矩形零件排样问题的数学建模资料下载.pdf

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针对问题二，对于固定宽度的卷材设计使用长度最短的方案以满足各个规格的零件的排样问题。

在板材上建立直角坐标系，用每一个零件的左下角坐标（,）bibixy和右上角坐标（,）aiaixy来描述零件安放位置，用0-1变量i表示该零件横排或纵排。

将卷材使用长度最短转化为最末端零件右上角横坐标最大并以此作为目标函数，以两零件之间的应满足不重叠的要求，每一种零件的数量应满足需求量以及同一零件右上角坐标和左下角坐标之间的关系作为约束条件，建立整数规划模型。

利用遗传算法计算得到使用卷材长度最小的排样方案如图二所示，卷材使用长度为40dm。

关键词：

二维矩形排样整数规划贪心算法遗传算法1问题重述问题1：

有九种矩阵零件，按19编号。

它们的尺寸（毫米）分别是（按编号排列）：

零件长度l=15,85,85,155,93,176,150,185,185零件宽度w=55,70,75,115,185,69,37,175,120零件个数M=200,200,200,100,100,200,400,100,300现有一个长2500宽1000的板材，欲充分利用该板材切割出零件，应采用什么样的方案？

有时由于工艺或其他实际情况限制，只能沿一个方向（纵向或横向）排样，而且每一行只能排放一种类型的零件，排放这一行时，要么都是竖着排，要么都是横着排（如下图所示）。

如果有这种限制，应该怎样切？

当工艺提高了，限制少了，切割的方法会更灵活，请结合实际讨论几种限制更少的情况下的切割方法。

问题2：

欲从宽为15（分米）的卷材上切割出二十五个零件（编号125），尺寸（分米）分别是（按编号排列）：

零件长度：

124610264474646428886283232零件宽度：

6772542695463544633625544请给出使用卷材长度尽可能小的方案。

2问题分析2.1问题一的分析问题一第一问要求在限制条件为只能沿一个方向排样，且每一行只能排放一种类型的零件，每行零件排放方式相同的情况下，对9种零件进行排样使板材利用率最高。

排样零件占用板材面积可以由排样的每种零件所占的行数与每行相应的个数表示出来，所以可以以排样零件占用板材面积最大作为目标函数。

所有排样零件面积需不超过板材面积，排样的每种零件个数不能超出题目所给的限制，排样的所有行宽度之和不能超过板材宽度，以此作为约束条件，可以建立整数规划模型。

问题一第二问要求在切割只能实行“一刀切”的工艺（在整料或余料中，从一边的某点到另外一边某点的连线一次切割，但可以在切割下来的板料中再次切割）的限制条件下对9种零件进行排样，使板材利用率最高。

板材利用率可以用排样零件的总面积与板材面积的比值表示，因此可以将排样零件总面积最大作为目标函数，而排样零件总面积可以用每种零件面积乘以排样个数再求和来表示。

若考虑先从下方开始沿平行于板材长边方向进行切割，将板材切割成若干长为L的行，再分割成若干零件，则最多可切割为66行，每行的宽度应等于某种零件的长度或宽度。

每行内排样零件的宽度应不超过该行宽度，排样长度应不超过板材长度，同时每种零件排样个数应不超过题目所给的限制。

以此为约束条件，可以建立整数规划模型。

2.2问题二的分析问题二是针对固定宽度的卷材设计使用长度最短的方案以满足各个规格的零件的排样问题。

该问题中零件的排样和问题一第二问中方式相同，均为无只能沿一个方向排样和一行只能排放同一种类零件两个约束的排样，因此可考虑建立与上述去除约束条件后排样模型类似的整数规划模型。

区别于上述模型，该问题的目标为卷材使用长度最短，因此将模型的目标函数改为最后一个零件的右上角坐标最小。

结合上述模型的约束条件，即可建立起问题三的排样优化模型。

图一模型目标函数示意图3模型假设

（1）假设不考虑刀具的厚度；

（2）假设不考虑在切割过程中的损耗；

（3）假设不考虑板材厚度的影响；

（4）假设不考虑切割工艺的不同；

（5）假设矩形零件只横排和纵排，不斜着排；

15Wmaxaix4符号说明5模型建立与求解5.1模型一的建立与求解问题一第一问以排样零件占用板材面积最大为目标函数，排样零件总面积不超过板材面积，各种排样零件数量不超过题目给出的相应零件数量等为约束条件建立了限制条件下矩形零件排样优化问题的线性规划模型。

5.11模型一的目标函数以iz表示第i种零件所排行数，可将每种零件的长宽交换变为另一种零件，表示该零件竖放，故9种零件变为18种零件，il表示第i种零件的长，iw表示第i种板材的宽，1L表示板材的长，1W表示板材的宽度，每一行第i种零件的个数可表示为1iLl，则排样零件所占板材面积最大的目标函数为：

1maxiiiiLSzlwl5.12模型一的约束条件

（1）存在排样零件面积不超过板材面积，即：

1110iiiiLWLzlwl

（2）每种参与排样的零件个数不能超过题目所给出的对应零件的个数iM，每种参与排样的零件由横放和竖放两部分构成，横放或竖放的个数为横放或竖放的行数与每行摆放的个数的乘积，横放的个数为1iiLzl，竖放的个数为199iiLzl，则该约束条件为：

1199iiiiiLLzzMll（19）i（3）排样的所有行宽度之和能超过板材宽度，即：

1811067,iiiiizwWzzZ，（）5.1.3整数规划模型一综上所述，该限制条件下矩形零件排样优化问题的整数规划模型为：

181118111111991811max0.（19）067,iiiiiiiiiiiiiiiiiiLzslLWLzslLLstzzMillzwWzzZ，（）5.14模型一的求解对于上述线性规划，利用LINGO软件进行求解，得到最优排样方案，如下表所示：

零件编号排样行数排放方式每行排放个数13竖放4531横放2965竖放36表一模型一求解结果排样零件总面积22482170Smm，板材利用率099.2868%SS5.2模型二的建立与求解问题一第二问以排样零件占用板材面积最大为目标函数，每行的宽度应等于某种零件的长度或宽度，每行内排样零件的宽度应不超过该行宽度，排样长度应不超过板材长度，每种零件排样个数应不超过题目所给的限制为约束条件建立了整数规划模型。

5.2.1模型二的目标函数为了方便表示，依然将同一种零件的横放和竖放看作两种零件，即认为共有18种零件，以jp表示第j行的宽度，is表示第i种零件的面积，ijt表示第j行中第i种零件的个数，则排样零件所占板材面积最大这一目标函数可表示为：

186611maxijiijSts5.2.2模型二的约束条件

（1）每行的宽度应等于某种零件的宽度或等于零（表示该行不排件），可表示为|0,118,166,jiplllliiZjjZ或

（2）每行内排件的零件宽度应不超过该行宽度，可表示为0,（,）（,）|,118,166ijijtijijwpiiZjjZ且且（4）每行内排件的零件总长度应不超过板材长度，可表示为1811ijiijitlLpw（5）每种零件排样个数不应超过题目所给限制，可表示为669,1（）ijijijttM5.2.3模型二整数规划模型综上所述，用于求解问题一第二问的整数规划模型为186611maxijiijSts1811669,1|0,118,166,0,（,）（,）|,118,166.（）01,118,166,jiijijijiijiijijijijijplllliiZjjZtijijwpiiZjjZtlLpwstttMttZiiZjjZ或且且5.2.4模型二的求解行号该行宽度排样总长度排样方式1152475零件1并排排放45个，竖放2152475零件1并排排放45个，竖放3152475零件1并排排放45个，竖放4752495零件3并排排放28个，横放；

零件1竖放，每5个并为一列，排放2列，共10个51762490零件6并排排放35个，竖放；

零件1横放，每3个并为1列，排放5列，共15个61762490零件6并排排放35个，竖放；

零件1横放，每3个并为1列，排放5列，共15个71762490零件6并排排放35个，竖放；

零件1横放，每3个并为1列，排放5列，共15个81762430零件6并排排放36个，竖放；

零件1横放，每3个并为1列，排放1列，共3个91762430零件6并排排放36个，竖放；

零件1横放，每3个并为1列，排放1列，共3个表二模型二求解结果排样零件总面积22489688Smm，板材利用率099.5875%SS5.3模型三的建立与求解本问题是对既定宽度的卷材求解最小长度的排样优化问题。

与模型二的背景类似，该模型同样是针对无只能沿一个方向排样和一行只能排放同一种类零件的约束的排样，区别于模型二，本模型的优化目标是卷材的使用长度最小。

为了刻画零件在卷材上的排样情况，在板材上建立直角坐标系，用每一个零件的左下角坐标（,）bibixy和右上角坐标（,）aiaixy来描述零件安放位置，用0-1变量i表示该零件横排或纵排。

5.3.1卷材排样优化模型的目标函数要求卷材使用长度最小，可转化为最末端排放的零件的右上角坐标（maxaix）最小，即：

minmaxaix5.3.2卷材排样优化模型的约束条件

（1）每个零件的左下角坐标与右上角坐标满足以下关系：

wlyywlxxbaba）1（）1（

（2）对于25种不同规格的零件，每一种排放的零件都对应一个右上角横坐标aix，则可用1naiiaixx来表示排样零件的总数，排样的零件总数应等于该零件的需求量可表示为：

125naiiaixx（3）任意两个零件之间不能存在重叠部分，若要保证满足此条约束，应满足：

0000biajbjaibiajbjaixxxxyyyy中至少有一条成立，用阶跃函数（）fx来表示以上关系：

（）（）（）（）1,biajbjaibiajbjaifxxfxxfyyfyyij5.3.2卷材排样优化模型12minmax（）（）（）（）1,25.0

（1）（0,1）,（）aibiajbjaiqbiajbjaiIaiiaibiiiiixfxxfxxfyyfyyijxstxyWlwfx为阶跃函数5.3.3模型三的求解图二卷材排样方案此时卷材最小利用长度为40dm。

6模型评价与推广本文针对矩形零件的优化排样的问题，建立了不同限制条件下矩形排样的优化模型，模型通俗易懂，且得到了较高的板材利用率，模型可推广到其它二维板材排样问题中。

同时，对于可行解较多造成的程序时间复杂度高，难以求解的情况，利用贪心算法以及遗传算法对计算过程进行优化，缩短了程序运行时间，得到了模型的局部最优解，使模型的可操作性提高。

7参考文献1司守奎、孙玺菁，数学建模算法与应用，国防工业出版社，2011年版；

2吴孟达，数学建模教程，高等教育出版社，2011年版；

3李勇，近似算法在排样优化中的利用，华中科技大学，2012；