從非定長優(yōu)化下料問題的描述及所建立的數(shù)學(xué)模型可以看出，非定長優(yōu)化下料問題從本質(zhì)上可以看作無原材料最大數(shù)量限制且原材料規(guī)格種類很多的優(yōu)化下料問題。由于要滿足下料方案的可制造性要求，且原材料規(guī)格種類很多，不能按一般的多原材優(yōu)化下料算法處理，本文采用基于下料零件數(shù)量整數(shù)分解的枚舉算法解決非定長優(yōu)化下料問題。
1．2 定長優(yōu)化下料階段
在非定長優(yōu)化下料階段，每種切割方式中最多零件種類數(shù)和最少原材料定購數(shù)量的限制，會導(dǎo)致部分零件未下完，這部分零件的下料，以高原材料利用率為目標(biāo)，按定長原材優(yōu)化下料問題處理。其數(shù)學(xué)模型如下式描述。
定長原材優(yōu)化下料問題的求解可以采用線性規(guī)劃方法、動態(tài)規(guī)劃方法等常規(guī)方法，也可以采用遺傳算法、模擬退火算法等智能算法。本文采用列生成算法求解定長原材優(yōu)化下料問題[7-8]，算法將原線性規(guī)劃問題分解為主問題和子問題，無需枚舉所有可能的排樣方式，緩和了由于巨大數(shù)量排樣方式造成的困難[9]。
在非定長優(yōu)化下料處理階段，由于考慮下料方案可制造性的要求，對每種切割方式中套裁的零件種類數(shù)有限制，套裁的組合方式會大大降低，降低了求解問題的時間復(fù)雜度，采用對零件數(shù)量整數(shù)分解的枚舉算法不會導(dǎo)致運(yùn)算時間過長。在定長優(yōu)化下料處理階段，雖然定長優(yōu)化下料的背包問題是具有最高計算復(fù)雜性的NP完全問題，但在兩階段列生成算法中，經(jīng)過非定長下料階段已經(jīng)處理完大部分的零件，降低了下料問題的規(guī)模，使定長優(yōu)化下料階段背包問題的求解復(fù)雜度降低。
兩階段一維優(yōu)化下料方法中，在非定長優(yōu)化下料處理階段限制了每種切割方式中套裁的零件種類數(shù)，套裁的組合方式降低，會減少切割方式的種類數(shù)，提高下料方案的總體可制造性；而原材料尺寸根據(jù)零件尺寸組合反推，會消除套裁組合方式降低對原材料利用率的影響。在定長優(yōu)化下料處理階段，是以最高原材料利用率為目標(biāo)，可提高下料方案的總體原材料利用率；由于經(jīng)過非定長下料階段已經(jīng)處理完大部分的零件，下料問題規(guī)模變得很小，在此階段沒考慮下料方案的可制造性不會對下料方案的總體可制造性帶來很大影響。通過兩階段的處理，可以在維持高原材料利用率的同時，大幅度提高下料方案的可制造性。
3 實(shí)例與分析
某
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