遗传算法的SAW板材开料优化,要求C#编写,计算余料,堆积开料,切割宽度,切割顺序,切割路径,转向次数

时间: 2023-10-10 21:09:18 浏览: 135
遗传算法是一种常用的优化算法,可以应用于板材开料问题。以下是一个简单的SAW板材开料优化的C#实现。 首先定义一个板材类,包含板材的长度、宽度和剩余面积等信息: ```csharp class Plate { public int Length { get; set; } public int Width { get; set; } public int Area { get; set; } public List<Cut> Cuts { get; set; } public Plate(int length, int width) { Length = length; Width = width; Area = length * width; Cuts = new List<Cut>(); } } ``` 接着定义一个切割类,包含切割的长度、宽度和位置等信息: ```csharp class Cut { public int Length { get; set; } public int Width { get; set; } public int X { get; set; } public int Y { get; set; } public Cut(int length, int width, int x, int y) { Length = length; Width = width; X = x; Y = y; } } ``` 然后定义一个遗传算法类,包含种群、交叉率、变异率等参数: ```csharp class GeneticAlgorithm { private List<Plate> population; private float crossoverRate = 0.8f; private float mutationRate = 0.05f; public GeneticAlgorithm(int populationSize) { population = new List<Plate>(); for (int i = 0; i < populationSize; i++) { population.Add(new Plate(4000, 2000)); // 初始化种群,每个个体为一块 4000x2000 的板材 } } public void Evolve(int generations) { for (int i = 0; i < generations; i++) { // 计算适应度 foreach (Plate plate in population) { plate.Area = plate.Length * plate.Width; int usedArea = 0; for (int j = 0; j < plate.Cuts.Count; j++) { Cut cut = plate.Cuts[j]; usedArea += cut.Length * cut.Width; if (j > 0) // 计算转向次数 { Cut prevCut = plate.Cuts[j - 1]; if (cut.X == prevCut.X) { if (prevCut.Y + prevCut.Width != cut.Y) { plate.Area += 100; } } else { if (prevCut.X + prevCut.Length != cut.X) { plate.Area += 100; } } } } plate.Area -= usedArea; // 计算余料 } // 选择父母 List<Plate> parents = new List<Plate>(); while (parents.Count < population.Count) { Plate parent1 = SelectParent(); Plate parent2 = SelectParent(); parents.Add(parent1); parents.Add(parent2); } // 交叉 for (int j = 0; j < parents.Count; j += 2) { if (Random.NextDouble() < crossoverRate) { CrossOver(parents[j], parents[j + 1]); } } // 变异 foreach (Plate plate in population) { if (Random.NextDouble() < mutationRate) { Mutate(plate); } } } } private Plate SelectParent() { // 采用轮盘赌选择父母 float sumFitness = population.Sum(p => p.Area); float rand = (float)Random.NextDouble() * sumFitness; float partialSum = 0; foreach (Plate plate in population) { partialSum += plate.Area; if (partialSum >= rand) { return plate; } } return population[population.Count - 1]; } private void CrossOver(Plate parent1, Plate parent2) { // 采用单点交叉 int cutPoint = Random.Next(1, Math.Min(parent1.Cuts.Count - 1, parent2.Cuts.Count - 1)); List<Cut> tempCuts = new List<Cut>(parent1.Cuts.GetRange(0, cutPoint)); parent1.Cuts.RemoveRange(0, cutPoint); parent1.Cuts.AddRange(parent2.Cuts.GetRange(cutPoint, parent2.Cuts.Count - cutPoint)); parent2.Cuts.RemoveRange(cutPoint, parent2.Cuts.Count - cutPoint); parent2.Cuts.InsertRange(0, tempCuts); } private void Mutate(Plate plate) { // 采用插入变异 int cutIndex = Random.Next(0, plate.Cuts.Count); Cut cut = plate.Cuts[cutIndex]; plate.Cuts.RemoveAt(cutIndex); int x = Random.Next(0, plate.Length - cut.Length); int y = Random.Next(0, plate.Width - cut.Width); Cut newCut = new Cut(cut.Length, cut.Width, x, y); plate.Cuts.Add(newCut); } } ``` 最后在主函数中使用遗传算法求解: ```csharp static void Main(string[] args) { // 初始化切割方案 List<Cut> cuts = new List<Cut>(); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 0)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 100)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 200)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 300)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 400)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 500)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 600)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 700)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 800)); cuts.Add(new Cut(500, 100, 0, 900)); cuts.Add(new Cut(2000, 500, 500, 0)); cuts.Add(new Cut(2000, 500, 500, 500)); cuts.Add(new Cut(2000, 500, 500, 1000)); // 定义种群大小和迭代次数 int populationSize = 100; int generations = 100; // 初始化遗传算法 GeneticAlgorithm ga = new GeneticAlgorithm(populationSize); // 进化 ga.Evolve(generations); // 打印最优解 Plate bestPlate = ga.population.OrderBy(p => p.Area).First(); Console.WriteLine("余料:{0}", bestPlate.Area); Console.WriteLine("切割顺序:"); for (int i = 0; i < bestPlate.Cuts.Count; i++) { Console.WriteLine("{0}. ({1}, {2})", i + 1, bestPlate.Cuts[i].X, bestPlate.Cuts[i].Y); } } ``` 上述代码中,切割方案为一个包含若干个切割的列表,每个切割包含长度、宽度和位置等信息。种群大小和迭代次数可以根据实际情况进行调整。在遗传算法的进化过程中,首先计算每个个体的适应度,然后采用轮盘赌选择父母,进行单点交叉和插入变异,得到新一代个体。最后,选择最优个体作为最终方案。
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