Главная Случайная страница


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.

Длина заготовки, м Варианты раскроя Число деталей в комплекте
           
           
1,25          
Отходы 0,5   0,75 0,25 -
Число заготовок x1 x2 x3 x4 -

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.

Переменная Решения
           
x1          
x2          
x3          
x4          
K          

 


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



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.008 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию