數(shù)控等離子切割機的路徑優(yōu)化.pdf

1、當今中國的船舶工業(yè)高速發(fā)展，各種先進的自動化設(shè)備廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)以提高生產(chǎn)效率。鋼材切割是船舶制造的第一道工序，先進的數(shù)控等離子切割機的使用不斷增多。數(shù)控等離子切割機所使用程序的切割路徑規(guī)劃的好壞直接影響了切割的效率。本文對切割路徑規(guī)劃的優(yōu)化進行研究，并提出兩種不同的優(yōu)化算法來優(yōu)化切割路徑，以減少切割空行長度，增加切割有效工作時間，從而提高切割效率。 在數(shù)學上切割路徑優(yōu)化問題可以轉(zhuǎn)化為TSP問題。TSP問題應(yīng)用廣泛，是最經(jīng)典的NP

2、-hard組合優(yōu)化問題之一。由于其計算的復雜性較高,長期以來,研究者一直在尋求快速、高效的近似算法,以便在合理的時間內(nèi)解決問題。 目前解決TSP問題一般采用傳統(tǒng)啟發(fā)式算法和現(xiàn)代啟發(fā)式算法。都是依據(jù)經(jīng)驗或法則來搜索合理的解。在傳統(tǒng)算法中本文提出貪婪算法來研究解決該問題。貪婪算法是一步算法，主要受貪婪法則的控制。它的實現(xiàn)過程相較簡單，計算時間較短，而且優(yōu)化結(jié)果較好。為解決貪婪算法的解不與其它可行解比較的問題，本文首次提出了在局部點內(nèi)

3、進行局部可行解之間比較求優(yōu)的辦法來求得更好的解。經(jīng)過實驗證明貪婪算法生成的切割路徑相較于TRIBON程序生成的路徑的優(yōu)化效果也比較明顯。遺傳算法(GA)是借鑒生物選擇和進化機制發(fā)展起來的一種高度并行、隨機和自適應(yīng)搜索的現(xiàn)代啟發(fā)式算法。它特別適合于處理傳統(tǒng)搜索算法解決不好的復雜和非線性問題。遺傳算法計算結(jié)果的好壞主要受到各遺傳算法參數(shù)的影響，而計算復雜度主要受群體規(guī)模、遺傳代數(shù)等參數(shù)控制。遺傳算法在參數(shù)的選擇上仍缺乏有力的理論證明，所以需

4、要大量的試驗來驗證參數(shù)的合理性。本文在基本遺傳算法的基礎(chǔ)進行了改進，首先使用新的路徑編碼方式來減少路徑編碼長度、降低計算復雜程度；其次應(yīng)用改進的選擇算子，在運行初期減小不同個體的適應(yīng)度差異避免早熟現(xiàn)象，后期增加個體的適應(yīng)度差異來快速收斂，提高算法效率。通過實例有力驗證了該算法的有效性，平均能夠減少空行路徑15％。 結(jié)論指出：貪婪算法和遺傳算法在解決切割路徑優(yōu)化問題時都表現(xiàn)出一定的潛力，并取得了非常不錯的效果。但他們都無法做到完美