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代码获取 2022数模B题——方形件组批优化问题
B22110490001
摘要
- 背景：“中国制造2025”的目标下，提高资源利用率是制造业发展的迫切需求。
- 问题：通过数学模型优化板材的切割方式和订单组批，以提高板材利用率。
- 方法：建立了全局0-1线性规划模型，考虑产品可以旋转，提高利用率。
- 结果：对于dataA1~dataA4，板材使用数量分别为89、88、88、87片，利用率分别为94.382%、94.318%、95.455%、94.253%。
- 组批：对于dataB1~dataB5，板材使用数量分别为3632、2292、2425、2538、3892片，利用率分别为82.217%、81.745%、80.028%、80.297%、84.421%。
- 复杂度：模型复杂度为O(n²)。
B22106140009
摘要
- 背景：个性化定制在智能制造中成为主要竞争点，板材切割优化对于提高材料利用率至关重要。
- 问题一：建立了混合整数规划模型求解最大利用率，提出了二元组块算法和启发式条带生成算法。
- 结果：对于dataA1~dataA4，板材使用数量分别为89、89、88、87片，利用率分别为93.87%、93.12%、95.15%、94.08%。
- 问题二：建立了组批优化模型，提出基于相似度聚类的订单分批排样算法。
- 组批结果：对于dataB1~dataB5，板材使用数量分别为3462、2270、2298、2392、3733片，利用率分别为86.03%、84.88%、84.15%、84.87%、82.77%。
- 评估：算法可行性高，实现简单，复杂度为线性阶。
B22105300030
摘要
- 背景：智能制造背景下，方形件产品的个性化与高效率生产之间的矛盾。
- 问题一：采用迭代法和K-Means聚类分析法求解混合整数规划模型。
- 结果：对于dataA，平均板材利用率为94.06%。
- 问题二：基于订单号和材质的约束，解决订单组批问题。
- 组批结果：对于dataB，板材利用率为83.32%。
- 评估：算法速度快，可修改性强，适用于箱包、PCB电路板等领域。
B22104870143
摘要
- 背景：板式产品因定制化程度高，需要优化生产模式以提高生产效率和降低成本。
- 问题一：建立了排样整数规划模型，设计了三阶段启发式搜索树算法求解。
- 结果：对于dataA1~dataA4，所需原板材数量分别为89、89、89、87块，板材利用率分别为93.87%、93.12%、94.08%、94.08%。
- 问题二：在问题一的基础上增加了组批约束，设计了基于生产条件约束的订单层次聚类算法。
- 组批结果：对于dataB1~dataB5，所需板材数量分别为3726、2498、2497、2565、4004块，板材利用率分别为79.93%、77.14%、77.44%、79.15%、77.17%。
B22103360018
摘要
- 背景：制造业采用订单组批+批量生产+订单分拣模式，订单组批与下料优化是关键。
- 问题一：建立了整数规划模型，设计了启发式价值修正算法求解。
- 结果：对于dataA1~dataA4，板材利用率分别为93.87%、92.08%、94.08%、94.08%。
- 问题二：在问题一的基础上加入了与批次相关的约束，设计了订单凝聚层次聚类算法。
- 组批结果：对于dataB1~dataB5，板材利用率分别为77.10%、75.56%、74.69%、76.15%、74.94%。
B22102860210
摘要
- 背景：智能制造转型中个性化定制成为主要竞争点，板材切割优化对于提高材料利用率至关重要。
- 问题一：建立了混合整数线性规划模型，设计了基于贪心的深度优先搜索算法求解。
- 结果：对于dataA1~dataA4，所需板材数量分别为89、89、88、87块，板材利用率分别为93.87%、93.12%、95.15%、94.08%。
- 问题二：建立了混合整数非线性规划模型，设计了基于类平均距离的凝聚层次聚类算法。
- 组批结果：对于dataB1~dataB5，所需板材数量分别为3753、2517、2505、2597、4051块，板材利用率分别为79.34%、76.55%、77.20%、78.17%、76.27%。
B22100070171
摘要
- 背景：方形件排样优化与订单组批问题在工业工程中有广泛应用背景。
- 问题一：建立了混合整数规划模型，设计了均匀三阶段排样方式生成算法(TUSP)和顺序价值修正启发式算法(SVC)。
- 结果：对于dataA1~dataA4，板材利用率分别为96.02%、94.08%、95.15%、94.08%。
- 问题二：建立了混合整数规划模型，设计了基于杰卡德距离的凝聚层次聚类算法。
- 组批结果：对于dataB1~dataB5，板材利用率分别为84.42%、82.84%、82.11%、83.44%、83.51%。
- 评估：算法复杂度进行了评估，分析了模型的优缺点。