基于改进麻雀搜索算法的矩形件排样优化研究

张新, 李虎啸, 梁敏

山东建筑大学学报 ›› 2024, Vol. 39 ›› Issue (06) : 108-116.

基于改进麻雀搜索算法的矩形件排样优化研究

  • 张新, 李虎啸, 梁敏
作者信息 +
History +

摘要

基于改进麻雀搜索算法的矩形件二维排样优化研究有助于提高目前排样算法的排样效率,为实际工程应用提供理论基础。文章基于标准麻雀算法,引入帐篷Tent混沌映射和麦尔特洛夫Metropolis准则确定矩形件的排样顺序,并利用最低水平线算法排布矩形件放置位置。结果表明:采用Tent混沌映射初始化麻雀种群,会使种群分布更加均匀,增强了算法在矩形件二维排样过程中的全局搜索能力;采用Metropolis准则更新麻雀个体位置,增强了算法寻优过程中跳出局部最优解的能力;改进的麻雀搜索算法提升了3.5%的原料利用率、排样时间减少了55.5 s、消耗原料长度减少了355.5 mm,验证了最低水平线法和改进的麻雀搜索算法在矩形件二维排样问题中组合优化的可行性。

关键词

矩形件 / 二维排样 / 麻雀搜索算法 / 组合优化

中图分类号

TP18

引用本文

导出引用
张新, 李虎啸, 梁敏. 基于改进麻雀搜索算法的矩形件排样优化研究. 山东建筑大学学报. 2024, 39(06): 108-116

基金

山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2021CXGC011204)

评论

Accesses

Citation

Detail

段落导航
相关文章

/