[发明专利]一种基于订单组合优化的板件剪切排版方法

权利要求书

1.一种基于订单组合优化的板件剪切排版方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、获取待排产N个订单的板件信息；将N个订单的各个板件信息进行拆分；为各个板件设置初始的订单标签；

S2、获取各个板件的特征点集合与线段点集合：

以板件图形左下角的点为原点，建立X-Y平面直角坐标系；以板件图形的各个直线段和/或曲线段分别作为线段，将相邻线段的连接点设定为特征点，构建板件的特征点集合；分别在各个线段中等间隔选取C个线段点，构建各个线段的线段点集合；

S3、对各个板件分别进行基因编码；基因编码器由编号层、旋转层、横移层和竖移层组成；编号层表示板件的订单标签；旋转层表示绕坐标原点逆时针方向转动的旋转量θ；横移层表示沿X轴方向移动的横移量h；竖移层表示沿Y轴方向移动的竖移量w；

S4、初始化初代目标种群：对于初代目标种群的每个个体，将所有板件基因编码进行随机排序，得到基因顺序；随机初始化各个板件基因编码的旋转量θ、横移量h和竖移量w；

S5、将各个板件的图形分别根据基因编码的旋转量θ、横移量h和竖移量w进行旋转变换和平移变换，生成变换图形；按照基因顺序，将各个板件的变换图形分别排版在材料原片上，得到所有板件在材料原片上的排版方案；以排版方案作为当代目标种群的个体；排版方案的约束规则包括各个板件互不重叠规则、板件不靠材料原片侧边规则、板件不超过单个最大材料原片规则；

S6、对当代目标种群的各个个体分别计算材料原片剩余面积，得到各个个体的遗传算法评分F；

S7、将当代目标种群中各个个体的遗传算法评分F进行从大到小排序；

将遗传算法评分F前D₁个个体设定为精英个体，将精英个体从目标种群移至精英种群中；对精英种群的个体进行遗传算法评分F排序，将精英种群中遗传算法评分F前D₁个个体复制到目标种群中；

将遗传算法评分F后D₂个个体设定为驱逐个体；对驱逐个体，随机初始化各个板件基因编码的旋转量θ、横移量h和竖移量w；

S8、根据交叉率和变异率，对目标种群个体的基因顺序进行变异；其中，交叉率表示目标种群中个体之间基因顺序交换的概率；变异率表示目标种群中单个个体基因顺序交换的概率；

采用自适应转移系数σ对下一代目标种群的交叉率和变异率进行调整；

S9、跳至S5进行下一代目标种群的处理，直至完成最后一代目标种群的处理；

S10、将精英种群中遗传算法评分F最高的个体，设定为最优个体；根据最优个体，确定所有板件在材料原片上的排版方案。

2.根据权利要求1所述的基于订单组合优化的板件剪切排版方法，其特征在于：所述S1，为各个板件设置初始的订单标签B＝A_iα_j；其中，A_i表示第i个订单，i为整数且1≤i≤N；α_j表示板件在第i个订单中的编号,j为整数且1≤j≤M；M表示第i个订单中板件的数量。

3.根据权利要求2所述的基于订单组合优化的板件剪切排版方法，其特征在于：在S10之后，还包括S11、在板件的订单标签中加入对应材料原片信息，并保存板件的特征点集合和线段点集合。

4.根据权利要求3所述的基于订单组合优化的板件剪切排版方法，其特征在于：所述S11中，订单标签中加入对应材料原片信息后，板件新的订单标签为B′＝A_iα_jT_k；其中，T_k表示第k块材料原片。