Algorithm for solving the problem of irregular pattern cutting using of artificial neural networks
DOI:
https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2024/1/127-136Ключевые слова:
cutting out the material, irregular pattern cutting, optimization, material cutting algorithm, artificial neural networks, machine learning, reinforcement learningАннотация
The article is devoted to the problem of placing non-standard geometric shapes on a rectangular sheet with the condition of maximum filling density. This task belongs to the class of irregular cutting-packaging and meant to minimize waste after cutting sheet material. The article describes the formulation of the problem of cutting sheet material. The parameters influencing the solution of the cutting problem are identified. The restrictions imposed on the implementation apparatus are determined. A brief analysis of existing methods suitable for solving the problem of location and spacing of blanks sheet material is carried out. The features of the operation of neural networks that affect the solution of the problem are specified. The choice of a neural network model with a description of the necessary mathematical apparatus for solving the cutting problem are made. A new combined algorithm for solving the problem of cutting sheet material based on the technology of artificial neural networks is proposed. A procedure for training an agent with a formula for his rewarding is introduced. The results of experimental studies of a software product based on the proposed algorithm are presented.
Библиографические ссылки
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).













