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Hierarchical Algorithm for Large-Scale Irregular Packing Problems
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AI
DOI：10.1631/ENG.ITEE.2025.0080.png)
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摘要
En 中文
为解决大规模装箱问题，本文提出了一种基于零件几何分类的新型分层算法。该算法首先根据零件的面积和饱满度将零件分为三个层级，然后对每个类别应用不同的装箱策略。引入了一种创新形状匹配方法，该方法与箱堆叠（针对矩形零件）和重力装箱相结合，形成了一个全面的分层装箱系统。第一层级包含大型矩形零件，采用箱堆叠算法进行排列。通过对接零件包围盒的角点，该方法避免了重力装箱中常见的钩挂问题。第二层级包括大型不规则零件和中型零件。首先使用形状匹配算法处理，通过旋转和平移实现轮廓互补。匹配质量通过形状匹配系数（SMC）进行评估。如果SMC未达到预设质量阈值，系统切换为箱堆叠（针对大型不规则零件）或重力装箱（针对中型零件）。第三层级包含剩余的小型零件以及在前两个层级中未能成功装箱的零件。对于这些零件，首先尝试形状匹配，失败后则采用重力装箱。实验和比较结果表明，所提出的分层算法比传统重力装箱算法具有更高的材料利用率。这种改进得益于箱堆叠和形状匹配策略，它们促进了零件更有序和紧凑的排列。
Keyword:
Gravity
Shape
Stacking
Potential energy
Heuristic algorithms
Classification algorithms
Electrons
Translation
Manufacturing
Transportation
Large-scale packing
Hierarchical algorithm
Box stacking
Shape matching
Gravity packing
Principle of minimum potential energy
期刊
E
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0
论文数:
28
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