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本文研究圓形件優化排樣算法，目的是提高材料利用率。本文提出了一種新的放置算法（圓弧搜索算法，ASA），與文獻中算法相比，ASA在較短的時間內產生了可以和排樣領域著名的法國學者Hifi在SCI和EI檢索刊物中提出的較復雜方法GA-BH在利用率方面相媲美的效果；對隨機生成例題的計算結果表明，本文算法的計算時間可以滿足一般實踐應用的要求，所得排樣方案的材料利用率較高。
優化排樣是研究如何下料使得原材料利用率最高，在實際生產中應用廣泛。提高原材
料利用率問題是一個系統工程問題，需要從生產管理、優化下料、決策支持等方面提供完備的一體化解決方案。這些環節中優化下料方案是提高原材料利用率最直接的方法，而優化下料方案的關鍵是構造有效的優化排樣算法。本文研究的是圓形件排樣問題，是二維下料問題的一個分支。國內外對二維下料問題的矩形和二維不規則性毛坯的排樣問題研究較多，而對圓形排樣問題的研究較少。
本文研究的圓形件排樣問題指將卷材切成若干圓形毛坯，使所產生的廢料盡可能地少。
由于卷材長度遠遠大于毛坯直徑，在算法設計時可以將其作為無限長處理。所排零件包括多種尺寸的圓形件，需求必須精確滿足。該問題已經被證明屬于相當困難的NP完全問題[1][2]。
本文提出一種新的排樣算法（Arc Search Algorithm，簡稱ASA），按指定的順序，依次
將圓形毛坯排列到卷材上。ASA 算法在較短的時間內產生了可以與文獻中的GA-BH方法[3]相媲美的利用率結果。
優化排樣是研究如何下料使得原材料利用率最高，在實際生產中應用廣泛。提高原材
料利用率問題是一個系統工程問題，需要從生產管理、優化下料、決策支持等方面提供完備的一體化解決方案。這些環節中優化下料方案是提高原材料利用率最直接的方法，而優化下料方案的關鍵是構造有效的優化排樣算法。本文研究的是圓形件排樣問題，是二維下料問題的一個分支。國內外對二維下料問題的矩形和二維不規則性毛坯的排樣問題研究較多，而對圓形排樣問題的研究較少。
本文研究的圓形件排樣問題指將卷材切成若干圓形毛坯，使所產生的廢料盡可能地少。
由于卷材長度遠遠大于毛坯直徑，在算法設計時可以將其作為無限長處理。所排零件包括多種尺寸的圓形件，需求必須精確滿足。該問題已經被證明屬于相當困難的NP完全問題[1][2]。
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將圓形毛坯排列到卷材上。ASA 算法在較短的時間內產生了可以與文獻中的GA-BH方法[3]相媲美的利用率結果。
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