基于面积度和蛇群优化的二维不规则排样算法

来源：计算机集成制造系统杂志2026年第3期北京时间：

作者：吴祥, 李刘青, 曹文, 吴旻诚, 董辉, 郭方洪

单位：浙江工业大学信息工程学院

摘要：针对不规则二维排样利用率和效率优化问题,提出了基于面积度和蛇群优化的二维不规则排样算法。首先,提出基于样片面积和排样次序乘积关系的面积度预处理方法,通过优化初始种群提高算法收敛速度。其次,提出基于四向切割的样片重叠检测方法,采用多边形分离判据解决样片重叠检测计算量大的问题,实现了样片重叠的快速检测。再者,提出了基于蛇群优化的排样优化算法,对样片的排样次序以及旋转角度进行迭代优化,进而结合面积度和四向切割策略实现二维不规则样片的高效排样。最后通过实际案例将所提算法与基于面积度策略的粒子群算法(ADPSO)、粒子群算法(PSO)、蚁群优化算法(ACO)、模拟退火和粒子群混合算法(HPSOSA)进行了对比实验,表明所提算法相较于性能次优算法的排样效率可提高35.66%,排样利用率可提高2.58%,具有较好的应用价值。

关键词：二维排样,不规则样片,蛇优化算法,重叠检测,面积度

基金资助：国家自然科学基金资助项目(62203391);浙江省自然科学基金资助项目(LQ22F030015,LDT23E05014F03)。