[發(fā)明專利]基于自適應遺傳算法的矩形件優(yōu)化排樣方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911220002.0
• 申請日: 2019-11-28
• 公開（公告）號: CN111260062A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設計）人: 董云成
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州安脈盛智能技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06N3/12
• 分類號: G06N3/12;G06F30/20
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 尉偉敏

1.基于自適應遺傳算法的矩形件優(yōu)化排樣方法，其特征是，包括步驟：

A)采集待排樣矩形件，獲取各個矩形件的尺寸和質(zhì)量，對尺寸進行歸一化處理；

B)采用十進制的方法對矩形件進行基因編碼，每一個矩形件表示一個基因，各個基因構(gòu)成一條染色體，每條染色體代表一組解，每條染色體上的基因數(shù)為矩形件的總個數(shù)，種群規(guī)模為N；

C)采取啟發(fā)式規(guī)則進行參數(shù)初始化；

D)獲取排樣最大長度排樣重心位置ρ^*和排樣整齊度k^*，根據(jù)排樣最大長度排樣重心位置ρ^*和排樣整齊度k^*構(gòu)建適應度函數(shù)F；

E)對種群中的每組解進行評估，計算每組解的適應度函數(shù)值，根據(jù)適應度函數(shù)值對染色體進行排序；

F)設置算法停止條件，若滿足停止條件，則結(jié)束算法，獲得矩形件最佳排樣方案；若不能滿足停止條件，則進入步驟G)；

G)對種群進行選擇，根據(jù)種群適應度值的統(tǒng)計分布設置交叉概率P_c和變異概率P_m，按照交叉概率P_c對選擇后的種群進行交叉操作，把種群中的兩條染色體作為父代，染色體的部分基因進行交叉重組，形成新的染色體，獲得交叉后的種群；

H)在交叉后的種群中，設定變異位置，對變異位置上的基因值作變動，按照變異概率P_m進行個體基因變異，產(chǎn)生新一代的群體，返回步驟D)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自適應遺傳算法的矩形件優(yōu)化排樣方法，其特征是，步驟A)中對尺寸進行歸一化處理，包括步驟：

A1)設置矩形件個數(shù)為n，統(tǒng)計各個矩形件的長和寬，將各個矩形件的長記為{h₁,h₂,...h_i,...,h_n}，h_i表示第i個矩形件的長；將各個矩形件的寬記為{ω₁,ω₂,...ω_i,...,ω_n}，ω_i表示第i個矩形件的寬；

A2)對各個矩形件的長進行歸一化，獲得各個矩形件歸一化后的長，記為表示第i個矩形件歸一化后的長，h_i表示第i個矩形件的長，h_min表示各個矩形件歸一化前的長的最小值，h_max表示各個矩形件歸一化前的長的最大值；

A3)對各個矩形件的寬進行歸一化，獲得各個矩形件歸一化后的寬，記為表示第i個矩形件歸一化后的寬，ω_i表示第i個矩形件的寬，ω_min表示各個矩形件歸一化前的寬的最小值，ω_max表示各個矩形件歸一化前的寬的最大值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于自適應遺傳算法的矩形件優(yōu)化排樣方法，其特征是，步驟B)中采用十進制的方法對矩形件進行基因編碼，包括：步驟B)中采用十進制的方法對矩形件進行基因編碼，包括：對待排樣矩形件進行數(shù)字編號，數(shù)字編號順序表示各個矩形件排樣的先后順序，數(shù)字編號前的負號表示將矩形件旋轉(zhuǎn)90度。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于自適應遺傳算法的矩形件優(yōu)化排樣方法，其特征是，步驟C)中采取啟發(fā)式規(guī)則進行參數(shù)初始化，包括步驟：

C1)設置每個矩形件的權(quán)重，第i個矩形件的權(quán)重α為權(quán)重變量，0≤α≤1；

C2)根據(jù)權(quán)重從大到小的順序?qū)匦渭M行排序。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于自適應遺傳算法的矩形件優(yōu)化排樣方法，其特征是，步驟D)中構(gòu)建迭代過程中的適應度函數(shù)λ為總排樣高度因子所占權(quán)重，μ為排樣重心權(quán)重，排樣整齊度k為排樣后矩形件長度不相等的個數(shù)，k_min為迭代過程中種群的排樣后矩形件長度不相等的最小個數(shù)，k_max為迭代過程中種群的排樣后矩形件長度不相等的最大個數(shù)。