服装样片裁剪空行程途径优化算法.docx
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1、服装样片裁剪空行程途径优化算法摘要:服装样片裁剪空行程途径是影响裁床裁剪效率的重要因素,裁剪途径优化有助于提高裁剪效率。针对裁剪空行程优化问题,先构建了裁剪空行程途径的数学模型,结合遗传算法和蚁群算法的优势,提出了遗传蚁群混合算法优化裁剪空行程。算法先利用遗传算法的快速搜索能力建立蚁群算法的初始信息素分布,然后采用蚁群算法求准确解,最后建立仿真实验验证混合算法的可行性,与基本遗传算法相比,混合算法具有较优的全局优化性能。关键词:样片裁剪;途径优化;遗传算法;蚁群算法;数控裁床数控服装裁剪机根据服装CAD导出的排料图裁剪布料,节省了人力和提高了服装裁剪的效率。通常,一床布料会安排几十个或上百个样
2、片,裁刀经过的裁剪途径由样片的外轮廓有效途径和样片之间的空行程组成,刀具运动轨迹复杂,对加工途径进行优化,能够有效减少辅助运动途径长度,缩短加工时间,在批量加工时能大大提高生产效率。因而,需要优化服装样片裁剪途径。季国顺提出结合蚁群算法和最邻近算法对数控多轮廓加工走刀空行程途径进行优化,张伟引入蚁群算法优化矩形件切割途径,金爱燕用蚁群算法求解优化样片裁剪空行程。这些方法固然在一定程度上减少了样片加工时间,提高了加工效率,然而基本蚁群算法存在着初始信息素匮乏,计算时间较长等局限性。VladimirD和Sny-derLV将空行程优化问题转化为标准旅行商问题,采用求解标准旅行商问题的算法求解,但求解
3、结果不是很理想。史伟民采用模拟退火蚁群混合算法优化裁剪空行程途径,但在算法之前考虑了加工起始位置,增加了算法的复杂度。本文将服装样片裁剪空行程途径优化问题归结为TSP问题,利用遗传蚁群混合算法求解,最后给出验证。通过与基本遗传算法比拟,讲明混合算法的有效性。1服装样片裁剪的数学模型数控裁床根据既定的顺序从每一个样片的开切点开场裁剪,完成每个样片裁剪,再根据指令跳刀裁剪下一个样片。这个经过构成的空行程途径能够看做是一个Hamilton圈。这样,裁床样片裁剪途径优化的问题能够归结为旅行商问题。旅行商问题直观描绘:旅行家从某城市出发,经过n个城市,希望找到一条既能经过各个城市,又能每个城市仅经历一次
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- 关 键 词:
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