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An Intelligent Approach to Stock Cutting Optimization

机译：智能的库存削减优化方法

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The stock cutting problem has gained a lot of attention as a means to increase efficiency in many industrial sectors. In this paper, we present a multi-level, hierarchical, architecture exploiting different artificial intelligence methodologies for stock cutting optimization. An expert system is used at the highest level for decision functions; the second layer utilizes genetic algorithms for pattern construction. A third layer using linear programming for pattern selection follows. At the lowest layer, a tool set for computer implementation uses heuristic and maintains constraints. A prototype software package based on this architecture has been implemented and tested on a windows based workstation using visual C++. Sample output results demonstrating different features are presented.
机译：作为提高许多工业部门效率的一种手段，库存削减问题已引起广泛关注。在本文中，我们提出了一种利用不同人工智能方法进行库存削减优化的多层，层次结构。在最高级别使用专家系统来执行决策功能；第二层利用遗传算法进行模式构建。接下来是使用线性编程进行模式选择的第三层。在最底层，用于计算机实现的工具集使用启发式方法并维护约束。已经使用Visual C ++在基于Windows的工作站上实现并测试了基于此体系结构的原型软件包。提供了展示不同功能的样本输出结果。

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