[发明专利]一种大规模数据的网络化分组优化下料方法无效
申请号: | 201110186834.2 | 申请日: | 2011-07-05 |
公开(公告)号: | CN102346810A | 公开(公告)日: | 2012-02-08 |
发明(设计)人: | 阎春平;覃斌;汪科;刘万奇;鄢萍;黄圻 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06F17/30 |
代理公司: | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人: | 李海华 |
地址: | 400044 *** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 大规模 数据 网络化 分组 优化 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种大规模数据的网络化分组优化下料方法,本方法有效解决了大规模数据下料中算法在时间效率和材料利用率上矛盾、单一下料软件不能适用于所有的下料数据结构等问题。
背景技术
大规模数据下料问题中,零件种类的增加可能会因为可行组合方式的增多而得到更高的原材料利用率,所以企业有集成大规模零件进行下料的主客观需要。但大规模零件下料求解存在两方面的困难,一方面,单一下料软件不能适用于所有的下料数据结构,可能出现优化求解失败或者原材料利用率明显降低的问题;另一方面,优化下料问题是具有最高计算复杂性的NP完全问题,零件规模的膨胀带来可行组合方式的增长是爆炸性的,使得算法寻优时间效率低下,且容易陷入局部最优解,造成算法在时间效率和材料利用率这两个问题上的矛盾。
现有对大规模数据下料问题的处理方法主要包括:(1)各种优化算法及其改进算法;(2)分组优化方法。各种优化算法及其改进算法在处理大规模数据下料问题时,一方面通过算法改进增强对不同下料数据结构的适应能力,但下料数据结构变化的多样性与不可预测性,使得算法的改进远远跟不上下料数据结构的变化,每种优化算法自身的局限性使得从算法角度解决对下料数据的普遍适用性问题变得异常困难;另一方面,为了加快算法收敛速度避免计算时间过长,提出了一系列处理方法,包括:设置某一阀值因子控制可行切割方式的生成数量、设置单一排样最低优化效率、限制下料零件的组合方式、设置计算误差精度、设置迭代时间阀值等,其本质都是通过限制遍历全部排样方案的方法终止迭代过程,无法保证下料方案的最优性和稳定性。分组优化方法从算法以外的角度对大规模数据下料问题进行研究,其共同点是以零件的某种特征为基础,将大规模问题拆分为若干个子问题,相对于原问题,子问题优化求解具有明显的时效性优势,为寻得更优的下料方案提供了时间条件。但是,目前制订下料方案往往是基于单一的下料软件,而单一下料软件可能在某些下料领域能够获得有效求解,但是在其它一些领域则可能不能够获得有效求解,即不能包罗万象地适用于所有的下料数据结构。如果构建多软件下料平台,又存在成本高等问题。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足,本发明的目的在于提供一种大规模数据的网络化分组优化下料方法,本方法有效解决了大规模数据下料中算法在时间效率和材料利用率上的矛盾,也解决了单一下料软件不能适用于所有的下料数据结构、构建多软件下料平台存在成本高等问题。
本发明的技术方案是这样实现的:一种大规模数据的网络化分组优化下料方法,
1)首先由用户通过连接到网络的客户端在线提交下料任务;
2)以接收到用户在线提交的下料任务为优化起点,搜索网络上该时刻可以利用的下料服务资源,将所有的可利用下料服务资源组建成临时的网络化多软件并行下料服务系统,该下料服务系统包括多个下料软件;
3)然后通过零件分组技术将下料任务拆分形成多个零件片,将各个零件片依次分配给下料服务系统中所有的下料软件进行优化求解,所有的下料软件对每一个零件片的优化求解都以并行方式进行,通过结果评判得到各个零件片原材料利用率最优的下料结果;
4)最后由下料服务系统合并各个零件片最优的下料结果形成整体下料方案并通过客户端反馈给用户,用户根据该整体下料方案下料即可。
所述网络上该时刻可以利用的下料服务资源需要满足预先设定的原材料优化利用率、优化时间效率和优化结果稳定性三个条件。
所述下料服务系统包括客户端、服务中心和支持中心;客户端为接口软件,负责接收用户的下料数据以及将下料结果反馈给用户,并进行下料数据的正确性检查;服务中心负责用户注册与身份验证、下料服务资源搜索、下料软件性能评价、下料任务分配、下料数据预处理、下料任务优化、下料结果评判以及下料结果合并与发布;支持中心包括零件分组模块、软件性能评价模块、下料结果评判模块和系统数据库。
所述零件分组技术是利用基于下料零件样本的分组技术对用户提交的待下料零件进行分组,即引入数据库中高效下料方案的历史样本零件对分组过程进行指导,获得多个合理规模的稳定的零件片分组。其具体实现方法为:引入下料服务系统支持中心数据库中的下料零件经验样本对分组过程进行指导,利用改进的K-means算法聚类形成样本零件相似组,构造样本零件相似组最小球体集对待下料零件进行归类分组,将形成的零件球体中心作为初始聚类中心对归类分组余下的零件进行HCM算法聚类,最后根据零件下料配合特征对零件相似组进行抽取分组形成多个零件片,零件在某种原材料上形成套裁方案时所建立的拼合关系定义为零件的下料配合特征。
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