问题时出现的排样效率低，鲁棒性差的缺点，从而提出一种基于最优觅食算法的二维不规则零件排样方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于最优觅食算法的二维不规则零件排样方法，包括如下步骤：

步骤S1、对二维不规则零件排样问题进行数学描述；

步骤S2：建立排样优化过程中所需满足的约束条件；

步骤S3：确定所要优化的目标，建立相应的二维不规则零件排样目标优化函数；

步骤S4：基于最优觅食算法对零件排放顺序与旋转角度进行全局优化搜索，确定零件的最优排放顺序和旋转角度，输出最佳的排样结果。

在本发明一实施例中，步骤S1中，对二维不规则零件排样问题进行数学描述的具体方式如下：

首先，定义变量：给定参与排样的零件个数为n，每个零件允许旋转角度个数为m，随机生成一种零件的排放顺序{x₁,…,x_i,…,x_n},x_i∈{1,2,…,n}，每个零件的旋转角度编号{y₁,y₂,…,y_n},y_i∈{1,2,…,m}，y_i对应的旋转角度为对应的排样方案为{(x₁,y₁),…,(x_i,y_i),…,(x_n,y_n)}；