排样问题在实际生产中有着广泛的应用背景。本文主要研究了一些特殊排样问题的算法。 首先，文章研究了圆形零件的排样问题，并从多列选择和多角度选择两个方向对该问题的进一步优化进行了讨论。接下来研究了两个可焊接的排样问题，这两个问题分别是一维可焊接和二维可焊接的排样问题。对于一维可焊接的排样问题，研究的重点就是可焊接这一特性。文章从零件与型材的对应关系的矩阵出发，建立了问题的数学模型，并基于该模型提出了一种启发式算法。这个启发式算法结合贪婪法的思想详细研究了产生初始可行矩阵的方法；同时采用随机模拟的方法对利用率进行优化，即多次计算选择利用率最高的排样方案；此外，算法还讨论了本问题的一个重要方面——总焊点数的优化，并从对启发式算法的改进和多目标优化两个方面提出了解决办法。对于二维的硅钢片排样问题，文章的研究重点是该问题的排样过程具有多阶段性。鉴于该问题中间排样阶段的复杂性，本文提出了一种改进的遗传算法对其求解。该遗传算法借鉴了变长度染色体编码的思想，巧妙地对多阶段的排样方案进行了编码，并结合使用了精英选择/部分匹配交叉以及针对序列的两点交换的变异方式等方法。 在一维可焊接排样问题与二维可焊接排样问题之间，文章还对遗传算法作了一个综述。综述中首先介绍了遗传算法的基本思想和进化计算（遗传“算法族”）的概念。接着针对基本遗传算法的一些不足之处，重点介绍了一些改进的遗传算法，在第三个问题的研究中也是借用了这些改进方法中的一些重要思想。最后简要介绍了一些遗传算法的应用状况。