[发明专利]皮革多轮廓加工快进路径优化方法有效
申请号: | 201710423280.0 | 申请日: | 2017-06-07 |
公开(公告)号: | CN107798413B | 公开(公告)日: | 2021-04-23 |
发明(设计)人: | 杨卫波;阮秀凯;王万良;崔桂华;张耀举 | 申请(专利权)人: | 温州大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06N3/00;G06Q50/04 |
代理公司: | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人: | 马强;王娟 |
地址: | 325035 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 皮革 轮廓 加工 快进 路径 优化 方法 | ||
1.一种皮革多轮廓加工快进路径优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)令t=0,根据生成第t代的量子种群Q(t),其中,表示第t代第k个量子染色体的n×n的二维量子位概率幅矩阵:βij表示样片的加工顺序,0≤i≤n-1,1≤j≤i+1;n为待加工样片个数,编号0表示刀具的起始位置;Z表示种群的大小;inf为无穷大;
2)对第t代的量子种群Q(t)中各个染色体个体进行量子观测,得到各个样片的加工顺序序列;
3)各个样片的加工顺序序列加入初始加工点后,使用动态规划法评价各个个体的适应度,记录当前最优解和对应的加工顺序序列;所述当前最优解是指适应度最小值对应的个体;
4)将t的值加1;
5)利用下式确定旋转角的大小和方向:Δθij=s(αi,βi)*exp[(f(x)-f(best))/Ti]*Δθi;其中,f(x)和f(best)分别为当前个体和当前最佳个体的适应度值;Ti为第i代的退火温度;s(αi,βi)为量子旋转角的方向;Δθi为确定收敛速度的系数;[αi,βi]T为第i个量子位的概率幅;
6)采用下式对种群各个个体进行更新:
为第t+1代中第i行、第j列的元素,为第t代量子种群Q(t)的旋转角;
7)如果最优解连续C代没有改进,则采用下式对种群中的各个个体进行量子变异操作:
其中,C为常数;
8)如果t≤max_t,则转步骤3),max_t为最大迭代代数;
10)输出当前最优解和加工顺序序列,结束。
2.根据权利要求1所述的皮革多轮廓加工快进路径优化方法,其特征在于,Ti满足如下的温度下降公式:Ti+1=λ·Ti,λ∈[0.2,0.95]为常系数。
3.根据权利要求1所述的皮革多轮廓加工快进路径优化方法,其特征在于,Δθi与s(αi,βi)的取值如下表所示:
其中,xi为当前染色体的第i位,besti为当前最优染色体的第i位,θ∈[0.01π,0.05π]。
4.根据权利要求1所述的皮革多轮廓加工快进路径优化方法,其特征在于,样片的加工顺序序列V的获取方法包括以下步骤:
a)令i=1,以元素inf产生一个初始向量A=[α(n-1),α(n-2),…,α(1)];
b)令j=random[1,i+1],产生随机数rand,rand∈[0,1];
c)若rand>|βij|2,则a(i)=j-1,转步骤d),否则转步骤b);
d)将i的值加1,如果i≤n-1则转步骤b),直至完成向量A的赋值;
e)A与1~n个样片的编号的排列存在一一对应的关系,由A得到多轮廓样片加工顺序序列V。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理