[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)雞群算法的圓形件卷材排樣優(yōu)化方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111439737.X
• 申請(qǐng)日: 2021-11-30
• 公開（公告）號(hào): CN114066099A
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王英聰;黃春;王延峰;張豐鵬;張靜宜;劉馳;焦嬌;孫軍偉;王妍;凌丹;張勛才;栗三一;李盼龍;劉鵬
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 鄭州輕工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06N3/00;G06F30/27;G06F30/17;G06F16/2453;G06F119/14
• 代理公司: 鄭州優(yōu)盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 41125
• 代理人: 栗改

本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)雞群算法的圓形件卷材排樣優(yōu)化方法，步驟為：將圓形件卷材排樣問題轉(zhuǎn)化為最小化干涉量的判定問題；采用網(wǎng)格覆蓋策略初始化雞群；利用分離算法優(yōu)化每個(gè)雞群個(gè)體的干涉量；建立雞群的等級(jí)制度，根據(jù)適應(yīng)度建立公雞?母雞引領(lǐng)關(guān)系，根據(jù)多樣性建立母雞?小雞引領(lǐng)關(guān)系；公雞通過交換動(dòng)作自主覓食，母雞通過平移動(dòng)作跟隨公雞覓食，小雞通過賦值動(dòng)作跟隨母雞覓食，優(yōu)化干涉量更新排樣方案；判斷當(dāng)前種群的最優(yōu)排樣方案是否合法，記錄合法排樣方案縮小矩形卷材的長度；更新迭代次數(shù)和等級(jí)參數(shù)，判斷是否滿足雞群重構(gòu)條件；輸出合法排樣方案。本發(fā)明將雞群算法和變鄰域法組合，可以有效提高矩形卷材的利用率，搜索效率高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及優(yōu)化排樣的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于改進(jìn)雞群算法的圓形件卷材排樣優(yōu)化方法，在矩形卷材上切割出圓形件的最優(yōu)排樣結(jié)果。

背景技術(shù)

圓形件卷材排樣問題是指將一組不同半徑的圓形件互不重疊的排放在寬度指定的卷材上，使得占據(jù)的卷材長度最小。在機(jī)械制造的生產(chǎn)加工過程中，經(jīng)常需要將金屬卷材切割成圓形件用來生產(chǎn)各種家用商品，比如水桶、盤子、杯子等。對(duì)圓形件在卷材中的排樣方式進(jìn)行優(yōu)化，可以提高卷材利用率，降低企業(yè)生產(chǎn)成本。

演化算法是求解圓形件卷材排樣問題的常用方法，其將圓形件排放在卷材上，然后不斷優(yōu)化圓形件的位置，直到每一個(gè)圓形件都滿足排放要求。演化算法可進(jìn)一步劃分為兩類：第一類直接采用基于群體的智能算法優(yōu)化圓形物體的位置，如粒子群算法、人工蜂群算法等；第二類采用啟發(fā)式算法變換格局并結(jié)合局部搜索算法優(yōu)化圓形件的位置，如擬物擬人法、動(dòng)作空間法等。第一類方法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，但是局部搜索速度較慢。第二類方法具有較好的局部搜索能力，但是容易陷入局部最優(yōu)。

在求解圓形件卷材排樣問題時(shí)，傳統(tǒng)方法難以兼顧全局搜索能力和局部搜索速度，即智能算法的全局搜索能力強(qiáng)，但是局部搜索速度慢；啟發(fā)式算法的局部搜索能力強(qiáng)，但是容易陷入局部最優(yōu)。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有排樣方法難以兼顧全局搜索能力和局部搜索速度的技術(shù)問題，本發(fā)明提出一種基于改進(jìn)雞群算法的圓形件卷材排樣優(yōu)化方法，將雞群算法和變鄰域法組合，即第一類方法和第二類方法的結(jié)合，可以有效提高矩形卷材的利用率，搜索效率高。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：一種基于改進(jìn)雞群算法的圓形件卷材排樣優(yōu)化方法，其步驟如下：

步驟1：根據(jù)矩形卷材和待排圓形件的參數(shù)，設(shè)置目標(biāo)函數(shù)，將圓形件卷材排樣問題轉(zhuǎn)化為最小化干涉量的判定問題；

步驟2：初始化雞群算法參數(shù)，采用網(wǎng)格覆蓋策略初始化雞群，得到雞群個(gè)體的初始排樣方案；

步驟3：利用分離算法優(yōu)化每個(gè)雞群個(gè)體所對(duì)應(yīng)排樣方案的干涉量，將干涉量作為雞群個(gè)體的適應(yīng)度；

步驟4：建立雞群的等級(jí)制度，根據(jù)適應(yīng)度建立公雞-母雞引領(lǐng)關(guān)系，根據(jù)多樣性建立母雞-小雞引領(lǐng)關(guān)系；

步驟5：公雞通過交換動(dòng)作進(jìn)行自主覓食，調(diào)用分離算法優(yōu)化干涉量并更新排樣方案；

步驟6：母雞通過平移動(dòng)作跟隨公雞覓食，調(diào)用分離算法優(yōu)化干涉量并更新排樣方案；

步驟7：小雞通過賦值動(dòng)作跟隨母雞覓食，調(diào)用分離算法優(yōu)化干涉量并更新排樣方案；

步驟8：判斷當(dāng)前種群的最優(yōu)排樣方案是否合法，若是，則記錄合法排樣方案，并縮小矩形卷材的長度，返回步驟3；若否，進(jìn)入步驟9；

步驟9：判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若是，進(jìn)入步驟11；若否，進(jìn)入步驟10；

步驟10：更新迭代次數(shù)和等級(jí)參數(shù)，判斷迭代次數(shù)和等級(jí)參數(shù)是否滿足雞群重構(gòu)條件，若是，返回步驟4；若否，返回步驟5；

步驟11：終止算法，輸出合法排樣方案，包括矩形卷材的長度、圓形件的坐標(biāo)和排樣圖。