矩形件排样是一个平面二维优化布局的问题，由于其众多的约束条件和计算上的复杂性，在短时间内求其最优解相当困难，属于典型的NP完全问题。针对矩形件排样问题，本文采取一种改进的最低水平线搜索算法，通过判断排样中产生的废弃空闲区域的位置关系，对邻接的空闲区域进行有效的合并，并结合分布估计算法求解矩形件排样优化问题。最后，通过模拟实验，采用本文算法求解后矩形板材的利用率为93.75%，充分体现了本文算法的有效性。

讲述了一种求解矩形件排样问题的启发式算法，主要是二维矩形件的排样问题

矩形件排样在工业上有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失减少到最小,使得原材料的利用率最高.在矩形件排放算法——“基于最低水平线的搜索算法”的基础上,提出了一种改进的矩形优化排样算法,改进算法能够将小的空闲区域合并,然后加以利用,因此能够在一定程度上提高卷材的利用率.通过比较要排放矩形件的长宽与空闲区域的尺寸大小,最终确定矩形件的较优排放次序及矩形件在卷材上的确切排放位置.试验结果表明,改进算法在提高材料利用率方面具有可行性和有效性特征

利用模拟退火算法，基于最优下线编码方式，对矩形件进行下料处理。

矩形件排样优化的双向双原算法，对矩形的运用有很大的影响

矩形件排样的模拟退火算法求解.pdfadfsasdfasdfadsfasd

对排样优化算法的研究资料，对于需要矩形排样算法的朋友非常有用。基于改进免疫遗传算法的矩形件排样

矩形件优化排样算法的研究与实现，矩形件优化排样算法的研究与实现