復雜下料問題優(yōu)化模型及求解算法研究.pdf

1、下料就是把尺寸較大、樣式相對固定的原材料，按生產的需求切割成尺寸較小、長度不同、形狀多樣的坯料，以便進一步加工成各種不同規(guī)格產品的過程。由于下料問題本身的復雜性，以及現(xiàn)有下料方法的局限性，下料過程中難免產生大量原材料的浪費。在制造加工領域，原材料的成本在整個產品成本中占有很大比重，因此如何減少下料時的原材料消耗而降低成本，有著非常重要的經濟意義和社會意義。
　　現(xiàn)實生產中的下料問題規(guī)模大、約束多、目標多樣，本身非常復雜?，F(xiàn)有文獻在

2、對下料問題進行問題建模和算法設計時，一般都進行了簡化和抽象，以致最后的結果無法被直接應用于生產實踐。本文研究的并不是單純數(shù)學意義上的理想化的下料問題，而是從生產實際出發(fā)，研究企業(yè)復雜環(huán)境下的下料問題。本文的研究內容如下:
　　(1)建立了均勻變截面原材料一維下料問題的數(shù)學模型。該模型不僅考慮了下料的切割率，還考慮了產品位置對切割的影響、下料方案個數(shù)、刀片數(shù)的限制、刀片的厚度、鍛壓比和高徑比等因素。
　　(2)設計了改進的SH

3、P算法對均勻變截面原材料下料問題進行求解。本文對算法進行了如下改進:針對均勻變截面原材料的特點，研究了產品的切割位置和切割長度的關系，并在SHP算法中增加了長度轉換函數(shù);改進了SHP算法的待切產品選擇過程，在切割的同時考慮剩余產品的多樣性，避免了產品數(shù)量減少時切割率下降的問題;針對刀片數(shù)有限的特點，重新設計了背包問題的求解算法，降低了算法的復雜度;改進了少量產品切割時的SHP流程，避免了SHP算法“終止條件”問題;在分析算法參數(shù)的基礎上

4、，設計了參數(shù)自動調整函數(shù)，使算法能根據用戶的愿意等待時間，自動調整參數(shù)。
　　(3)開發(fā)了基于改進智能算法的二維矩形下料問題決策支持原型系統(tǒng)。針對現(xiàn)有矩形下料算法在面對不同下料數(shù)據時表現(xiàn)各有優(yōu)劣的情況，開發(fā)了基于改進智能算法庫的二維矩形下料問題決策支持原型系統(tǒng)，使得用戶可以根據實際下料的具體情況，任意組合算法庫中的現(xiàn)有算法，得到滿足實際需求的下料方案。
　　(4)建立了物聯(lián)網中的多目標下料問題的數(shù)學模型并設計了求解算法。模型

5、考慮了鋼錠庫中未切割的產品和料場中已切割的產品可以互相替換的情況，把交貨期相對較緩的產品延后切割，而用已經切割好的毛坯先生產較急的產品。設計SHP算法求解該下料問題，在切割率不變的情況下更好的滿足交貨期需求以減少庫存成本。
　　本文研究的下料問題都來源于企業(yè)生產實際，從實際下料中總結了下料問題的一般規(guī)律，建立企業(yè)復雜環(huán)境下的下料問題模型，設計相應的算法求解允許成本范圍內的滿意解。本文的部分研究成果已經在馬鞍山鋼鐵公司車輪分公司實際