基于智能算法的二维下料问题的研究

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下料问题就是将一系列形状各异的小零件在大的原材料上进行合理的几何组合,切割下料,确定下料方案,使得给定原材料的利用率最高,以达到节约材料,提高效益的目的。从数学计算复杂性理论看,优化下料问题是具有很高计算复杂性的NP完全问题,对于大规模的下料问题,不但人工排样无法做到真正的优化,即使采用计算机也必须开发高效的算法,才能达到较高的材料利用率。根据空间划分,下料问题分为一维、二维、三维,其中二维下料的应用最为广泛,目前研究最多的是矩形件的下料,并且与各种智能算法相结合,进一步对算法进行优化,已经
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