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基于宽容分层策略的启发式排样算法
梁利东, 贾文友
计算机应用
2018, 38 (4):
1195-1200.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092230
针对2D Packing排样方法中存在的择优匹配思想与排样优劣评估的平衡性问题，基于多目标优化的宽容分层策略提出一种新颖有效的择优匹配启发式排样算法。首先，定义排样空间和匹配值，计算入排零件与排样空间的宽、高匹配值，然后建立统一的多目标优化函数模型，并根据目标函数值的大小来确定排放优先规则。特别针对一般可排入匹配情况，可在目标函数模型中通过设置和调整宽容值，最后实现多种排样布局的最优化。对benchmark问题的7类数据实例的计算结果表明，该算法相对于底部左齐择优匹配（LLABF）和水平线择优匹配（LSBF）算法，Gap的平均值可降低了2%；在C1P1+C3P1以及C2~C7随机构成的两组混合数据测试中（矩形数量为33和66），排样高度达到24和339。该算法也可用于多类型异形零件的排样过程。
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