在世界经济贸易高速发展的当今时代,工业领域的大量工作趋于自动化。装箱问题,这个经常在工业生产遇到的优化问题,对于提高工作效率、减少浪费、增大收益、促进工业自动化起着至关重要的作用。不同于传统的三维容器装箱问题,本文提出了三维塑袋装填问题,装填容器为二维的扁平塑袋,塑袋内空间随着塑袋形状的变化而变化。塑袋装填在物流行业和零售行业非常普遍,因此该问题的研究具有重要的实际意义。本文主要在原三维装箱算法的基础上,提出了剩余空间动态调整算法,并基于前向搜索树算法,提出最优装填策略。在现实数据集和自己生成数据集上的测试结果证明了此算法的有效性。同时,我们将三维装箱问题中所使用的块生成算法和剩余最大空间表示方法应用到二维矩形板切割问题中,同时使用前向搜索树算法,求解2BP(Two-Dimensional Bin Packing)问题。实验结果显示部分解的质量能够优于 目前最新的研究成果或与其持平。其次,本文还对二维矩形板切割问题的延伸问题——带缺陷的二维矩形板切割问题进行了研究,这一方面相关课题的研究涉及较少。本文首先使用了树搜索算法进行了测试实验,还针对缺陷的处理方式提出了两种解决方案,并运用Zhang等[49]提出的优先级启发式算法,比较了三种方案的实验结果。推动了带缺陷的二维矩形板切割问题的研究。