杨志军 赵一临 郑哲 李方娟

摘  要：遗传算法通过模拟自然进化流程寻找最优解，全局搜索力量较强。将其运用于对药品纸质包装盒的排样环节，能够取得非常好的效果。文章在多边形扫描定位算法的基础之上，采用遗传算法进一步优化排样，降低了计算复杂度，减少了算法运行时间。实例分析表明，此算法在保证计算质量的同时，计算复杂度明显降低，适用于大规模药品纸质包装盒的排样。

关键词：遗传算法;扫描定位算法;纸盒;排样;智能

中图分类号：TP301.6       文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）22-0165-04

Abstract： Genetic algorithm seeks the optimal solution by simulating the natural evolution process， and has strong global search capabilities. It can achieve very good effect when it is applied to the layout of drug paper packaging boxes. Based on the polygon scanning and positioning algorithm， genetic algorithm is used to further optimize the layout， reduce the computational complexity and reduce the running time of the algorithm. The example analysis shows that this algorithm not only ensures the calculation quality， but also significantly reduces the calculation complexity. It is suitable for the layout of large-scale drug paper packaging boxes.

Keywords： genetic algorithm; scanning and positioning algorithm; paper packaging box; layout; intelligence

0  引  言

藥品纸质包装盒是药品生产中一项重要的成本，需求量越来越大。近年来，中国现代包装产业正逐步地向“绿色包装”这一条节资环保的道路上前行，而增加纸板使用率也是现代包装公司降低生产成本，增强产业竞争力的主要手段。药品纸质包装盒的平面展开图形都属于不规则多边形，纸盒的排样问题则属于典型的NP问题。随着计算机科学技术的不断发展，国内外许多学者对纸质包装盒排样问题进行了大量的研究。孙厚芳等人对各种型号冲裁件的预处理与智能排样等过程展开了深入研究，通过多边形与顶点射线方法的运用大大提高了加工材料的生产效率，同时也通过遗传模拟与退火计算的融合解决了顶点算法计算量大、费时多的问题，为不规则零件的排样优化提出了可靠易行的方法。然而，由于纸盒平面展开图的几何形状十分复杂且数量很多，增加了计算的复杂性，造成算法收敛速度慢，排样效率降低。……