矩形毛坯二维优化排样问题是指将一组矩形毛坯互不重叠的排放在有限的区域内,并实现资源优化利用的布局问题,其研究成果常见于板材加工业、玻璃制造业、金属制品业、皮革制品制造业等领域。对求解大规模的下料问题,通常采用线性规划法(Liner programming, LP)反复迭代求解,在每次迭代的过程中,均需要调用无约束的二维排样问题算法进行目标函数的优化,来获得下料问题的最优解,因此好的排样算法直接决定了下料问题解的质量。设计合理、高效的优化的排样算法,对生产实践具有很深的现实指导意义。本文基于块结构研究无约束的二维排样问题,在毛坯不允许转向的情况下,提出了两种基于块结构的特定类型的排样方式：双排多段排样方式(Double-rows and Multi Segment)和复合匀质块排样方式(Complex Uniform Block),下文分别简记为DMS排样方式和CUB排样方式。本文将详细介绍该两种排样方式所对应的生成算法,文中分别简记为GenDMS排样算法和GenCUB排样算法。本文采用文献中的三组测题对本文排样算法进行测试,通过实验结果的分析比较,可得如下结论：采用DMS排样方式处理下料问题的过程中,可有效利用滚剪机的切割工艺简化切割过程、缩短计算时间,而且能有效地提高材料利用率；CUB排样方式较DMS排样方式切割工艺虽较为复杂,但在合理的计算时间仍能获得较高的材料利用率；将二者的求解算法与线性规划算法结合求解二维下料问题时,均可在合理的计算时间内获取最优的下料方案,这将对实际的生产实践起到一定的现实指导作用。
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