[发明专利]皮革多轮廓加工快进路径优化方法

摘要

本发明公开了一种皮革多轮廓加工快进路径优化的方法，通过量子编码和量子观测得到样片加工顺序序列，将快进路径优化问题转化为求解多段图最短路径问题，利用动态规划法进行个体适应度评价求解。本发明的方法具有以下优点：采用实数编码的量子染色体能直接解码出十进制形式表示的样片加工顺序序列，减少了二到十进制的转换过程；基于动态规划法的个体适应度评价方法有效地建立了多轮廓加工与多段图之间的关系，使得快进路径问题易于求解；动态旋转角的量子更新策略有效地保证了算法的全局搜索性能。本发明的方法可有效避免早熟收敛现象，能较快地收敛于全局最优解，提高求解的质量和收敛速度。

主权项

一种皮革多轮廓加工快进路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)令t＝0，根据生成第t代的量子种群Q(t)，其中，表示第t代第k个量子染色体的n×n的二维量子位概率幅矩阵：βij表示样片的加工顺序，0≤i≤n‑1,1≤j≤i+1；n为待加工样片个数，编号0表示刀具的起始位置；Z表示种群的大小；inf为无穷大；2)对第t代的量子种群Q(t)中各个染色体个体进行量子观测，得到各个样片的加工顺序序列；3)各个样片的加工顺序序列加入初始加工点后，使用动态规划法评价各个个体的适应度，记录当前最优解和对应的加工顺序序列；所述当前最优解是指适应度最小值对应的个体；4)将t的值加1；5)利用下式确定旋转角的大小和方向：Δθij＝s(αi,βi)*exp[(f(x)‑f(best))/Ti]*Δθi；其中，f(x)和f(best)分别为当前个体和当前最佳个体的适应度值；Ti为第i代的退火温度；s(αi,βi)为量子旋转角的方向；Δθi为确定收敛速度的系数；[αi,βi]T为第i个量子位的概率幅；6)采用下式对种群各个个体进行更新：αijt+1βijt+1=cos(Δθijt)-sin(Δθijt)sin(Δθijt)cos(Δθijt)αijtβijt;]]>为第t+1代中第i行、第j列的元素，为第t代量子种群Q(t)的旋转角；7)如果最优解连续C代没有改进，则采用下式对种群中的各个个体进行量子变异操作：αijtβijt=0110×αijtβijt;]]>其中，C为常数；8)如果t≤max_t，则转步骤3)，max_t为最大迭代代数；10)输出当前最优解和加工顺序序列，结束。