基于临界多边形的不规则件启发式排样算法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2540

计算机应用››2016,第36卷››问题（9）: 2540-2544.内政部：10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2540

基于临界多边形的不规则件启发式排样算法

汤德佑,周子琳

华南理工大学软件学院, 广州 510006

收稿日期:2016-03-10 修回日期:2016-05-03 出版日期:2016-09-10 发布日期:2016-09-08
通讯作者:汤德佑
作者简介:汤德佑(1976-),男,湖南浏阳人,副教授,博士,共因失效会员,主要研究方向:并行计算、数据库;周子琳(1989-),女,海南海口人,硕士研究生,主要研究方向:排样算法。
基金资助:
广东省重大科技专项（2012A010701011）广州市科技计划项目（201200000034）。

基于无多边形的不规则形状启发式嵌套算法

唐德友,周子林

华南工业大学软件工程学院，广东广州510006

收到：2016-03-10 修订过的：2016-05-03 在线：2016-09-10 出版：2016-09-08
支持单位：
这项工作得到了广东省科技重大项目（2012A010701011）的部分支持；广州市科技项目（201200000034）。

摘要/摘要

摘要：为提高不规则件启发式排样的材料利用率，提出一种基于重心临界多边形和边适应度的不规则件启发式排样算法GEFHNA公司首先，定义了边适应度以衡量排样过程中原材料与不规则件间贴合程度，在此基础上给出了将边适应度与重心国家粮食计划署（GNFP）相结合的排放策略以减少排样过程中可能产生的空隙面积；其次，给出了基于韦勒-阿瑟顿多边形裁剪算法的剩余原材料求解方法，重用排样过程中产生的孔洞，减少孔洞面积；最后，给出了基于上述排样策略和材料重用策略的启发式排样算法GEFHNA公司给出了与智能算法和同类软件的实验比较。对欧洲排样问题兴趣小组提供的基准测试用例的实验结果表明，GEFHNA公司的耗时约为基于智能算法的排样方法的千分之一，同时在与两款商业软件NestLib和SigmaNest 11个基准测试的对比中，GEFHNA 2011年7月个相对最优的排样面积利用率。

关键词: 二维不规则件, 排样, 临界多边形, 启发式方法

摘要：为了提高不规则形状启发式嵌套的材料利用率，提出了一种基于重力无匹配多边形（NFP）和边缘拟合的启发式嵌套算法（GEFHNA）。首先，定义了边缘适应度（EF）的定义，以测量材料与包装过程中产生的不规则形状之间的适应度，并提出了将重力NFP（GNFP）与边缘适应度相结合的包装策略，以减少包装中产生的间隙面积。其次，提出了一种基于Weiler-Atherton的算法来计算剩余材料，并将每轮包装中产生的孔添加到材料列表中。启发式布局算法优先选择下一轮布局中的孔，以降低布局中孔的比例。最后，在前面的打包策略和重用策略的基础上，提出了一种启发式算法，并给出了GEFHNA与智能算法和类似软件的比较实验。在ESICUP（EURO Special Interest Group on Cutting and Packing）提供的基准测试上的实验结果表明，与两个商业软件NestLib和SigmaNest相比，GEFHNA只需要大约1/1000的基于智能算法的嵌套方案的时间，并且达到了7/11的相对最优利用率。

关键词： 二维不规则，包装，无匹配多边形（NFP），启发式方法

中图分类号:

TP301.6型

汤德佑, 周子琳. 基于临界多边形的不规则件启发式排样算法[J] ●●●●。计算机应用, 2016, 36(9): 2540-2544.

唐德友、周子林。基于非多边形的不规则形状启发式嵌套算法[J]。计算机应用杂志，2016，36（9）：2540-2544。

参考文献

[1] DYCKHOFF H.切割和包装问题的类型学[J]。《欧洲运筹学杂志》，1990，44（2）：145-159。
[2] LóPEZ-CAMACHO E，OCHOA G，TERASHIMA-MARíN H，等.二维不规则装箱问题的有效启发式算法[J]。运筹学年鉴，2013，206（1）：241-264。
[3] BAKER B S，COFFMAN E G，RIVEST R L.二维正交填料[J]。SIAM计算机杂志，1980，9（4）：846-855。
[4] ALLEN S D，BURKE E K，KENDALL G.三维条带装箱问题的混合布局策略[J]。欧洲运筹学杂志，2011，209（3）：219-227。
[5] 刘德清，滕海峰。矩形正交排样遗传算法的改进BL-算法[J]。《欧洲运筹学杂志》，1999，112（2）：413-420。
[6] HOPPER E，TURTON B C H。二维装箱问题的元神经和启发式算法的实证研究[J]。《欧洲运筹学杂志》，2001，128（1）：34-57。
[7] UDAY A，GOODMAN E D，DEBNATH A A.使用特征匹配和并行遗传算法对不规则形状进行嵌套[C]//GECCO 2011：第十二届遗传和进化计算年会论文集。纽约：ACM，2001:429-434。
[8] ALBANO A，SAPUPPO G.使用启发式搜索方法优化二维不规则形状的分配[J]。IEEE系统、人与控制论汇刊，1980，10（5）：242-248。
[9] DOWSLAND K A，VAID S，DOWSLAND W B.使用左下策略的多边形放置算法[J]。欧洲运筹学杂志，2002141（2）：371-381。
[10] 刘胡瑶.基于临界多边形的二维排样算法研究[D] 。上海:上海交通大学,2007:65-81.（刘海英，基于非拟合多边形的二维嵌套算法研究[D].上海：上海交通大学，2007:65~81.）
[11] LAMBERT M，MARIAM T，SUSAN F.Weiler-Atherton裁剪算法[M]。Beau Bassin：Betascript出版社，2010:35-61。
[12] OLIVEIRA J F，GOMES A M，FERRIRA J S.TOPOS-一种新的嵌套问题构造算法[J]。OR-Spektrum，2000，22（2）：263-284。
[13] ESICUP公司。欧洲切割和包装特别利益小组[EB/OL]。[2015-12-24]. http://paginas.fe.up.pt/~esicup/tiki/index.php。
[14] 哈佩的二维不规则零件排样算法及其性能研究[D] ●●●●。广州:华南理工大学,2011:52-63.（LIU X.基于HAPE的二维不规则填充算法及其性能研究[D].广州：华南理工大学，2011:52~63.）
[15] 孙艳丰.基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略及其应用[J] ●●●●。北京工业大学学报,2006,32（3）：258-262

基于临界多边形的不规则件启发式排样算法

基于无多边形的不规则形状启发式嵌套算法

PDF格式

可视化

摘要/摘要

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章8

编辑推荐

韵律学

[1]	邓文瀚, 张铭, 王李进, 钟一文.混合群体增量学习算法求解闭环布局问题[J] ●●●●。计算机应用, 2021, 41(1): 95-102.
[2]	曾志阳, 陈燕, 王珂.圆片下料并行遗传算法的设计与实现[J] ●●●●。计算机应用, 2020, 40(2): 392-397.
[3]	梁利东, 贾文友.基于宽容分层策略的启发式排样算法[J] ●●●●。计算机应用, 2018, 38(4): 1195-1200.
[4]	李波王石施松新胡俊勇.基于启发式动态分解算法的矩形件优化排样[J] ●●●●。计算机应用, 2013, 33(07): 1908-1911.
[5]	麦嘉辉肖人彬.面向布局优化问题的多量子态量子进化算法及其应[J] ●●●●。计算机应用, 2013, 33(04): 1031-1035.
[6]	姜永亮杨志强张诚一.基于两阶段的分段单一矩形优化排样[J] ●●●●。计算机应用, 2011, 31(06): 1689-1691.
[7]	何冬黎崔耀东.一种卷板填充分层递归排样的优化算法[J] ●●●●。计算机应用, 2008, 28(6): 1632-1634.
[8]	黄志宇.一种新的项目调度解表示方法[J] ●●●●。计算机应用, 2007, 27(1): 202-204.