UA : У роботі запропоновано генетичний алгоритм для вирішення актуальної задачі оптимального розкрою матеріалів у металургійній галузі. Ефективний розкрій дозволяє знизити витрати металу, собівартість продукції та підвищити конкурентоспроможність підприємств. Алгоритм базується на моделюванні процесу біологічної еволюції шляхом генерації розв’язків-особин, їх схрещування, мутації та селекції в популяції з використанням спеціально розробленого декодера для трансформації даних у карти розкрою. Розроблене програмне забезпечення дозволяє задавати вхідні параметри, візуально аналізувати й оцінювати отримані розв’язки. Експериментально підтверджено ефективність методу для широкого класу задач. Запропонований підхід дає змогу оптимізувати розкрій, знизити витрати матеріалів та підвищити рентабельність у металургійній галузі.
EN : The research proposes a genetic algorithm for solving the current problem of optimal cutting of materials in the metallurgical industry. Effective cutting allows you to reduce metal consumption, the cost of production and increase the competitiveness of enterprises. The algorithm is based on modeling the process of biological evolution by generating solution-individuals, their crossing, mutation and selection in the population using a specially developed decoder for data transformation into cut-out maps. The developed software allows you to set input parameters, visually analyze and evaluate the obtained solutions. The effectiveness of the method for a wide class of problems has been experimentally confirmed. The proposed approach makes it possible to optimize cutting, reduce material costs and increase profitability in the metallurgical industry.
