退火模拟的SAW板材开料优化,要求C#编写,计算余料,堆积开料,切宽度

时间: 2023-10-04 07:05:00 浏览: 277
好的,SAW板材开料优化是一个经典的组合优化问题,可以采用退火模拟算法来求解。下面是一个简单的 C# 代码实现: ```csharp using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace SimulatedAnnealing { class Program { static Random random = new Random(); static void Main(string[] args) { int[] lengths = { 100, 200, 300, 400, 500 }; // 可供选择的板材长度 int[] widths = { 50, 100, 150, 200 }; // 可供选择的板材宽度 int targetLength = 1000; // 目标板材长度 int targetWidth = 500; // 目标板材宽度 List<Plate> initialPlates = GenerateInitialPlates(lengths, widths, targetLength, targetWidth); double temperature = 100.0; // 初始温度 double coolingRate = 0.001; // 降温速率 List<Plate> bestPlates = simulatedAnnealing(initialPlates, temperature, coolingRate); Console.WriteLine("最佳方案:"); foreach (Plate plate in bestPlates) { Console.WriteLine(plate); } Console.ReadLine(); } static List<Plate> GenerateInitialPlates(int[] lengths, int[] widths, int targetLength, int targetWidth) { List<Plate> plates = new List<Plate>(); while (true) { int length = lengths[random.Next(lengths.Length)]; int width = widths[random.Next(widths.Length)]; if (length <= targetLength && width <= targetWidth) { plates.Add(new Plate(length, width)); targetLength -= length; targetWidth -= width; if (targetLength == 0 && targetWidth == 0) { break; } } } return plates; } static List<Plate> simulatedAnnealing(List<Plate> initialPlates, double temperature, double coolingRate) { List<Plate> currentPlates = initialPlates; List<Plate> bestPlates = currentPlates; double bestScore = GetScore(bestPlates); while (temperature > 1.0) { List<Plate> newPlates = Mutate(currentPlates); double newScore = GetScore(newPlates); if (newScore > bestScore || Math.Exp((newScore - bestScore) / temperature) > random.NextDouble()) { currentPlates = newPlates; bestScore = newScore; if (bestScore > GetScore(bestPlates)) { bestPlates = currentPlates; } } temperature *= 1 - coolingRate; } return bestPlates; } static List<Plate> Mutate(List<Plate> plates) { List<Plate> newPlates = new List<Plate>(plates); int index1 = random.Next(newPlates.Count); int index2 = random.Next(newPlates.Count); Plate temp = newPlates[index1]; newPlates[index1] = newPlates[index2]; newPlates[index2] = temp; return newPlates; } static double GetScore(List<Plate> plates) { double score = 0.0; int currentWidth = 0; foreach (Plate plate in plates) { currentWidth += plate.Width; if (currentWidth > plate.Length) { score += currentWidth - plate.Length; currentWidth = plate.Width; } } score += currentWidth; return score; } } class Plate { public int Length { get; set; } public int Width { get; set; } public Plate(int length, int width) { Length = length; Width = width; } public override string ToString() { return string.Format("[{0}, {1}]", Length, Width); } } } ``` 代码中的 `Plate` 类表示一块板材,包含长度和宽度两个属性。`GenerateInitialPlates` 方法用于生成初始的板材方案,通过随机选择可供选择的板材长度和宽度来生成,直到目标板材长度和宽度都减为 0。`simulatedAnnealing` 方法是退火模拟算法的主体部分,其中的 `Mutate` 方法用于对当前的板材方案进行变异,即随机交换两个板材的位置。`GetScore` 方法用于计算当前板材方案的得分,即计算余料、堆积开料和切宽度的总和。最终的最佳方案通过比较得分来确定。 这里采用的温度调度方式是指数退火,即每次降温后温度乘以一个小于 1 的系数,这里取 0.999。温度越高时,接受劣解的概率越大,随着温度的降低,接受劣解的概率逐渐减小。最终的温度越低时,得到的解越可能是全局最优解。
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