问题1的数学模型建立 1. 变量定义 - \( L \): 原材料总长度 - \( l_i \): 第\( i \)个窗框的目标宽度 - \( \Delta l_i \): 第\( i \)个窗框的允许误差范围（\( l_i \in [l_i - \Delta l_i, l_i + \Delta l_i] \)） - \( w \): 锯口宽度（每次切割的固定损失） - \( n \): 订单中窗框的总数量 - \( x_i \): 第\( i \)个窗框的实际切割长度（决策变量） - \( k \): 切割次数（\( k \leq n-1 \)） 2. 约束条件 - 实际切割长度满足目标范围： \[ l_i - \Delta l_i \leq x_i \leq l_i + \Delta l_i, \quad \forall i \in \{1, 2, \dots, n\} \] - 原材料总长度限制（含锯口损失）： \[ \sum_{i=1}^n x_i + (k \cdot w) \leq L \] - 切割次数逻辑： - 若\( n \)个窗框需要\( n-1 \)次切割（每次切割将一段原材料分为两部分）。 - 若部分窗框可通过连续切割优化（如多个窗框从同一段原材料切割），\( k \)可能减少。 3. 目标函数 最大化原材料利用率： \[ \text{Maximize} \quad \frac{\sum_{i=1}^n x_i}{L} \] 或最小化总浪费： \[ \text{Minimize} \quad L - \left( \sum_{i=1}^n x_i + k \cdot w \right) \] 4. 动态调整（缺陷规避） 若原材料存在缺陷区域\( [a_j, b_j] \)，需确保： \[ x_i \text{的切割区间不与任何} [a_j, b_j] \text{重叠} \] 可通过调整\( x_i \)或切割顺序避开缺陷。 --- 问题1的求解方法 1. 穷举法（小规模问题）： - 枚举所有可能的切割顺序和\( x_i \)组合，选择满足约束的最优解。 - 计算复杂度高（\( O(n!) \)），仅适用于\( n \leq 10 \)。 2. 动态规划（中等规模）： - 定义状态\( dp[i][s] \)：前\( i \)个窗框使用原材料长度\( s \)时的最大利用率。 - 转移方程： \[ dp[i][s] = \max \left\{ dp[i-1][s - x_i - w] + \frac{x_i}{L} \right\} \] 其中\( x_i \in [l_i - \Delta l_i, l_i + \Delta l_i] \)，且\( s \leq L \)。 3. 启发式算法（大规模问题）： - 遗传算法：编码切割顺序和\( x_i \)，以利用率为适应度函数。 - 贪心算法：优先切割误差范围小的窗框，减少调整空间。 --- 示例代码（动态规划） ```python def optimal_cutting(L, orders, w): n = len(orders) # orders: [(l_i, Δl_i), ...] dp = [[-1 for _ in range(L + 1)] for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 0 # 初始状态 for i in range(1, n + 1): l_i, delta_i = orders[i-1] min_x = l_i - delta_i max_x = l_i + delta_i for s in range(L + 1): if dp[i-1][s] == -1: continue for x in range(min_x, max_x + 1): new_s = s + x + (w if i > 1 else 0) # 第一次切割无锯口损失 if new_s <= L and dp[i][new_s] < dp[i-1][s] + x: dp[i][new_s] = dp[i-1][s] + x max_utilization = max(dp[n]) return max_utilization / L ``` --- 注意事项 1. 锯口宽度：首次切割无锯口损失（仅分割原材料时产生）。 2. 缺陷处理：需在动态规划中增加区间检查，跳过缺陷位置。 3. 多目标优化：若需同时考虑利用率与切割次数，可引入多目标规划（如Pareto前沿）。 [2025-08-02 16:53:16 | AI问答 | 1046点数解答]