[发明专利]一种基于成本动态平衡的一维下料方法

摘要

本发明涉及一种基于成本动态平衡的一维下料方法，能够动态适应原材料成本和排样成本之间的变化，以总成本最小的下料方案对原材料进行下料。包括以下步骤初始化数据信息，包括当前零件需求量r＝ro；计算出满足当前零件需求量r的临时下料方案；计算每种临时下料方案中临时排样单元的成本平衡利用率UCB＝USC+UPC；挑选每种临时下料方案中UCB最高的优化排样单元(i,p,f)，组成优选排样组合集(I,P,F)；随机选取优选排样组合集(I,P,F)中的一个优化排样单元(i,p,f)，计算循环变量rp＝r‑fp；判断rp是否为零，然后进行迭代运算，直到rp＝0，获取一个满足零件目标需求量ro的下料方案；遍历所有可能，获得若干满足零件目标需求量ro的下料方案；计算每个下料方案的总成本CT；选取总成本CT最低的下料方案作为最优下料方案进行下料。

主权项

一种基于成本动态平衡的一维下料方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤101：初始化以下数据信息：原材料基本信息集合(m,L,S)，其中m为原材料种类数量，L为原材料长度集合，L＝{L1,L2,...,Lm}，Li∈L，i为原材料编号，i∈{1,2,...m}，Li表示第i种原材料的长度；S为原材料供应量集合，原材料供应量充足；零件基本信息(n,l,ro)，其中n为零件种类数量，l为零件长度集合：l＝{l1,l2,...,ln}，ro为零件目标需求量：ro＝{r1,r2,...,rn},rj∈r,j∈{1,2,...,n},rj表示第j种零件的需求量；当前零件需求量r＝ro；步骤102：遍历原材料基本信息集合(m,L,S)，为每种原材料计算出满足当前零件需求量r的临时下料方案：从i＝1开始以原材料利用率us最大为优化目标，采用贪心算法计算出第i种原材料所对应临时排样单元(i,pt‑i,ft‑i)，得到以第i种原材料进行排样并满足当前零件需求量r的临时下料方案(i,PT‑i,FT‑i),直到i＝m；其中，PT为由临时排样pt组合成的临时排样集合；ft为临时排样pt对应的临时排样次数；FT为临时排样次数ft组合成的临时排样次数集合；其中，pt＝{p1,p2,...,pn}，pj∈pt，j∈{1,2,...,n}，pj表示第j种零件在临时排样pt中能够切割出的个数；步骤103：计算每种临时下料方案(i,PT‑i,FT‑i)中每个临时排样单元(i,pt‑i,ft‑i)的成本平衡利用率UCB＝USC+UPC，其中，USC为材料成本利用率，UPC为排样成本利用率；步骤104：挑选出每种临时下料方案(i,PT‑i,FT‑i)中成本平衡利用率UCB最高的临时排样单元(i,pt‑i,ft‑i)，并另存为优化排样单元(i,p,f)，其中，p为优化排样,p＝pt‑i；f为优化排样次数，f＝ft‑i；步骤105：将每种原材料对应的优化排样单元(i,p,f)存入优选排样组合集(I,P,F)中，其中，I为优选原材料编号集合，P为优选排样集合，F为优选排样次数集合；步骤106：随机选取优选排样组合集(I,P,F)中的一个优化排样单元(i,p,f)，计算选取该优化排样单元(i,p,f)后的循环变量rp，其中，rp＝r‑fp；步骤107：判断步骤106中的循环变量rp是否为零；若否，则令当前零件需求量r＝rp，回到步骤102，直到满足rp＝0，从而通过选取的优化排样单元(i,p,f)，组合成一个满足零件目标需求量ro的下料方案，进入步骤108；若是，通过选取的优化排样单元(i,p,f)，组合成一个满足零件目标需求量ro的下料方案，进入步骤108；步骤108：判断是否遍历所有可能，若否，则回到步骤1；若遍历完所有可能，则获得若干满足零件目标需求量ro的下料方案；步骤109：计算步骤108中每一个下料方案的总成本CT，CT＝CP+CS，其中，CS为一个下料方案中材料成本总和，CP为一个下料方案中排样成本总和；步骤1010：选取步骤109中总成本CT最低的下料方案作为最优下料方案进行下料。