矩形件排样原理以及测试题目。工业上经常需要在一块大板材上下料得到若干个小的矩形件，使得板材的利用率最高，即所剩余的边角料最少。例如在一块宽40、高15的矩形板材上，排列25块尺寸已知的小矩形，25块小矩形的尺寸如表1，板材的利用率达100%

矩形件排样优化matlab代码 思源主题: Tsundoku(dark) :closed_umbrella:缘起：Tsundoku “积ん読”是日语里的一个词，维基百科是这样解释的“Tsundoku is acquiring reading materials but letting them pile up in one's home without reading them. It is also used to refer to books ready for reading later when they are on a bookshelf.”我希望思源能帮助我成长，而不是又成为缓解知识焦虑的积灰箱。 这可能不会是最符合你审美的主题，但这或许会是一个最追求极致的主题（之一） :bow_and_arrow:主颜色为青色和青灰色，主字体为思源黑体，代码字体为Fira Code，亮色主题见 :red_heart:特色 增大了当前标签页的最大文字宽度 动效丰富：弹出窗口有左右展开动效，块引用预览页面展开动效、点开关闭窗口动效 点击任务列表有动效，完成的任务列表样式暂定以颜色减淡来取代删除线（删除线太不优雅了，这样也可以多一个选择，可以自行添加），并对特殊样式包括

本代码采用遗传算法和最低水平线法对板材切割问题进行求解，效果较好

在分析了常用矩形件优化排样算法的基础上,提出了一种新的改进算法,在排样过程中加入旋转策略和改进了的向后搜索方案。将此算法作为一种解码方法,与遗传算法相结合来求解矩形件排样问题。算例表明了该算法能达到更好的排样效果。

矩形件排样程序实现船体零件

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