改进灰狼算法优化定制化家具矩形件排样

"这篇论文主要探讨了如何运用灰狼算法解决定制化家具矩形件排样的问题，旨在最大化板材利用率。论文中提到了针对定制化家具零件差异性大的特点，采用改进的灰狼算法处理矩形件的排序，并优化了算法的编码方式和游走、奔袭策略。在定位问题上，结合最低水平线算法进行微调，以确定最佳的排布位置，进一步提升排样效率。该研究关注的是工业工程领域中的人工智能应用，特别是在数据分析、自我诊断、预测性维护以及智能优化算法等方面的应用。" 在定制化家具矩形件排样的问题中，核心是提高板材的利用率，降低生产成本。论文提出的解决方案是利用灰狼算法，这是一种自然启发式优化算法，源于灰狼群的狩猎行为。灰狼算法在解决复杂优化问题时表现出强大的全局搜索能力。为了适应定制化家具零件大小各异的特点，论文对原始灰狼算法进行了改进，具体体现在以下几个方面： 1. **编码方式**：改进了灰狼算法的编码方式，以更好地适应矩形件的特性，可能包括用二进制编码表示矩形件的位置和尺寸，便于计算机处理。 2. **游走和奔袭策略**：在算法的迭代过程中，优化了灰狼的游走和奔袭策略，增强了算法的探索性和收敛性，使得在搜索空间中能找到更优的解。 3. **矩形件排样定序**：改进算法用于解决矩形件的排列顺序问题，确保在有限的板材面积内，能有效安排不同大小的矩形件，减少浪费。 4. **最低水平线定位算法**：结合最低水平线策略，对已排序的矩形件进行定位，通过调整零件的垂直排列顺序，达到更高的空间利用率。 论文还讨论了人工智能在工业工程中的其他应用，如数据可视化分析，使企业能更好地理解设备运行状态并进行优化；机器自我诊断，实现快速故障定位和修复；预测性维护，提前预警潜在问题，减少停机时间；以及智能优化算法，如遗传算法和神经网络，解决实际生产中的组合优化问题。 通过这些方法，定制化家具企业在面对多样化订单时，能更有效地排样，提高生产效率，降低材料浪费，从而增强市场竞争力。这篇论文的研究成果为工业工程领域的优化问题提供了新的思路和工具，具有重要的理论价值和实际意义。