智慧型最佳化排樣技術及其套用

《智慧型最佳化排樣技術及其套用》是科學出版社出版的圖書。

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出版信息

智慧型最佳化排樣技術及其套用
  • 書號:9787030693112作者:饒運清
  • 外文書名:
  • 裝幀:平裝開本:B5
  • 頁數:269字數:352000語種:zh-Hans
  • 出版社:科學出版社出版時間:2021-09-01

內容簡介

本書詳細介紹了二維排樣問題的多種智慧型求解算法及其軟體系統的開發與套用。全書共8章:第1章為緒論,介紹有關最佳化排樣問題的基本概念與分類,重點介紹二維排樣問題的國內外研究概況及其發展趨勢;第2~7章為本書主體,分別介紹五種矩形排樣算法(即混合遺傳算法、和聲搜尋算法、灰狼最佳化算法、布穀鳥搜尋算法及布穀鳥遷移學習算法)和三種異形件智慧型排樣算法(即遺傳算法與禁忌搜尋混合算法、集束搜尋與禁忌搜尋混合算法以及粒子群最佳化算法);第8章介紹基於智慧型排樣算法開發的三個軟體系統及其在工業生產中的套用實例。

圖書目錄

前言
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 排樣問題分類 2
1.2.1 按排樣維度分類 2
1.2.2 按零件形狀分類 4
1.3 矩形排樣國內外研究概況 7
1.3.1 精確算法 7
1.3.2 啟發式算法 8
1.3.3 元啟發式算法 10
1.4 異形排樣國內外研究概況 13
1.4.1 規則形狀包絡法 13
1.4.2 真實形狀法 14
1.5 本書主要內容 18
參考文獻 19
第2章 矩形排樣問題的混合遺傳算法 25
2.1 矩形排樣問題的數學模型與求解框架 25
2.1.1 問題描述與數學模型 25
2.1.2 矩形排樣問題的求解框架 32
2.2 矩形排樣問題的HGASA算法 33
2.2.1 矩形件定位策略 33
2.2.2 矩形件排序的HGASA算法 35
2.2.3 HGASA算法求解矩形件套料 37
2.2.4 算例驗證與分析 41
2.3 帶工藝約束的矩形排樣問題的混合遺傳算法 45
2.3.1 改進的剩餘矩形填充算法 45
2.3.2 基於遺傳算法的混合算法 51
2.3.3 算例驗證與分析 55
2.4 本章小結 57
參考文獻 58
第3章 矩形排樣問題的和聲搜尋算法 60
3.1 和聲搜尋算法簡介 60
3.1.1 算法原理與算法參數 60
3.1.2 算法流程 61
3.2 基於和聲搜尋的一般矩形排樣混合求解算法 64
3.2.1 基於剩餘矩形匹配度的矩形件定位策略 64
3.2.2 基於和聲搜尋的矩形件定序最佳化方法 65
3.2.3 算例驗證與分析 71
3.3 帶工藝約束的批量矩形排樣問題的和聲搜尋算法 78
3.3.1 矩形件組合填充放置策略 79
3.3.2 基於種類編碼的批量矩形排樣算法 81
3.3.3 算例驗證與分析 83
3.4 本章小結 87
參考文獻 87
第4章 矩形排樣問題的灰狼最佳化算法 89
4.1 灰狼最佳化算法簡介 89
4.1.1 狼群捕獵模型 89
4.1.2 灰狼最佳化算法原理 90
4.2 基於灰狼最佳化算法的矩形帶排樣最佳化算法 92
4.2.1 基於複合評價因子的最低水平線定位算法 93
4.2.2 十進制灰狼定序算法 96
4.2.3 算例驗證與分析 100
4.3 基於改進灰狼最佳化算法的矩形排樣最佳化算法 106
4.3.1 改進的最低水平線定位算法 106
4.3.2 改進的十進制灰狼定序算法 110
4.3.3 算例驗證與分析 113
4.4 本章小結 125
參考文獻 125
第5章 矩形排樣問題的布穀鳥搜尋算法 127
5.1 布穀鳥搜尋算法簡介 127
5.1.1 布穀鳥搜尋算法原理 127
5.1.2 基本布穀鳥搜尋算法 129
5.1.3 布穀鳥搜尋算法的套用 131
5.2 基於值評價的最低水平線定位算法 132
5.2.1 最低水平線定位算法基本原理 132
5.2.2 基於值評價的最低水平線定位算法設計 134
5.3 矩形裝箱排樣問題的離散布穀鳥搜尋算法 136
5.3.1 離散布穀鳥搜尋算法基本規則 136
5.3.2 基於學習和鄰域搜尋運算元的萊維飛行機制 138
5.3.3 基於擾動因子的巢寄生更新機制 141
5.3.4 離散布穀鳥搜尋算法流程 142
5.4 算例驗證與分析 143
5.4.1 實驗數據說明 143
5.4.2 計算結果及分析 145
5.5 本章小結 150
參考文獻 150
第6章 矩形排樣問題的布穀鳥遷移學習算法 152
6.1 強化學習與遷移學習技術簡介 152
6.1.1 Q-學習算法原理 152
6.1.2 遷移學習算法原理 153
6.1.3 布穀鳥遷移學習算法求解矩形帶排樣問題 154
6.2 布穀鳥遷移學習算法的基本原理 156
6.2.1 布穀鳥學習模式 157
6.2.2 布穀鳥遷移學習算法知識遷移方式 163
6.2.3 布穀鳥遷移學習算法總體流程及性能分析 164
6.3 布穀鳥遷移學習算法求解矩形帶排樣問題 165
6.4 算例驗證與分析 168
6.4.1 離散布穀鳥搜尋算法求解矩形帶排樣問題 169
6.4.2 布穀鳥遷移學習算法求解矩形帶排樣問題 171
6.5 本章小結 179
參考文獻 180
第7章 異形件智慧型排樣算法 181
7.1 異形排樣問題概述 181
7.1.1 問題描述 181
7.1.2 求解方法 182
7.2 異形件幾何表達與幾何計算 183
7.2.1 異形件的幾何表達方法 183
7.2.2 異形件基本幾何變換與計算 185
7.2.3 圖形判交計算 187
7.2.4 臨界多邊形 190
7.3 遺傳算法與禁忌搜尋混合的求解算法 192
7.3.1 基於左下角方法的零件定位策略 192
7.3.2 HGATS算法 194
7.3.3 HGATS算法求解異形排樣 195
7.3.4 算例驗證與分析 198
7.4 集束搜尋與禁忌搜尋混合的求解算法 201
7.4.1 改進的臨界多邊形生成器 201
7.4.2 零件擺放定位方法 204
7.4.3 BS/TS混合搜尋算法 205
7.4.4 算例驗證與分析 209
7.5 超邊界約束排樣問題的求解方法 212
7.5.1 超邊界約束排樣問題描述及求解策略 212
7.5.2 超邊界約束下的零件定位算法 214
7.5.3 基於粒子群最佳化的多約束排樣算法 223
7.5.4 算例驗證與分析 229
7.6 本章小結 230
參考文獻 230
第8章 智慧型排樣軟體開發與套用 233
8.1 排樣軟體開發與套用概況 233
8.2 SmartNest鋼板切割下料軟體開發與套用 234
8.2.1 軟體系統功能 234
8.2.2 軟體系統架構 236
8.2.3 智慧型套料與切割最佳化子系統 237
8.2.4 套用案例 239
8.3 SmartNest板式家具開料軟體開發與套用 247
8.3.1 板式家具開料工藝與設備 247
8.3.2 SmartNest板式家具開料軟體開發 247
8.3.3 套用案例 251
8.4 SmartNest雷射切割套料編程軟體開發與套用 256
8.4.1 雷射切割原理與設備 256
8.4.2 SmartNest雷射切割套料編程軟體開發 257
8.4.3 套用案例 261
8.5 本章小結 265
附錄1 MHS算法排樣結果(共14張) 266
附錄2 CMHS算法排樣結果(共14張) 268

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