D 题 范仲亨 梁永佳 黄梓峻 华南师范大学
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算法
改进的“便宜”算法
总时间:353.491秒 总成本:1179.53元 总时间:277.189秒 总成本:1120.09元 总时间:244.994秒 总成本:978.015元
遗传算法
总时间:358.612秒 总成本:1185.80元 总时间:282.250秒 总成本:1128.41元 总时间:254.402秒 总成本:1020.85元
测试一 测试二 测试三
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单钻头打孔生产效能优化结果分析
*未标星号的c刀具只打E孔型,而 打星号的c刀具打C、I、J孔型。
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单钻头最优方案结果
钻头移动距离 15985.2毫米 钻头移动耗时 刀具转换耗时 方案总耗时 方案总费用 162秒 244.994秒 978.015元 重叠时间 钻头移动费用
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第32页
Fra Baidu bibliotek
参考文献
[1]罗辞勇,卢 斌,韩 力,求解空走优化路径的自适应邻域遗传算法[J] ,重庆大学学报,第32卷第12期:1477-1481,2009年; [2]卫 葳,李建勇,王 恒,基于遗传算法的PCB数控钻孔路径优化[J], 计算机工程与应用,第44卷第25期:229-232,2008年; [3]梁吉元,郁鼎文,张玉峰,解开颜,王先逵,CAM系统中孔加工路径 的优化处理[J],计算机集成制造系统,第6卷第1期:74-76,2000年; [4]马良,朱刚,宁爱兵,蚁群优化算法,北京:科学出版社,2008年;
第15页
遗传算法[1,2]
遗传算法(Genetic Algorithm) 是模拟达尔文生物进化论的自然 选择和遗传学机理的生物进化过 程的计算模型,是一种通过模拟 自然进化过程搜索最优解的方法,
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遗传算法[1,2]
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遗传算法[1,2]
* c刀具只打C、E、I孔型,而i表示c刀具打J孔型
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单钻头与双钻头优化效果对比!
3.28%88.80667秒 钻头移动耗时
钻头移动费用 方案总耗时 959.115元 244.994秒
刀具转换耗时 重叠时间 方案总费用
162秒 5.81259秒 978.015元
钻头移动耗时 85.98356秒 刀具转换耗时
88.80667秒 5.81259秒 959.115元
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双钻头打孔生产效能优化求解
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第24页
如何解决两钻头碰撞这个难点
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第25页
双钻头打孔生产效能优化求解
方 案 一
154秒 1010.05元
方 案 二
141秒 1010.05元
第2页
模型假设
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第3页
基于TSP问题的模型建立
符号
说明
时间,单位为秒;
打孔的个数; 对于 个孔的一个排序 单位毫米; 钻头行进的速度,为180毫米每秒; 钻头旋转一次所花的时间,为18秒; ,表孔 与孔 的距离,
在一次加工完成所有孔的作业中,钻头旋转次数;
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第38页
基于TSP问题的模型建立——调整后
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第39页
基于TSP问题的模型建立——调整后
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第40页
基于TSP问题的模型建立——调整后
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基于TSP问题的模型建立——调整后
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第18页
单钻头打孔生产效能优化结果分析
测试 测试一 测试二 测试三
刀具转换次序
钻头旋转次数 钻头旋转14次 钻头旋转10次 钻头旋转9次
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第19页
单钻头打孔生产效能优化结果分析
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单钻头打孔生产效能优化结果分析
测试
方 案 三
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131秒 1017.25元第26页
双钻头打孔生产效能结果分析(方案二)
刀具 d b h f i* 打孔所花时间(秒) 刀具 7.57067 16.01900 3.48604 9.58042 6.25174 c* a g e 打孔所花时间(秒) 14.6014 17.0339 3.39861 8.04178
108秒
钻头移动费用
方案总耗时
997.45元
135.812秒
重叠时间
方案总费用
无
1010.05元
第28页
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合作间距的改变对上述方案的影响
1厘米 刀具e原地逗留时间 0.42秒 刀具c原地逗留时间 0 2厘米 0.48秒 0.1秒 3厘米 0.54秒 0.2秒 4厘米 1.5秒 0.3秒 0.42秒 5厘米
钻头一使用刀具e,钻头二使用刀具a 钻头一使用刀具c,钻头二使用刀具g
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模型改进
遗传算法 收敛起始代数 每代平均路径长度 自动制定可行的最优打孔方案程序
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第30页
模型评价—优点
模型简洁,思路清晰,没有使用高深的数学知识,但能很 好地抓住问题关键所在。 提供两种算法的求解,通过比较,得出最合适的解,更进 一步说明得出来的解,是否是个理想的近似解,即较接近 最优解。 本文模型具有很强的强健性,对于双钻头情况下优化方案 的求解,仍然能使用该模型,基本思路与单钻头情况大同 小异;而合作间距的变化,并不会使整个优化方案的生产 效能发生剧烈变化。 模型的适应性强,对于不同的PCB,只需收集打孔类型及其 坐标数据,就能在短时间内给出合理的优化方案。
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第33页
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第34页
TSP问题[4]
TSP 在图论意义下常常被称为最小Hamilton圈问题。这是一个能让普通 人在几分钟内就可理解的游戏之作,却至今未能解决,成了一个世界难题。
用数学语言描述为:
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如何解决
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单钻头打孔生产效能优化求解
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第5页
单钻头打孔生产效能优化求解
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第6页
“便宜”算法[3]
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第7页
“便宜”算法[3]
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第8页
“便宜”算法[3]
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第9页
“便宜”算法[3]
问题介绍
• 相邻两刀具的转换时间是18秒
• 刀具转换的时间成本为7元/分钟
• 钻头的行进速度180 毫米/秒
• 钻头的行进成本为0.06元/毫米
孔型
所需刀具
A
a
B
b
C
D
E
F
G
H
h
I
e,c
J
f,c
a,c d,e* c,f g,h* d,g,f
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问题分析
时间
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模型评价—缺点
本文的求解算法都存在一个大缺点,就是计算时间过长, 一般需要5个小时左右,如果问题规模再大,求解时间会 更长,故如果应用在生产策略制定,需要一两天时间才能 得出理想的优化方案。 本文只是以生产时间为优化目标,并没有对生产成本的优 化进行探讨。
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第10页
“便宜” 算法[3] ——插入规则
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“便宜”算法[3] ——弊端
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第12页
改进“便宜”算法
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改进“便宜”算法
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第14页
改进“便宜”算法
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第42页
基于TSP问题的模型建立——调整后
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第43页
基于TSP问题的模型建立——调整后
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第44页
模型改进
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模型改进
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