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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种基于演员‑评论家的二维不规则零件排样方法和系统，属于板材切割下料智能制造领域。包括：总结二维零件排样问题的约束条件，以优化母板利用率为目标，建立排样过程中的零件顺序优化和定位模型；提出了一种演员‑评论家算法进行求解，使用指针网络作为基础网络，与启发式算法结合。本发明的二维零件排样方法，可以在有限时间内有效提高母板利用率，减少生产成本，为之后使用深度学习方法解决零件排样问题提供了思路。
主权项：1.一种基于演员-评论家的二维不规则零件排样方法，其特征在于，包括：训练阶段：S1.采用矩形切割方式，构建用于训练评论家网络的第一矩形零件数据集；采用多边形生成二维不规则零件和包络方式，构建用于训练演员网络的第二矩形零件数据集，所述矩形零件数据集包括多个矩形零件集合，所述评论家网络和演员网络均由指针网络和定位算法构成，其中，指针网络用于确定各零件的排样顺序，定位算法用于确定各零件的排样位置；S2.对第一矩形零件数据集中的每个矩形零件集合，确定该矩形零件集合对应的当前排样方案的奖励，所述奖励为当前排样方案的面积与当前矩形零件集合的最小排样面积的差值；S3.根据第一矩形零件数据集对应的所有当前排样方案的奖励，采用随机策略梯度得到评论家网络奖励梯度，更新评论家网络中指针网络的参数；S4.重复S2-S3，直至各个当前排样方案的平均面积收敛停止，得到训练好的评论家网络；S5.对第二矩形零件数据集中每个矩形零件集合，确定该零件集合当前排样方案的奖励，所述奖励为演员网络得到的当前排样方案的面积与训练好的评论家网络得到的基准排样方案的面积的差值；S6.根据第二矩形零件数据集对应的所有当前排样方案的奖励，采用随机策略梯度得到演员网络奖励梯度，更新演员网络中指针网络的参数；采取当前排样方案的奖励的均方误差作为评论家网络损失，更新评论家网络中的参数；S7.重复S5-S6，直至各个当前排样方案的平均面积收敛停止，得到训练好的演员网络；应用阶段：将所有待排样的二维不规则零件输入至训练好的演员网络，得到排样方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种基于演员-评论家的二维不规则零件排样方法和系统
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