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粒子群优化在船舶排样和装箱中的应用

黄太安  
【摘要】:船舶排样是船舶制造中的一个必备过程,在下料前优化排样结果,能极大提高钢材的利用率,节约造船成本,从而提高船厂的经济效益,增强船厂的竞争力。装箱问题普遍存在于运输行业中,目前多采用人工拼装的装箱方法。这种方法效率低下、空间利用率不高,有时需要反复的装卸才能成功装箱,浪费了大量人力、物力。 船舶排样问题和装箱问题都属于NP-hard问题,研究这类问题具有重要的应用价值和理论意义,智能优化算法是解决这类问题的有效方法。粒子群优化算法作为一种全局随机搜索的智能算法,有着收敛速度快、设置参数少、算法简单易实现、不需要梯度信息等优点,适合于船舶排样问题和装箱问题的智能优化,并已被应用于包括船舶制造在内的多个领域。 基于上述背景,本文的主要研究内容包括以下三个方面: 1.研究粒子群优化算法及其改进方法,提出了一种改进的简化粒子群算法—蛙跳简化粒子群算法。该算法将混合蛙跳算法的分组思想引入到简化粒子群算法中,使得粒子能够利用更多的信息来更新自身位置。经函数测试,证明了该算法能够有效的避免早熟,有效提升了算法的收敛速度和收敛精度。 2.结合剩余矩形法,将改进的粒子群优化算法应用于船舶排样问题。文中采用对零件矩形包络的方法将船舶排样问题转化为矩形件排样问题,并将矩形件翻转信息加入到排样序列中,缩短了粒子位置的编码长度。经过几组数据的排样测试,验证了该方法有效性,获得了较好的排样结果。 3.在求解装箱问题时,本文使用了同种货物连续放入的方法。首先采用改进的粒子群算法来优化每种货物的排入顺序和放置方式(判断箱体是否旋转),接着采用三空间分割法得到装箱图。文中采用六组经典的数据进行了测试,实验结果表明该方法能够有效提升集装箱的空间利用率。


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