面向门窗材的粒子群算法组框码垛优化

摘要

定制化门窗材具有订单多样化、规格复杂化的特点，而现有方法 （如人工经验算法、空极大空间策略）多聚焦空间利用率单一目标，缺乏考虑组框便利性等对综合效率的影响。为此，提出一种混合粒子群算法的组框码垛策略，旨在提高码垛综合效率。基于门窗材码垛前后工艺加工特点，提出组框码垛策略用于解决工件位置追踪困难的问题，粒子编码中包含门窗材位置属性和码垛属性两部分，强化同扇门窗材层级聚类效应，建立多目标协同优化函数，以空间利用率与组框便利性的加权综合效率为优化目标。通过企业实际订单仿真表明，与传统人工经验算法及空极大空间策略相比，该算法综合效率分别提升17.11%与17.34%，组框便利性达97.93%，空间利用率达80.48%，现场试验验证算法在实际生产中的有效性。结果表明，所提策略在保证较高空间利用率的同时，大幅提升组框便利性，从而有效提升生产线的整体效率。

关键词

定制化门窗材 / 三维装箱问题 / 粒子群算法 / 组框策略 / 码垛优化