Abstract
Nesting and cutting path optimization have a great effect on price competitions and improvement of productivity in various industries such as the shipbuilding, the auto, the clothing, and so on. But the theoretical approach on the development of cutting path optimization algorithm, which can be applied effectively in the shipbuilding, has not been performed enough because parts are so complex and various. In this study, a new solution has been presented to solve the cutting path problem in 2-D cutting by using improved genetic algorithm. The presented optimization algorithm can search not only the cutting sequence of parts but also the position of piercing point by applying the effective neighborhood solution generating method
부재 최적 배치 알고리즘(Nesting)과 절단 경로 최적화 알고리즘은 부재의 원판을 절단, 가공하여 조립하는 조선 공업, 자동차 산업, 의류 산업 등 매우 다양한 산업 분야에 가격 경쟁력 및 생산성 향상에 매우 큰 파급 효과를 미치는 요소 기술이라 할 수 있으나, 부재가 매우 복잡하고 다양하며 절단 공정에서의 높은 정도 관리가 요구되는 조선 산업분야에 효율적으로 적용할 수 있는 절단 경로 최적화 알고리즘 개발에 관한 이론적인 접근은 아직 미진하다. 본 연구에서는 개선된 유전자 알고리즘을 사용하여 2차원 절단에서의 절단 경로 문제를 풀기 위한 새로운 해법을 제시하였으며, 절단 경로 문제와 같은 대규모 최적화 문제를 효과적으로 해결하기 위해 효율적인 아웃해의 생성방법을 도입 적용하여 부재의 절단 순서뿐만 아니라 피어싱점의 위치까지 탐색하는 최적화문제를 모델링 하였다.