Application of the Little’s Algorithm to Solve the Problem of Structural Optimization of Operations on Multi-purpose CNC Machines

Authors

  • N. S. Sivtsev Kalashnikov ISTU
  • A. G. Bazhin Kalashnikov ISTU
  • D. V. Koryakin Kalashnikov ISTU

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2026-2-19-29

Keywords:

optimization, machining step, traveling salesman problem, Little’s algorithm

Abstract

Modern multi-purpose CNC machines provide the possibility of technological process development for machining parts based on the principle of concentrating machining steps into a single operation. During the development of such operation, the task of selecting the machining step sequence within the route of part surface machining arises, minimizing the auxiliary time of idle movements of the machine tool. When the number of machining steps is small, their sequence is determined by the technologist based either on personal experience or intuitively. When the number of machining steps is large, a formal method to solve the defined problem similar to the well-known traveling salesman problem in operations research is required. This work is devoted to the modification of the traveling salesman problem in order to optimize the sequence of machining steps within the processing route of a large number of holes of different diameters and accuracy levels in body and flat parts on multi-purpose CNC machines. To solve this problem, an improved method of searching all possible options, known as the Little’s algorithm, has been chosen. The proposed model of formalizing machining steps has allowed for a structured, mathematical, and logically organized presentation of the complete description of the operation in the problem initial data, thereby improving the accuracy of optimization based on the criterion of minimizing the duration of idle movements. The definition and solution of the problem are based on the trend of improving machining paths in CAM systems, which aims to reduce operation time, increase productivity, and shorten the payback period for expensive multi-purpose CNC machines.

Author Biographies

N. S. Sivtsev, Kalashnikov ISTU

DSc in Engineering, Professor

A. G. Bazhin, Kalashnikov ISTU

старший преподаватель кафедры конструкторско-технологической подготовки машиностроительных производств

D. V. Koryakin, Kalashnikov ISTU

Master Student

References

Писарук Н. Н. Исследование операций. Минск : БГУ, 2015. 304 c.

Мудров В. И. Задача о коммивояжере. М. : Либроком, 2019. 70 с.

Корте Б., Фиген Й. Комбинаторная оптимизация. Теория и алгоритмы : пер. с англ. М. А. Бабенко. М. : МЦНМО, 2015. 720 с.

Степанов С. Е., Калмыков В. В., Яшкин К. В. Алгоритмизация определения наиболее производительной последовательности обработки массива отверстий на станках с ЧПУ // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2020. № 2. С. 16-21. DOI: 10.30987/2223-4608-2020-2020-2-16-21

Mehmood N., Umer M., Asgher U. (2022) Multi-Hole Drilling Tool Path Planning and Cost Management through Hybrid SFLA-ACO Algorithm for Composites and Hybrid Materials. Journal of Composites Science, no. 6(12): 364, 15 p. DOI: 10.3390/jcs6120364

Denish Khatiwada, Nabin Nepali, Nabin Raj Chaulagain, Aayush Bhattarai (2020) Tool path optimization for drilling holes using genetic algorithm.International Journal of Machine Tools and Maintenance Engineering, vol. 1 (1), pp. 36-42. DOI: 10.33545/27074544

Dhouib S. (2022) Holes Drilling Route Optimization in Printed Circuit Board Using Far-to-Near Metaheuristic.International Journal of Strategic Engineering, vol. 5(1), pp. 1-12. DOI:10.4018/IJoSE.301568

Кравченко И. И., Бухаров С. В. Анализ средств автоматизации программирования оборудования, оптимизация последовательности обработки поверхностей сложных корпусных деталей // Машиностроение и компьютерные технологии. 2018. № 7. C. 31-47. DOI: 10.24108/0718.0001423

Кравченко И. И., Киселёв В. Л. Разработка математической модели оптимальной последовательности обработки плоскостей и других взаимосвязанных поверхностей сложных корпусных деталей // Наука и Образование. МГТУ имени Н. Э. Баумана. 2016. № 01. С. 67-77. DOI: 10.7463/0116.083154

Кошуняева Н. В., Тутыгин А. Г. Сравнительный анализ эффективности использования метаэвристических методов моделирования для решения задачи коммивояжера // Моделирование и анализ данных. 2025. Т. 15, № 3. С. 76-93. DOI: 10.17759/mda.2025150305

Mehmood N., Umer M., Asgher U. (2023) Application of hybrid SFLA-ACO algorithm and CAM softwares for optimization of drilling tool path problems. SN Applied Sciences, vol. 5 (2). DOI: 10.1007/s42452-022-05271-x

Иванов П. С., Смирнова Л. К. Применение муравьиных алгоритмов для решения задачи коммивояжёра // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 3. С. 45-58.

Манакова В. А., Костин А. С. Анализ методов решения задачи коммивояжера при помощи алгоритмов Дейкстры и А* // Системный анализ и логистика. 2023. № 3 (37). С. 136-142. DOI: 10.31799/2077-5687-2023-3-136-142

Hector Rico-Garcia, Jose-Luis Sanchez-Romero, Hector Migallón, Ravipudi Venkata Rao (2020) Parallel implementation of metaheuristics for optimizing tool path computation on CNC machining.Computers in Industry, vol. 123 (2), 10 p. DOI: 10.1016/j.compind.2020.103322

Herdiana K., Candiasa M., Indrawan G. (2022) Optimization of adaptive genetic algorithm parameters in traveling salesman problem. Journal of Computer Networks, Architecture and High-Performance Computing, vol. 4, no. 2, pp. 169-176. DOI: 10.47709/cnahpc.v4i2.1581

Arslane M., Slamani M., Amroune S., Elhadi A., Louhichi B., Alawad M. (2026) Enhanced productivity and chip morphology analysis in natural fiber bio-composite drilling: a computational toolpath optimization via TSP-GA hybrid approach. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 142, pp. 5095-5110. DOI: 10.1007/s00170-025-17247-3

Zhengyang Shen (2024) Application of ant algorithm in solving TSP problems. Applied and Computational Engineering, vol. 48, no. 1, pp. 232-236. DOI: 10.54254/2755-2721/48/20241549

Ercan Comert S., Yazgan H.R. (2021). Effective cluster-first route-second approaches using metaheuristic algorithms for the capacitated vehicle routing problem.International Journal of Industrial Engineering: Theory, Application, and Practice, vol. 28 (1), pp. 14-38. DOI: 10.23055/ijietap.2021.28.1.7223

Шаргунова Д. В., Таирова Е. В. Решение задачи коммивояжера транспортной логистики методом ветвей и границ // Молодая наука Сибири. 2023. № 3 (21). С. 189-199.

Land A.H., Doig A.G. (1960) An automatic method of solving discrete programming problems. Econometrica, vol. 28, pp. 497-520.

Little J.D.C., Murty K.G., Sweeney, D.W., Karel C. (1963) An algorithm for the traveling salesman problem. Operations.Research, vol. 11, pp. 972-989.

Алгоритм для решения задачи о коммивояжере / Дж. Литтл, К. Мурти, Д. Суини, К. Керел // Экономика и математические методы. 1965. Т. 1, № 1. С. 94-107.

Канцедал С. А., Костикова М. В., Скрипина И. В. Об использовании алгоритма Литтла для решения задачи о коммивояжёре при разработке пригородных маршрутов // Автомобильный транспорт. 2012. № 30. С. 127-133.

Применение классических комбинаторных методов для оптимизации маршрута доставки транспортной компании / С. Н. Борисов, Р. А. Дьяченко, С. А. Шапарь, Е. А. Шапарь // Научные труды Кубанского государственного технологического университета. 2019. № 6. С. 80-89.

Published

29.06.2026

How to Cite

Sivtsev Н. С., Bazhin А. Г., & Koryakin Д. В. (2026). Application of the Little’s Algorithm to Solve the Problem of Structural Optimization of Operations on Multi-purpose CNC Machines. Vestnik IzhGTU Imeni M.T. Kalashnikova, 29(2), 19–29. https://doi.org/10.22213/2413-1172-2026-2-19-29

Issue

Section

Articles