基于改进免疫遗传算法的汽车零件排样

摘要：

为提高汽车零件排样的板材利用率,对汽车零件的排样技术进行研究.汽车零件大多是不规则零件,因此其排样属于二维不规则排样问题范畴.在智能优化算法求解二维不规则排样领域,遗传算法容易产生早熟现象,并且局部寻优能力较差,而免疫算法具有很强的局部寻优能力.结合遗传算法与免疫算法的全局与局部寻优能力,提出一种改进的免疫遗传算法.该算法的遗传选择操作加入个体浓度计算,操作步骤和变异概率可以自适应调整,从而有效避免早熟现象.自适应计算免疫选择个体数以及免疫克隆个体数以提高算法的收敛性能.分别使用ESICUP网站提供的公开数据和实际汽车零件专用数据对提出的免疫遗传算法的性能进行测试,实验结果表明,和现有的几种算法相比,本研究提出的免疫遗传算法能获得更高的材料利用率.

关键词：二维不规则排样、临界多边形、汽车零件、智能优化算法

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1306600

在线出版日期：2023-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：204-214