计算机辅助排料优化设计：蚁群算法在矩形件排料中的应用

"该文档是江南大学硕士研究生的学位论文，主要探讨了人工智能和机器学习在计算机辅助排料及优化设计中的应用。论文关注的是在有限的原材料上，如何高效地布置待切割件，以提高利用率，降低生产成本，特别强调了二维板材优化排料问题的挑战性和研究价值。文中比较了枚举搜索方法和邻域搜索方法，并提出了基于蚁群算法的优化排料解决方案，该算法在实际的武进市吉鑫玻璃切割系统项目中得到了应用并产生了经济效益。关键词包括优化排料、组合优化、NP完全问题、搜索方法、蚁群算法、与或树、矩形件、优化排料蚁群算法和树搜索。" 这篇论文深入研究了优化排料问题，这是在多个行业中，如机械制造、服装剪裁和玻璃切割等，都非常关键的一个问题。优化排料涉及到在给定尺寸和数量的原材料上，有效地安排待切割部件，以最大化利用材料，减少浪费，从而提升生产效率并降低成本。这个问题在理论和实践中都具有高度的复杂性，因为它属于NP完全问题，这意味着找到最优化解在计算上是非常困难的。 论文作者对比了两种常见的优化方法，即枚举搜索方法和邻域搜索方法，前者遍历所有可能的解空间，而后者则是在当前解的附近进行迭代改进。作者提出了一种理想的搜索方法应具备全局搜索和局部搜索的能力，并给出了评估算法性能的标准。 蚁群算法被引入作为解决优化排料问题的一种策略。这种算法基于自然界中蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素的交流在解空间中进行搜索。由于蚁群算法能够灵活地平衡全局和局部搜索，且可以将优化排料问题转化为寻找最大面积比的二叉树问题，因此论文提出了一个结合蚁群算法思想和优化排料问题特点的算法，即优化排料蚁群算法，用于在与或树结构中执行搜索。 该研究的实践应用是在武进市吉鑫玻璃切割系统的开发中，这套系统已经投入使用并产生了积极的经济效果。这表明，基于人工智能和机器学习的优化算法对于实际生产环境中的排料问题具有显著的改善作用。关键词涵盖了这一领域的核心概念，如组合优化、搜索策略、特定的算法（蚁群算法）以及特定形状的优化问题（矩形件的排料）。