船体装配线划线路径规划的蚁群算法

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1、第33卷第10期哈尔滨工程大学学报Vol.33№.102012年10月JournalofHarbinEngineeringUniversityOct.2012船体装配线划线路径规划的蚁群算法112吴俊杰,纪卓尚,常会青(1.大连理工大学船舶CAD工程中心,辽宁大连116024;2.中远船务集团工程有限公司技术中心,辽宁大连116113)摘要:船体零件装配线划线作业是与船体零件切割作业同时进行的,是现代造船模式中的一个重要环节.将船体零件划线路径规划问题作为广义旅行商问题进行分析,针对划线路径的特殊性,建立

2、提出了改进的蚁群算法的路径规划模型,采用最大-最小蚁群算法进行优化,分析了算法中各参数取值对算法性能的影响,并同遗传算法作了比较.实验结果表明,基于蚁群算法的优化模型可以有效减少划线路径空走距离.实际应用表明可有效地减少作业时间,提高船厂生产效率.关键词:船体零件;配线划线;蚁群算法;旅行商问题;路径规划doi:10.3969/j.issn.1006-7043.201111059网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.U.20120927.1001.0

3、15.html中图分类号:U671.99文献标志码:A文章编号:1006-7043(2012)10-1205-06Antcolonyalgorithmformark-linepathplanning112WUJunjie,JIZhuoshang,CHANGHuiqing(1.ShipCADEngineeringCenter,DalianUniversityofTechnology,Dalian116024,China;2.TechnicalCenter,COSCOShipyardGroupCompanyL

4、td,Dalian116113,China)Abstract:Hullpartsmark-linemarking,whichisdonewiththenumericalcontrolcuttingoperationsatthesametime,wasoneoftheimportanttachesinmodernshipbuilding.Themarkingpathplanningproblemwouldberegar-dedasthetravelingsalesmanproblem.Accordingto

5、thespecialofthemarkingpath,aplanningmodelwaspro-posedbasedonanimprovedantcolonyoptimizationalgorithmandmax-minantsystemwasappliedtooptimizetheproblem.Byanalysisandsimulation,thebestvaluerangeandcombinatorialoptimizationsettingsofparameterswasgiven.Thenthe

6、comparisonwithgeneticalgorithmswasgiven.Thesimulationresultsshowthattheoptimizationmodeliseffective,whichcaneffectivelyreducetheidlemarkingpath.Keywords:shiphullparts;mark-linemarking;antcolonyalgorithm;travelingsalesmanproblem;pathplanning随着数控切割技术的日益完善和船

7、舶制造工艺(TSP).目前求解TSP问题的算法有很多,如模拟退的不断改善,数控切割机已成为各大船企必不可少火算法、遗传算法、禁忌搜索法、蚁群算法、神经网络[1-4]的一个生产设备.数控划线枪作为数控切割机的一算法以及各种混合算法.蚁群算法是受蚁群行个重要功能部件,主要是在钢板上划出零件的加工为特征启发而得出的一种群体智能算法,具有并发线、装配线以及其他为后续服务的线条符号.在对国性、强鲁棒性、正反馈性等特点,在解决组合优化问内船厂的调研中发现,划线顺序是按照装配线所在题上有良好的适应性.国内外的研究者主要

8、集中在零件的切割顺序来规划的,存在较长的划线空走路解决TSP问题中蚁群模型的改进、信息素的更新方程,造成划线作业时间的浪费.目前国内外公开发表式及与其它智能算法的结合.将船体零件划线路径的文献中尚未见对划线路径规划的系统性研究.船规划问题处理为TSP问题,并建立了蚁群算法优化体零件划线路径规划可看作广义的旅行商问题模型,提出了相应的算法策略,最终有效地减少了划线空走路径.收稿日期:2011-11-21.网络出版时间:2012-

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