In recent years, a number of successful nesting approaches have been developed by using the various heuristic algorithms, and due to their application potential several commercial CAD/CAM packages include a nesting module for solving the layout problem. Since a large portion of the complexity of the part nesting problem results from the overlapping computation, the geometric representation is one of the most important factors to reduce the complexity of the problem. The proposed part representation method can easily handle parts and raw materials with widely varying geometrical shape by using the redesigning modules. This considerably reduces the amount of processed data and consequently the run time of the computer. The aim of this research is to develop parametric macro for two-dimensional cutting stock on the Auto-CAD system. Therefore, this research can be called "pre-nesting"
The problem of generating torch paths for 2D laser cutting of a stock plate nested with a set of free-formed parts is investigated. The objective is to minimize the total length of the torch path starting from a blown depot, then visiting all the given Parts, and retuning back to the depot. A torch Path consists of the depot and Piercing Points each of which is to be specified for cutting a part. The torch path optimization problem is shown to be formulated as an extended version of the standard travelling salesman problem To solve the problem, a hybrid genetic algorithm is proposed. In order to improve the speed of evolution convergence, the algorithm employs a genetic algorithm for global search and a combination of an optimization technique and a genetic algorithm for local optimization. Traditional genetic operators developed for continuous optimization problems are used to effectively deal with the continuous nature of piercing point positions. Computational results are provided to illustrate the validity of the proposed algorithm.
Ji, Jun;Huang, Dun-hua;Xing, Fei-fei;Cui, Yao-dong
Journal of Information Processing Systems
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제17권2호
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pp.271-283
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2021
When generating layout schemes, both the material usage and practicality of the cutting process should be considered. This paper presents a two-section algorithm for generating guillotine-cutting schemes of rectangular blanks. It simplifies the cutting process by allowing only one size of blanks to appear in any rectangular block. The algorithm uses an implicit enumeration and a linear programming optimal cutting scheme to maximize the material usage. The algorithm was tested on some benchmark problems in the literature, and compared with the three types of layout scheme algorithm. The experimental results show that the algorithm is effective both in computation time and in material usage.
A hybrid genetic algorithm is proposed for the problem of generating laser torch paths to cut a stock plate nested with free-formed parts each having a set of sub-parts. In the problem, the total unproductive travel distance of the torch is minimized. The problem is shown to be formulated as a special case of the standard travelling salesman problem. The hybrid genetic algorithm for solving the problem is hierarchically structured: First, it uses a genetic algorithm to find the cutting path f3r the parts and then, based on the obtained cutting path, sequence of sub-parts and their piercing locations are optimally determined by using a combined genetic and heuristic algorithms. This process is repeated until any progress in the total unproductive travel distance is not achieved. Computational results are provided to illustrate the validity of the proposed algorithm.
This paper addresses the problem of a torch path generation for the 2D laser cutting of a stock plate nested with resular or irregular parts. Under the constaint of the relative positions of parts enforced by nesting, the developed torch path algorithm generate feasible cutting path. In this paper, the basic object is a polygon( a many-slide figure) with holes. A part may be represented as a number of line segments connected end-to-end in counterclockwise order, and formed a closed contour as requied for cutting paths. The objective is to tranverse this cutting contours with a minimum path length. This paper proposes a simulated annealing based dtorch path algorithm, that is an improved version of previously suggested TSP models. Since everypiercing point of parts is not fixed in advance, the algorithm solves as relazed optimization problem for the constraint, thich is one of the main features of the proposed algorithm. For aolving the torch path optimization problem, an efficient generation mechanism of neighborhood structure and as annealing shedule were introduced. In this way, a global solution can be obtained in a reasonable time. Seveeral examples are represented to ilustrate the method.
일반적으로 재료절단 문제는 재료를 절단할 수 있는 패턴을 찾고 선형계획법으로 최적의 패턴 수를 찾는다. 그러나 패턴 수는 일반적으로 지수적으로 증가하기 때문에 사전에 모든 패턴을 고려하는 것은 비현실적인 것으로 알려져 있다. 본 논문은 Suliman의 실현 가능 패턴을 구하는 방법을 적용하여 사전에 패턴을 구하는 방법을 적용하였다. 또한, 실현 가능 패턴들을 대상으로 선형계획법이나 근사 알고리즘을 적용하지 않고 정확한 해를 다항시간으로 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 실현 가능 패턴들 중 모든 요구의 1st 발생 빈도가 손실량 0에 모두 분포하는 경우와 다양한 손실량에 분산되어 분포하는 경우로 구분하여 패턴 수를 분배하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 2개의 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에서 정확한 해를 구하는데 성공하였다.
The two-dimensional guillotine cutting problem is to maximize sum of piece profits that cut from one stock rectangle and widely applied in the industry. The branch-and-bound method for this problem uses complementarily several upper bounds(the Gilmore and Gomoryp[8]'s two-dimensional knapsack function and the Hifi and Zissimopoulos[10]'s method using one-dimensional knapsack problem, etc) to reduce the number of searched nodes. These upper bounds has a shortcoming that does not consider the bound and layout of pieces simultaneously. In this paper, we propose an efficient upper bound which can complement the shortcoming of existing upper bounds. The proposed upper bound needs less memory spaces and computing time. Computational results show that the proposed upper bound significantly contribute to reduce the computational amount of time and number of searched nodes in tree.
본 논문에서는 유리재단 문제에 평균장 어닐링과 시뮬레이션된 어닐링 형태의 유전자 알고리즘을 결합한 합성 알고리즘을 분산 처리하여 적용한다. 유리재단 문제는 2차원 2진 패킹 문제로 주어진 원판에 요구되는 사각형 모양의 패턴들을 버려지는 부분이 최소가 되게 배치하는 조합 최적화 문제이다. 제안된 합성 알고리즘은 유전자 알고리즘의 다양한 연산자에 시뮬레이션된 어닐링의 온도개념을 추가하여 평균장 알고리즘에 의한 빠른 평형상태 도달을 유지하게 하였다. MPI를 이용한 분산 합성 알고리즘을 유리재단 문제에 적용하여 실험한 결과 기존의 평균장 어닐링 또는 유전자 알고리즘을 단독으로 사용하였을 때보다 최적의 배치 상태를 나타내었으며 최적해 접근 특성을 유지하면서 문제의 크기에 대하여 선형적인 수행시간 단축을 보여 주었다.
This study performs optimization of paper mill scheduling using MINLP(Mixed-Integer Non-Linear Programming) method and 2-step decomposing strategy. Paper mill process is normally composed of five units: paper machine, coater, rewinder, sheet cutter and roll wrapper/ream wrapper. Various kinds of papers are produced through these units. The bottleneck of this process is how to cut product papers efficiently from raw paper reel and this is called trim loss problem or cutting stock problem. As the trim must be burned or recycled through energy consumption, minimizing quantity of the trim is important. To minimize it, the trim loss problem is mathematically formulated in MINLP form of minimizing cutting patterns and trim as well as satisfying customer's elder. The MINLP form of the problem includes bilinearity causing non-linearity and non-convexity. Bilinearity is eliminated by parameterization of one variable and the MINLP form is decomposed to MILP(Mixed-Integer Linear programming) form. And the MILP problem is optimized by means of the optimization package. Thus trim loss problem is efficiently minimized by this 2-step optimization method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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