【摘 要】
:
计算机排样问题是指在在特定底料内排放衣片,使区域的利用率达到最大,鉴于衣片均是不规则二维图形,所以该计算机排版问题可抽象成二维不规则图形优化排样问题。优化排样问题
论文部分内容阅读
计算机排样问题是指在在特定底料内排放衣片,使区域的利用率达到最大,鉴于衣片均是不规则二维图形,所以该计算机排版问题可抽象成二维不规则图形优化排样问题。优化排样问题是指寻求二维图形在特定长度,宽度区域内的摆放尽可能多,以使区域的利用率达到最优。它在服装、皮革制品、体育用品、机械等制造行业中都有应用。国内有成千上万家这样的企业,大部分企业仍处于手工排样下料阶段,下料利用率较低,造成原材料的浪费。因此有效提高原材料的利用率,降低生产成本,是增加企业效益的有效途径之一。二维不规则图形的优化排样问题是一个在许多生产实践中有关键应用的重要问题,也是一个计算机科学和运筹学中的基本问题。在理论上属于NP-完全(困难)问题,因为存在实际形状的复杂性和计算上的复杂性,求解十分困难。
本文应用BLF启发式算法,同时结合有序边横截线扫描法以及局部最优算法。它是一种基于对不规则零件直接处理的方法。该算法在排样过程中对相邻的两个和两排的图形进行向左,向下的移动,通过减少它们之间的空隙来实现此目的。在排样计算的过程中,确定衣片处于相接触但不相交是一个关键的问题,整体布局使底料利用率最大是另一个关键问题。此外,本文还采用了另外一种算法-分类随机局部最优搜索算法,该算法包含了局部最优搜索的思想,衣片判交方面采用了调用API函数实现该功能,整体布局方面采用BLF算法。
其他文献
调制识别是通信环境中信号处理的关键问题。而大部分调制识别技术是建立在先验知识的前提下进行的,并且需要较高的信噪比才能达到比较理想的识别效果。但是一般情况下获取的都
无线Mesh网络是一种具有自组织能力、高覆盖率、低传输功率的多跳分布式网络,是下一代移动网络中极具潜力的通信技术。由于链路间的干扰,无线Mesh网络的容量随节点数增多和平均
智能检测是计算机通过智能传感器或敏感元件从客观事物中获取信息,借以认识客观事物并加以判断或分类的一种综合性的科学方法。信息获取是智能检测系统最关键的环节之一,而机器
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是集数据收集、数据处理和数据传输于一体的复杂系统,其中,数据收集的方式和数据传输过程中的能耗管理是制约无线传感器网络应用
机器翻译通过计算机实现不同自然语言之间的转换,具有很高的应用价值。近年来,机器翻译研究取得了长足的进步,译文质量不断提高,尤其是基于神经网络的机器翻译的兴起,使得译文的流
目前国内大多数制糖企业在煮糖过程仍然依赖人工目测评估晶粒的生长情况,粗略估算各阶段晶粒的粒度、各类蔗糖颗粒百分比。针对人工目测存在自动化程度低、主观因素大的问题,本
对于智能机器人来说,可移动是一个重要的特性。随着相关技术,如电气机械技术、计算机技术、电子技术的飞速进步,移动机器人发展的硬件条件瓶颈基本被突破,包括驱动系统、计算能力
水下通信网络是通过水底传感器、无线浮标等组成,通过声音和无线电进行通信,可接入到现有的立体信息网中,从而形成真正的覆盖全球的立体信息网。由于水下传感器网络“水下监视系
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是机器学习中一种重要方法。该方法建立在统计学习理论的基础上,是结构风险最小化原则的具体实现。SVM集成了间隔最大化、核理论和
永磁同步电机(PMSM)伺服系统在工农业生产和航天技术等领域的应用十分广泛,由于其自身的结构和运行特点,PMSM的具有很多独特的优点。永磁同步电机伺服系统作为一种新型交流伺