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针对数控加工中平面多轮廓样片的空行程路径优仳问题，文中提出了一种基于改进变邻域搜索（ Modified variableNeighborhood Search，MVNS）的元启发式方法。首先，将空行程路径优化问题转化为一类广义旅行商问题（ Generalized Traveling Salesman Problem，GTSP）。其次，针对GTSP中的顺序序列问题，对传统的变邻堿搜索中的局部搜索和抖动阶段进行了改进。在局部搜索中，设计了基于2-oυt和插入算子的邻域结构，同时采用了一种增量计算方法，提高了求解质量和搜索效率;在抖动阶段中，结合遗传算法设计了分块和重组等算子，避免了过早地陷入局部最优。然后，利用禁忌搜索混合动态规划（TabuSearch with Dynamic Programming，TSDP）算法排除重复的裁剪序列，并确定入刀点位置。最后，通过应用实例和对比实验，从求解精度和运行时间角度检验所提算法的有效性。对于服装样片的测试，所提算法相比服装CAD的精度值提升了51%以上，平均运行时间为9.3s;对于TSP的测试，所提算法在多数算例上达到或超过对比算法的精度值;对于GTSP的测试，虽然所提算法在少数算例上达到或超过对比算法的精度值，但是平均误差与对比算法的差距不超过1%，并且平均运行时间比对比算法缩短了73.7%。实验结果表明了该算法能同时兼顾求解精度和运行时间，具有一定的应用价值。
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