基于遗传算法的二维排样研究及其工业应用

随着中国加入世界贸易组织，国内制造业，特别是涉及下料排料、切割技术的行业面临着激烈的国际竞争。在这个背景下，提升工厂加工速率、减少耗材规模，是衡量企业竞争力和生存能力的重要指标。排样问题，作为材料科学中的核心课题，旨在优化待排物体在给定空间中的布局，使之满足约束条件并最大化材料利用率，对于降低成本、提高效率和经济效益具有重要意义。 排样问题的研究结合了计算几何学、人工智能和组合优化等多学科理论，具有很高的学术价值。在机械加工、皮革服装、汽车、造船、玻璃、交通、航天航空和大规模集成电路板设计等领域，合理、最优的排样策略已成为研究的焦点。计算机辅助排样（CAN），即利用计算机辅助技术进行下料排料，尤其在高精度、高效率的数控切割设备广泛应用的今天，显得尤为重要。 本文关注的是基于遗传算法的二维排样研究。遗传算法是一种模仿自然选择和遗传机制的优化算法，适用于解决复杂的优化问题，包括排样问题。作者宋开胜在其硕士论文中，可能探讨了如何运用遗传算法寻找最优化的二维排样方案，以减少材料浪费，提升生产效率。该研究不仅理论性强，而且在实际生产中有广泛应用潜力。 论文的指导教师姚念民教授来自计算机科学与技术学院，专注于计算机系统结构领域的教学和研究，他可能对候选人的工作提供了深入的指导。论文于2010年3月提交并进行了口头答辩，表明作者在该领域进行了扎实的工作，并有可能对当前的排样问题解决方案有所创新。 论文的原创性和授权使用声明强调了作者对于学术诚信的承诺，保证了论文内容的独立性和知识产权归属。此外，还明确了论文在授予学位后的版权管理规定，包括解密后的使用权和数据库收录等方面。 这篇硕士论文研究了在激烈的市场竞争环境下，如何通过遗传算法优化二维排样问题，以提高工厂的生产效率和经济效益，具有重要的实践和理论价值。它反映了在工业4.0时代，智能化排样技术和计算机辅助技术的紧密结合对制造业发展的影响。