下料:有若干规格的原材料,要切割成一批若干规格的零件,确定一种切割方式,使得原材料用料最少、产生的废料最少。
一维下料:上面提到的规格,可以包含很多属性,比如:长度、宽度、厚度等等。所谓一维下料,只关注其中一种属性,而其它属性被认为全部相同,这样便大大降低了下料问题的处理难度。本文研究的一维下料,以长度作为优化目标。
原料:用于切割的原材料,长度不定。
零件:从原料中切割下来的短料。
废料:一根原料被使用后,剩余长度无法再用于生产任意零件。一般定义为阈值。
余料:一个原料被使用后,剩余材料仍然可以在后续生产中进行零件切割。
现有N段长度不等的原料(当然,也可以全部长度相等或者其中一部分长度相等),现需要切割为M段长度不等的零件,生成一种切割方案,使产生的废料最少(阈值)、若必须要产生余料应使余料大于指定长度(阈值)以便余料再利用。
当原料和零件数量很小时,穷举法可以对所有切割方案进行穷举遍历,寻找最优解。但是如果原料和零件数量达到一定量后,穷举法时间复杂度成指数级增长,计算机无法算出结果。这里给一些定量的概念,比如从零件的角度穷举,M=20时,穷举数量级为1,048,576,M=30时,穷举数量级为1,073,741,824。即时间复杂度为O(2^M),隐藏零件数量到达20以上时,就变成了无法完成的任务。
百度搜索“一维下料 遗传算法”,会得到非常多的相关论文搜索结果。遗传算法以进化论为依据,当种群进化若干代后,便会得到一个相对精英的种群。将一维下料问题转化为遗传算法模型如下:
a)染色体:a1,a2,a3......am,表示第m个零件在第am根原料上截取;
b)种群初始化:初始化x个可行染色体种群
c)交叉算子:按交叉概率,对染色体进行两两交叉,注意不要交叉出无效染色体
d)变异算子:按变异概率,对染色体中的基因进行剔除并变异,注意不要变异出无效染色体
e)选择算子:采用锦标赛算法或轮盘赌算法,对优秀染色体进行选择
f)适应度函数:根据优化目标设计适应度函数,一般从利用率、废料率角度设计
遗传算法能对下料方案有一定程度的优化,但是优化不明显,或许是哪个算子设计不合理、或者参数没有调到合适的值。(注:相关的论文中,结果数据非常优秀,但本人无法调出那么优秀的方案,所以对有些论文报怀疑态度)。
一维下料的核心,其实可以对接背包问题,而动态规划实际上是一种解背包问题的其中一种算法。看了几个论文资料,算法没看太懂,暂没时间做实验,不做评价。
涉及到商业上的问题,不便多说,但整体思路是模拟人工的操作。一般一个工人,拿到一组原料和一组零件规格后,只要给足够的时间,总能设计出一些比较优秀的方案,而此算法正是模拟这个过程。
算法的东西,需要深入研究,但是不能一味的陷进去,有时候换个思路,可能得到意想不到的效果。大道至简才是精髓。
最后,放上一个测试链接,有兴趣的欢迎交流:http://106.53.17.139:8088/demo/
下面贴一组数据:
方案1:
余 0,排样规则:2234=2234
余 37,排样规则:2676=2639
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方案2:
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余 1,排样规则:15480=4688+2788+5451+2552
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余 9,排样规则:16525=3729+4019+4639+4129
余 1,排样规则:16676=5686+3417+4653+2919
余 36,排样规则:16719=5587+5705+5391
余 0,排样规则:16736=4399+3852+4454+4031
余 3565,排样规则:17866=4678+4698+4925
余 3508,排样规则:18958=5281+5090+5079
余 3529,排样规则:20185=5473+5602+5581
方案3:
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余 37,排样规则:2676=2639
余 12,排样规则:2777=2765
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余 1,排样规则:16118=5564+2468+4398+3687
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余 7,排样规则:16719=5523+5602+5587
余 25,排样规则:16736=3481+4713+4399+4118
余 32,排样规则:16914=5705+5451+5726
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方案4:
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方案5:
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余 38,排样规则:2964=2926
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方案6:
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