專利名稱：玩具版片下料方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種玩具版片，尤其涉及一種玩具版片下料方法。
背景技術：
玩具版片是將毛絨玩具支解成的一個個版片，是組成毛絨玩具的基本 單位。玩具廠制作玩具流程如下玩具造型設計完成以后，根據(jù)造型設計 各種玩具版片(俗稱開片)，然后把布料按照玩具版片的形狀和大小裁剪 下來，最后進行縫制或粘貼。在裁剪布料之前就遇到了玩具版片擺放的問 題，玩具版片排樣是整個生產(chǎn)和管理的龍頭。以往工廠都是依靠手工和經(jīng) 驗公式進行玩具版片的排樣和耗量計算，因此速度慢，排樣不是最優(yōu)，估 算不準確，這樣實際生產(chǎn)過程中在排樣環(huán)節(jié)出現(xiàn)了嚴重的瓶頸問題。因此 就提出了借助于計算機實現(xiàn)玩具版片的自動排樣，以便解決瓶頸問題。
玩具版片的下料也分為兩種情況， 一種是同規(guī)格玩具版片下料，另一 種是不同規(guī)格玩具版片下料。
對于不同規(guī)格玩具版片下料問題，國內(nèi)外學者也提出了許多算料，概 括起來有解析函數(shù)法，線性規(guī)劃法，人機交互法，矩形包絡法，啟發(fā)式搜 索法。例如解析函數(shù)法按照工程圖的特點，把圖形分解為圓孤、圓、直 線等基本元素，再應用平面解析幾何知識來處理這些元素。兩個圖形的位 置以及點與封閉圖形的關系都用解析幾何原理求解判斷。它的優(yōu)點是直觀 簡單，不規(guī)則零件的計算精度依賴于截線數(shù)M， M愈大計算愈精確，但運算 時間長。玩具版片是任意輪廓線形狀，不能用解析幾何線條分段來處理， 因此該方法不太合適；在原材料的長和寬都有限的條件下，線性規(guī)則是按照零部件是同規(guī)格或同類型的的條件，首先把排料分為幾種排法，在每一 種排法中根據(jù)此種排法所必須滿足的條件，推導出數(shù)學模型，解相應的數(shù) 學模型就可找到最優(yōu)排樣。而玩具版片的復雜形狀使得大部分零件可能無 法給出數(shù)學模型，因此轉換成數(shù)學模型求解的方法也不太適合玩具排料中 的自動排樣。
郭濤算法是基于遺傳算法的思想提出的一類基于子空間搜索和群體爬 山法結合的群體隨機搜索算法，也稱為多父體雜交算法。該算法有以下特 點
1) 用了演化計算中的群體搜索策略，保證了搜索空間的全局性，有利 于搜索問題的解。
2) 采用隨機子空間中的隨機搜索(多父體重組)策略,特別是子空間中 隨機搜索的非凸性，使算法搜索的子空間可復蓋多父體的凸組合空間，保證 了隨機搜索的遍歷性，即解空間中不存在算法搜索不到的"死角"。
3) 采用了 "劣汰策略"，每次只把群體中適應性最差(目標函數(shù)值最大) 的個體淘汰出局，淘汰壓力最小，既保證了群體的多樣性，也保證了適應 性最好(目標函數(shù)值最小)的個體可以"萬壽無疆"。這種"群體爬山策略"， 保證了整個群體最后集體登上最高峰(深谷)。當最優(yōu)解不唯一時，算法可能 一次同時找到多個最優(yōu)解。
4) 精英多父體雜交算法改進了郭濤算法中個體交叉時個體的選擇方 案。在郭濤算法中是隨機選擇個體進行交叉；在精英多父體雜交方法中， 增加選擇的壓力，選擇當前群體中的最好的若干個體，這樣做可以使個體 中好的基因有更多的繁殖與生存機遇，能明顯加快算法的收斂速度。
如何利用郭濤算法用以解決不同規(guī)格玩具版片下料是技術人員要解決 的問題。 發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明需要解決的技術問題是提供了一種玩具版片下料方法，旨在解 決上述的問題。
為了解決上述技術問題，本發(fā)明是通過以下步驟實現(xiàn)的
將每一個玩具版片做矩形度評價，計算綜合平整度；
對玩具版片按綜合平整度進行降序排序，并統(tǒng)一編號；將一組次序作 為一個遺傳因子，隨機在該遺傳因子的基礎上做逆轉變異，生成10個遺傳 因子作為初始群體；
根據(jù)擬人化求每個遺傳因子的適應性；
然后將這10個遺傳因子進行逆轉變異操作，保留優(yōu)勝的遺傳因子，進 化到下一代；
重復第3、 4步驟，直到進化到50代，停止進化；最優(yōu)的遺傳因子即 為問題的解，最優(yōu)的遺傳因子的次序作為下料的方案。
與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是解決了玩具版片的計算機輔 助下料問題，將下料人員從手工計算當中解脫出來，提高了工作效率，而 且計算結果使原材料的利用率更高。
具體實施例方式
下面結合具體實施方式
對本發(fā)明作進一步詳細描述
本發(fā)明是通過以下步驟實現(xiàn)的
1. 將每一個玩具版片做矩形度評價，計算綜合平整度；
2. 對玩具版片按綜合平整度進行降序排序，并統(tǒng)一編號；將一組次序 作為一個遺傳因子，隨機在該遺傳因子的基礎上做逆轉變異，生成10個遺 傳因子作為初始群體；
3. 根據(jù)擬人化求每個遺傳因子的適應性；
4. 然后將這10個遺傳因子進行逆轉變異操作，保留優(yōu)勝的遺傳因子， 進化到下一代；5.重復第3、 4步驟，直到進化到50代，停止進化；最優(yōu)的遺傳因子 即為問題的解，最優(yōu)的遺傳因子的次序作為下料的方案。
在步驟(1)中是將每一個玩具版片做矩形度評價，計算出玩具版片 距外接矩形每條邊的平整度，越接近矩形，綜合平整度越高；如果距外接 矩形某條邊的平整度比較高，則玩具版片的這一邊比較接近直線；
在步驟(3)中所述的擬人化是將n個玩具版片按照綜合平整度進行 降序排序，并統(tǒng)一編號；按照一個特定的下料規(guī)則和任一給定的順序將這n 個玩具版片往矩形原料件不允許有重疊的上排；先按順序號取出待下料的 第一個玩具版片，根據(jù)其平整度，將它占角擺放，或者貼邊擺放；然后取 出第二個玩具版片，將它占角或貼邊；如果擺放在該邊與已經(jīng)擺放的版片 重合，則沿該邊的方向向前移一個微小的步長，直到與前面排好的不重疊； 如果是左右兩邊，則需要檢測是否超出估算的高度；如果超出估算的高度， 將其按照"從左到右，從上到下"的規(guī)則，移動版片位置，再次檢測是否 有重疊，如果沒有重疊，則將版片放置在該位置；然后挑出第三個玩具版 片，繼續(xù)檢測，依次類推；所述的特定的下料規(guī)則是指順序將這n個玩 具從第一個檢測完到第二個繼續(xù)檢測直到第n個繼續(xù)檢測完；所述的任一 給定的順序是由步驟2可知，每個遺傳因子都是一個排列次序，每一個 群體由l O個遺傳因子組成，就形成10個次序；這些次序是自動生成的， 并不是固定的；計算每一個遺傳因子適應性，是根據(jù)該遺傳因子的次序； 由于寬度是己知的，按照上述規(guī)則擺放，得到最終占用的高度大小。
采用本發(fā)明玩具版片下料問題變成了一個求最優(yōu)順序的問題，與旅行 商問題(TSP)追求的目標一致?，F(xiàn)用演化算法求解TSP的方法已經(jīng)比較成熟， 基于他的進化特性，全局尋優(yōu)和極強的魯棒性。而郭濤算法是演化計算當 是比較出色的算法，它的群體爬山策略能夠在初期很快的收斂。玩具下料 問題，由于版片非常復雜，運算量較大，需要在有限時間內(nèi)獲得較好的解，郭濤算法是最佳的選擇。
本發(fā)明解決的問題是原材料為寬度有限止，長度無限止的平面；下 料的玩具版片是任意規(guī)格的不規(guī)則形狀，如何下料使該玩具所需的長度最 少。
由于原材料的寬度一般都很寬，而玩具版片相對來說很小，如果按照 原材料的寬度來下料，達不到省料的目的，所以將原材料在寬度范圍內(nèi)， 按照玩具版片的大小及數(shù)量情況，估算出劃為N等分。當下料計算完畢， 求出下料件所占的高度h后，那么單個玩具所需的長度H=h/N。
擬人化策略，是把人類社會經(jīng)驗形式化為算法用以求解某些特殊困難 的數(shù)學問題。人工下料的過程中，首選先選擇能夠占角的版片，放在原材 料的左右兩個腳，再選擇底邊比較平的版片，占據(jù)原材料的底邊位置，然 后再考慮左右兩邊比較平的，占據(jù)左右位置。最后才考慮往中間放。中國 古時就有一句警語"金角銀邊草肚皮"，據(jù)此可以得出結論，將占角價值最 大的放在角上，將貼邊價值最大的靠在邊上。角和邊都被占完的時候，其 它的都填在中間。
權利要求
1. 一種玩具版片下料方法，是通過以下步驟實現(xiàn)的(1). 將每一個玩具版片做矩形度評價，計算綜合平整度；(2). 對玩具版片按綜合平整度進行降序排序，并統(tǒng)一編號；將一組次序作為一個遺傳因子，隨機在該遺傳因子的基礎上做逆轉變異，生成10個遺傳因子作為初始群體；(3). 根據(jù)擬人化求每個遺傳因子的適應性；(4). 然后將這10個遺傳因子進行逆轉變異操作，保留優(yōu)勝的遺傳因子，進化到下一代；(5). 重復第(3)、(4)步驟，直到進化到50代，停止進化；最優(yōu)的遺傳因子即為問題的解，最優(yōu)的遺傳因子的次序作為下料的方案。
2. 根據(jù)權利要求1所述的玩具版片下料方法，其中在步驟(1)中是將每一個玩具版片做矩形度評價，計算出玩具版片距外接矩形每條邊的平整度，越接近矩形，綜合平整度越高；如果距外接矩形某條邊的平整度 比較高，則玩具版片的這一邊比較接近直線；在步驟(3)中所述的擬人化是將n個玩具版片按照綜合平整度進行 降序排序，并統(tǒng)一編號；按照一個特定的下料規(guī)則和任一給定的順序將這n 個玩具版片往矩形原料件不允許有重疊的上排；先按順序號取出待下料的 第一個玩具版片，根據(jù)其平整度，將它占角擺放，或者貼邊擺放；然后取 出第二個玩具版片，將它占角或貼邊；如果擺放在該邊與已經(jīng)擺放的版片 重合，則沿該邊的方向向前移一個微小的步長，直到與前面排好的不重疊； 如果是左右兩邊，則需要檢測是否超出估算的高度；如果超出估算的高度， 將其按照"從左到右，從上到下"的規(guī)則，移動版片位置，再次檢測是否 有重疊，如果沒有重疊，則將版片放置在該位置；然后挑出第三個玩具版 片，繼續(xù)檢測，依次類推；所述的特定的下料規(guī)則是指順序將這n個玩具從第一個檢測完到第二個繼續(xù)檢測直到第n個繼續(xù)檢測完；所述的任一 給定的順序是由步驟(2)可知，每個遺傳因子都是一個排列次序，每一 個群體由1 0個遺傳因子組成，就形成IO個次序；這些次序是自動生成的， 并不是固定的；計算每一個遺傳因子適應性，是根據(jù)該遺傳因子的次序； 由于寬度是已知的，按照上述規(guī)則擺放，得到最終占用的高度大小。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種玩具版片下料方法，是通過以下步驟實現(xiàn)的將每一個玩具版片做矩形度評價，計算綜合平整度；對玩具版片按綜合平整度進行降序排序，并統(tǒng)一編號；將一組次序作為一個遺傳因子，隨機在該遺傳因子的基礎上做逆轉變異，生成10個遺傳因子作為初始群體；根據(jù)擬人化求每個遺傳因子的適應性；然后將這10個遺傳因子進行逆轉變異操作，保留優(yōu)勝的遺傳因子，進化到下一代；重復第(3)、(4)步驟，直到進化到50代，停止進化；最優(yōu)的遺傳因子即為問題的解，最優(yōu)的遺傳因子的次序作為下料的方案；解決了玩具版片的計算機輔助下料問題，將下料人員從手工計算當中解脫出來，提高了工作效率，而且計算結果使原材料的利用率更高。
文檔編號G06F17/50GK101533418SQ20081003462
公開日2009年9月16日 申請日期2008年3月14日 優(yōu)先權日2008年3月14日
發(fā)明者朱順興 申請人:上海卡休智能科技有限公司