矩形排样的一种算法.pdf

基于遗传算法的矩形排样

利用遗传算法解决矩形排样问题，具有可视化的界面，输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件，输出的结果以可视化的形式显示出来

矩形排样c++，优化排样

矩形排样在有广泛的应用,目标是使下料过程中的切割损失最小,使得原材料的利用率最高.对矩形排样进行实际问题的求解。 来自https://github.com/KevAli/RectangleLayoutCppCode

矩形和任意多边形的排样算法

对矩形和任意多边形排样问题的探讨，对矩形排样进行实际问题的求解

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，矩形件优化排样算法的研究与实现

一个矩形件排样的较优算法.PDF

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

剩余矩形匹配算法在矩形件排样中的应用

矩形件排样优化一般是指在给定的板材上按一定要求排放尽可能多的所需矩形件，使排放区域的板材废料尽可能少，以提高板材的利用率。这是许多行业迫切需要解决的问题， 如以金属材料作为主要原材料的制造行业， 玻璃、塑料、家具等制造行业。如果矩形件板材排料采用手工试算或凭经验下料和排料，那么原材料利用率不高，成本增加且工作效率低， 尤其是企业进行大规模定制生产时，手工试算排料几乎不可能。因此，提高板材的利用率和板材排料的速度是许多行业亟待解决的问题，毛坯的下料生产是产品零部件制造过程中的第一道工序，其组织方式和排样效率对产品的生产周期和成本有很大的影响。板材排样优化问题实际上是一个十分困难的问题