Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Задачи оптимизации раскроя
В качестве примера рассмотрим задачу раскроя сырья, который производится практически во всех производствах - в раскряжевке, в лесопилении, в мебельном производстве, изготовлении столярно-строительных изделий и т.д. Поэтому экономное расходование сырья является одной из важнейших задач, подлежащих решению при планировании, организации и управлении производственными процессами в лесном комплексе. Эта задача приобретает еще большую актуальность в связи с экологическими проблемами, вопросами охраны окружающей среды. При построении модели оптимизации раскроя обычно исходят из следующей ситуации. Имеется предприятие, на которое поступает определенное количество сырья (листовое, брусковое и т.д.). Предприятие выпускает продукцию, для изготовления которой исходное сырье подлежит раскрою на заготовки данной конфигурации и размеров. Знакомство с задачами раскроя начнем с линейного раскроя. Пример 10.1. Из 50 шт. брусьев длиной 6,5 м необходимо изготовить наибольшее число комплектов, в состав каждого из которых входит 2 шт. детали длиной 2 м и 3 шт. детали длиной 1,25 м. Есть два подхода к решению задач раскроя: 1. Раскрой делает ЭВМ. 2. Лицо, принимающее решение (ЛПР) принимает несколько различных вариантов раскроя, а ЭВМ выбирает лучший из них.
Подход 1. Раскрой делает ЭВМ Постановка задачи. 1. В качестве показателя эффективности целесообразно взять число комплектов K, которое можно получить из заданного числа заготовок. Возможна другая постановка: в качестве показателя эффективности берётся число заготовок Z, которое необходимо иметь, чтобы получить заданное число комплектов. 2. В качестве управляемых переменных задачи следует взять xA и xB. Соответственно число деталей А и В, получаемых из одной заготовки. 3. Целевая функция: W1 = K® max; или W2 = Z ® min. 4. Ограничения: 4.1. По длине заготовки, м: 2 xA + 1,25 xB £ 6,5. 4.2. По комплектности, шт.: k xA - 2 K ³ 0; k xB - 3 K ³ 0, где k - число заготовок. Областные ограничения и требования целочисленности: xA ³ 0, xB ³ 0, K ³ 0 - целые. При решении задачи в первой постановке (k=50) на ЭВМ получено: xA=2; xB=2; K=33. Это означает, что если из одной заготовки выкраивать детали длиной по 2 м и две детали по 1,25 м, то максимальное количество комплектов будет равно 33. Подход 2. ЛПР принимает несколько различных вариантов раскроя, а ЭВМ выбирает лучший из них Сырье может раскраиваться на заготовки различными способами - вариантами (картами) раскроя, которые сводятся в специальную таблицу. В этой таблице указывается требуемое число заготовок каждого вида и величина отходов для каждого варианта раскроя. Допустим, в нашем примере ЛПР разработал 4 варианта, которые приведены в табл. 10.1. Отметим, что вариант, предложенный ЭВМ в первом подходе, указан в таблице как одна из альтернатив. Таблица 10.1.
Постановка задачи. 1. В качестве показателя эффективности целесообразно взять число комплектов K, которое можно получить из заданного числа заготовок. Возможна другие постановка: берётся число заготовок Z, которое необходимо иметь, чтобы получить заданное число комплектов или отходы O. 2. В качестве управляемых переменных задачи следует взять: x1 - число заготовок, раскраиваемых по 1 варианту; x2 - число заготовок, раскраиваемых по 2 варианту; x3 - число заготовок, раскраиваемых по 3 варианту; x4 - число заготовок, раскраиваемых по 4 варианту. 3. Целевая функция: W1 = K® max; или W2 = Z ® min; или W3 = O = 0,5 x1 + 0 x2 + 0,75 x3 + 0,25 x4 ® min. 4. Ограничения: 4.1. По числу деталей, получаемых в результате раскроя по всем вариантам: x1 + x2 + x3 + x4 = k, где k - число заготовок. 4.2. По комплектности, шт.: 3 x1 + 2 x2 + x3 - 2 K ³ 0; 2 x2 + 3 x3 + 5 x4 - 3 K ³ 0. Областные ограничения и требования целочисленности: xA ³ 0, xB ³ 0, K ³ 0 - целые. При решении задачи в первой постановке (k=50) на ЭВМ получен результат, представленный в табл. 10.2. Таблица 10..2.
Из таблицы 10.2 видно, что существует пять равноценных вариантов раскроя, которые приводят к получению 41 комплекта из 50 заготовок. Если данный результат сравнить с результатом, полученным по первому подходу (33 комплекта из тех же самых 50 заготовок), то получаем выигрыш в 8 комплектов. Следовательно, для лучшего использования сырья целесообразно использовать сочетание различных вариантов раскроя. Подход, при котором выбирается из ряда разработанных ЛПР вариантов раскроя наилучшее их сочетание, имеет широкое применение в практике раскроя не только линейного, но и плоскостного. Date: 2016-07-25; view: 538; Нарушение авторских прав |